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2025-2026

Swiss Super League / Jogadores / Produção Ofensiva

Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Name: Estatísticas de Jogadores — Produção Ofensiva | Campeonato Suíço (Swiss Super League) 2025-2026 | TheScouter
Creator: TheScouter

Campeonato Suíço (Swiss Super League) · 2025-2026 · 387 registros np 10.3% sot 30.6% pk 72.1% ast 67.1%

Gols méd. 1

xG ⚡ méd. 1,90

xA ⚡ méd. 0,77

xG+xA ⚡ méd. 2,67

xG/90 ⚡ méd. 0,16

xG/Fin ⚡ méd. 0,080

G-xG ⚡ méd. 0,00

xGOT ⚡ méd. 1,87

Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 387

Swiss Super League · 2025-2026

#	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
186	Philippe Keny	sn SEN	FW	Zürich	26	1.999	13	4	17	14,67	2,68	17,35	0,50	0,09	0,59	11,06	0,38	0,181	0,386	14,29	-1,67	0,89	1,32	1,49	9	0,44	0,14	0,58	16
35	Chris Bedia	ci CIV	FW	Young Boys	29	1.996	17	4	21	14,32	2,55	16,87	0,65	0,12	0,76	10,71	0,48	0,227	0,398	14,32	2,68	1,19	1,45	1,57	12	0,77	0,18	0,95	13
18	Jonathan Asp Jensen	dk DEN	FW,MF	Grasshopper	19	2.006	8	7	15	13,19	4,13	17,32	0,43	0,14	0,57	11,75	0,39	0,155	0,346	12,44	-5,19	0,61	2,87	1,70	8	0,26	0,23	0,49	3
365	Alessandro Vogt	ch SUI	FW	St. Gallen	20	2.005	15	3	18	12,82	2,21	15,03	0,50	0,09	0,59	12,10	0,47	0,136	0,356	12,82	2,18	1,17	0,79	1,36	14	0,59	0,12	0,71	7
52	Carlo Boukhalfa	ma MAR	MF	St. Gallen	26	1.999	12	3	15	12,27	2,09	14,36	0,36	0,06	0,42	7,95	0,23	0,155	0,346	11,42	-0,27	0,98	0,91	1,43	8	0,35	0,09	0,44	2
254	Rilind Nivokazi	xk KVX	FW	Sion	25	2.000	13	5	18	12,13	3,15	15,28	0,39	0,10	0,49	11,40	0,37	0,122	0,346	11,75	0,87	1,07	1,85	1,59	13	0,42	0,16	0,58	11
25	Aliou Badara Baldé	gn GUI	FW	St. Gallen	22	2.002	11	0	11	11,84	0,76	12,60	0,48	0,03	0,51	9,68	0,39	0,123	0,370	11,46	-0,84	0,93	-0,76	0,00	9	0,44	0,00	0,44	42
97	Matteo Di Giusto	ch SUI	MF,FW	Luzern	24	2.000	12	12	24	11,71	6,52	18,23	0,33	0,18	0,51	8,83	0,25	0,109	0,332	11,29	0,29	1,02	5,48	1,84	9	0,33	0,33	0,67	7
157	Andrin Hunziker	ch SUI	FW	FC Winterthur	22	2.003	11	4	15	10,74	2,70	13,44	0,38	0,10	0,48	10,02	0,36	0,121	0,358	10,74	0,26	1,02	1,30	1,48	10	0,39	0,14	0,53	12
117	Christian Fassnacht	ch SUI	MF,FW	Young Boys	31	1.993	18	7	25	10,27	4,14	14,41	0,39	0,16	0,55	8,83	0,34	0,141	0,308	9,84	7,73	1,75	2,86	1,69	17	0,69	0,27	0,95	7
44	Leonardo Bertone	ch SUI	MF	Thun	31	1.994	11	2	13	10,21	1,56	11,77	0,31	0,05	0,36	5,89	0,18	0,140	0,376	9,79	0,79	1,08	0,44	1,28	6	0,34	0,06	0,40	0
36	Kevin Behrens	de GER	FW	Lugano	34	1.991	13	2	15	10,02	1,53	11,55	0,40	0,06	0,47	10,02	0,40	0,164	0,346	10,02	2,98	1,30	0,47	1,31	13	0,52	0,08	0,60	24
285	Elmin Rastoder	mk MKD	FW	Thun	23	2.001	15	6	21	10,02	3,51	13,53	0,33	0,12	0,45	10,02	0,33	0,139	0,346	10,02	4,98	1,50	2,49	1,71	15	0,50	0,20	0,70	26
318	Xherdan Shaqiri	ch SUI	MF,FW	Basel	33	1.991	11	10	21	9,89	5,47	15,36	0,36	0,20	0,56	4,12	0,15	0,171	0,372	8,18	1,11	1,11	4,53	1,83	7	0,40	0,36	0,77	19
102	Gaoussou Diakite	ml MLI	FW,MF	Lausanne-Sport	19	2.005	7	6	13	9,71	3,61	13,32	0,40	0,15	0,56	8,99	0,37	0,129	0,360	9,71	-2,71	0,72	2,39	1,66	6	0,29	0,25	0,54	1
172	Oscar Kabwit	cd COD	FW,MF	Luzern	20	2.005	11	6	17	9,33	3,35	12,68	0,53	0,19	0,72	9,33	0,53	0,141	0,346	9,33	1,67	1,18	2,65	1,79	11	0,63	0,34	0,97	6
335	Miroslav Stevanović	ba BIH	MF,FW	Servette FC	35	1.990	14	7	21	9,26	4,08	13,34	0,27	0,12	0,39	8,53	0,25	0,127	0,294	8,83	4,74	1,51	2,92	1,72	14	0,41	0,20	0,61