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2026
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Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Campeonato Americano (MLS) (Mls)  ·  2026  ·  900 registros np 11.2% sot 30.7% pk 83.1% ast 71.2%
Gols méd. 1
xG ⚡ méd. 1,47
xA ⚡ méd. 0,64
xG+xA ⚡ méd. 2,11
xG/90 ⚡ méd. 0,15
xG/Fin ⚡ méd. 0,080
G-xG ⚡ méd. 0,00
xGOT ⚡ méd. 1,46
Times Jogadores Visão Geral Produção Ofensiva Finalizações Disciplina Goleiros Minutos & Rotatividade Ações Defensivas Pênaltis
Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 900
Mls  ·  2026
# Jogador Nac Pos Time Idade Ano Gols Ast G+A xG ⚡ xA ⚡ xG+xA ⚡ xG/90 ⚡ xA/90 ⚡ (xG+xA)/90 ⚡ npxG ⚡ npxG/90 ⚡ xG/Fin ⚡ xG/NoA ⚡ xGOT ⚡ G-xG ⚡ G/xG ⚡ A-xA ⚡ A/xA ⚡ G-PK G/90 A/90 G+A/90 Imp
738
Rafael Santos 1998
br BRA MF
St. Louis City
28 1.998 1 1 2 2,18 0,66 2,84 0,18 0,05 0,23 2,18 0,18 0,128 0,273 2,18 -1,18 0,46 0,34 1,53 1 0,08 0,08 0,17 —
107
Tyler Boyd
us USA MF,FW
LAFC
31 1.994 1 2 3 2,18 1,15 3,33 0,24 0,13 0,37 2,18 0,24 0,099 0,273 2,18 -1,18 0,46 0,85 1,73 1 0,11 0,22 0,33 1
810
Cedric Teuchert
de GER FW,MF
St. Louis City
29 1.997 0 1 1 2,11 0,62 2,73 0,63 0,19 0,82 2,11 0,63 0,162 0,352 2,11 -2,11 0,00 0,38 1,61 0 0,00 0,30 0,30 2
870
Morgan Whittaker
eng ENG FW,MF
Colorado Rapids
25 2.001 2 0 2 2,11 0,13 2,24 0,62 0,04 0,66 2,11 0,62 0,141 0,352 2,11 -0,11 0,95 -0,13 0,00 2 0,59 0,00 0,59 —
448
Mathías Laborda
uy URU DF
Vancouver
27 1.999 4 2 6 2,06 1,28 3,34 0,08 0,05 0,13 2,06 0,08 0,064 0,294 2,06 1,94 1,94 0,72 1,57 4 0,16 0,08 0,24 2
231
Morris Duggan
de GER DF
Minnesota Utd
25 2.000 1 1 2 2,06 0,63 2,69 0,08 0,02 0,10 2,06 0,08 0,137 0,294 2,06 -1,06 0,49 0,37 1,59 1 0,04 0,04 0,07 1
544
Shaq Moore
us USA DF,MF
FC Dallas
29 1.996 1 2 3 2,06 1,14 3,20 0,08 0,04 0,12 2,06 0,08 0,187 0,294 2,06 -1,06 0,49 0,86 1,76 1 0,04 0,08 0,11 4
471
Eduard Löwen
de GER MF,FW
St. Louis City
29 1.997 3 2 5 1,92 1,20 3,12 0,27 0,17 0,44 1,09 0,15 0,092 0,384 1,92 1,08 1,56 0,80 1,67 2 0,43 0,28 0,71 1
548
Maximiliano Moralez
ar ARG MF
NYCFC
39 1.987 1 6 7 1,92 3,24 5,16 0,15 0,26 0,41 1,09 0,09 0,148 0,384 1,92 -0,92 0,52 2,76 1,85 0 0,08 0,48 0,56 7
661
Ahmed Qasem
iq IRQ MF,FW
Nashville SC
23 2.003 2 1 3 1,91 0,68 2,59 0,17 0,06 0,24 1,91 0,17 0,112 0,273 1,91 0,09 1,05 0,32 1,46 2 0,18 0,09 0,27 2
281
Ajani Fortune
tt TRI MF,FW
Atlanta Utd
23 2.002 3 0 3 1,91 0,10 2,01 0,27 0,01 0,28 1,91 0,27 0,136 0,273 1,91 1,09 1,57 -0,10 0,00 3 0,42 0,00 0,42 1
724
Anton Salétros
se SWE MF
Chicago Fire
30 1.996 1 1 2 1,91 0,72 2,63 0,09 0,03 0,12 1,91 0,09 0,076 0,273 1,91 -0,91 0,52 0,28 1,40 1 0,05 0,05 0,09 2
868
Ashley Westwood
eng ENG MF
Charlotte
36 1.990 3 4 7 1,91 2,29 4,20 0,08 0,10 0,18 1,91 0,08 0,127 0,273 1,91 1,09 1,57 1,71 1,75 3 0,13 0,17 0,30 —
818
Cheikh Tidiane Sabaly
sn SEN MF
Vancouver
27 1.999 2 1 3 1,91 0,68 2,59 0,18 0,07 0,25 1,91 0,18 0,091 0,273 1,91 0,09 1,05 0,32 1,47 2 0,19 0,10 0,29 2
748
Dante Sealy
tt TRI MF,FW
Colorado Rapids
23 2.003 0 2 2 1,91 1,27 3,18 0,16 0,11 0,26 1,91 0,16 0,064 0,273 1,91 -1,91 0,00 0,73 1,58 0 0,00 0,17 0,17 1
490
Dominik Marczuk
pl POL MF
Real Salt Lake
22 2.003 1 0 1 1,91 0,12 2,03 0,28 0,02 0,30 1,91 0,28 0,147 0,273 1,91 -0,91 0,52 -0,12 0,00 1 0,15 0,00 0,15 2
717
Elias Saad
tn TUN MF
Nashville SC
26 1.999 1 3 4 1,91 1,76 3,67 0,26 0,24 0,49 1,91 0,26 0,096 0,273 1,91 -0,91 0,52 1,24 1,71 1 0,13 0,40 0,54 5
537
Georgi Minoungou
bf BFA MF,FW
Colorado Rapids
24 2.002 0 2 2 1,91 1,21 3,12 0,13 0,08 0,21 1,91 0,13 0,080 0,273 1,91 -1,91 0,00 0,79 1,65 0 0,00 0,14 0,14 3
215
Innocent Dje
ci CIV MF
Chicago Fire
23 2.003 1 0 1 1,91 0,11 2,02 0,09 0,01 0,09 1,91 0,09 0,147 0,273 1,91 -0,91 0,52 -0,11 0,00 1 0,05 0,00 0,05 —
487
Juan Manuel Sanabria
uy URU MF
Real Salt Lake
26 2.000 1 4 5 1,91 2,25 4,16 0,10 0,11 0,21 1,91 0,10 0,096 0,273 1,91 -0,91 0,52 1,75 1,78 1 0,05 0,20 0,25 4
621
Marco Pašalić
hr CRO MF,FW
Orlando City
26 2.000 2 0 2 1,91 0,24 2,15 0,17 0,02 0,19 1,91 0,17 0,076 0,273 1,91 0,09 1,05 -0,24 0,00 2 0,17 0,00 0,17 —
623
Peglow
br BRA MF
D.C. United
24 2.002 1 4 5 1,91 2,31 4,22 0,09 0,10 0,19 1,91 0,09 0,045 0,273 1,91 -0,91 0,52 1,69 1,73 1 0,04 0,18 0,22 2
541
Shakur Mohammed
gh GHA MF
Nashville SC
23 2.003 4 1 5 1,91 0,67 2,58 0,31 0,11 0,42 1,91 0,31 0,127 0,273 1,91 2,09 2,09 0,33 1,50 4 0,65 0,16 0,82 3
828
Bénie Traoré
ci CIV FW,MF
NYCFC
23 2.002 1 0 1 1,89 0,11 2,00 0,24 0,01 0,26 1,05 0,14 0,157 0,471 1,89 -0,89 0,53 -0,11 0,00 0 0,13 0,00 0,13 3
54
Cédric Bakambu
cd COD FW
San Diego FC
35 1.991 2 0 2 1,89 0,06 1,95 0,98 0,03 1,01 1,05 0,55 0,269 0,471 1,89 0,11 1,06 -0,06 0,00 1 1,04 0,00 1,04 1

Glossário — Produção Ofensiva

⚡ = métrica computada
v6.1
# Posição no ranking
Jogador Nome do jogador
Nac Nacionalidade
Pos Posição em campo
Time Time
Idade Idade atual
Ano Ano de nascimento
Gols Gols marcados
Ast Assistências
G+A Gols + Assistências
xG ⚡ Expected Goals — gols esperados baseado na qualidade das finalizações (taxa média real da liga)
xA ⚡ Expected Assists (proxy matricial) — combina o volume de assistências do jogador com a qualidade ofensiva do time. Fórmula: (Ast × 0,32) + [(Ast × 1,7) × (npxG/Fin do time)] + [(Fin do jogador/Fin do time) × npxG do time × 0,08]
xG+xA ⚡ xG + xA — envolvimento ofensivo esperado total
xG/90 ⚡ xG por 90 minutos — ritmo de criação de chances qualificadas
xA/90 ⚡ xA por 90 minutos — ritmo de criação esperada de assistências
(xG+xA)/90 ⚡ (xG + xA) por 90 minutos — ritmo de contribuição ofensiva esperada
npxG ⚡ Non-Penalty xG — xG excluindo pênaltis cobrados
npxG/90 ⚡ Non-Penalty xG por 90 minutos
xG/Fin ⚡ xG por finalização total — qualidade média de cada tentativa
xG/NoA ⚡ xGOT / finalizações no alvo — perigo médio por chute no alvo
xGOT ⚡ Expected Goals on Target — xG sobre finalizações no alvo
G-xG ⚡ G − xG: positivo = eficiente acima do esperado
G/xG ⚡ G/xG: razão de aproveitamento. >1 = mais gols que o esperado
A-xA ⚡ A − xA: positivo = mais assists do que o esperado pela qualidade
A/xA ⚡ A/xA: razão de assistências. >1 = converte mais chances em assists
G-PK Gols excluindo pênaltis
G/90 Gols por 90 minutos
A/90 Assistências por 90 minutos
G+A/90 G+A por 90 minutos
Imp Impedimentos
Métricas ⚡ calculadas com as taxas reais da liga Mls:
 · tx_np  — conv. p/ chute total (xG, npxG): 11.2%
 · tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 30.7%
 · tx_pk  — conv. de pênaltis: 83.1%
 · tx_ast — assistências por gol na liga: 71.2%

xG ajustado por posição (v5.3):
 · Atacantes, meias, defensores e goleiros usam taxas de conversão calculadas separadamente a partir dos próprios dados da liga.
 · Grupos com menos de 30 chutes (ou 15 no alvo) usam a taxa geral da liga como fallback, para evitar ruído estatístico.

xA Proxy (v5.4) — metodologia matricial:
 · xA = (Ast_jog × 0,32) + [(Ast_jog × 1,7) × (npxG/Fin_time)] + [(Fin_jog/Fin_time) × npxG_time × 0,08]
 · Ast_jog — assistências do jogador · Fin_jog — finalizações do jogador
 · npxG_time / Fin_time — npxG e finalizações totais do time (temporada)
 · NOTA: proxy com dados agregados — xA real requer dados shot-a-shot

Notas v4.3:
 · SoTA (FBRef) já exclui pênaltis → xGA = SoTA × tx_sot + PKsof × tx_pk
 · np_sot = SoT − PKconvertidos (PK errados não estão em SoT)
 · xGA/Fin = xGA ÷ (SoTA + PKsof) = perigo médio por tentativa enfrentada
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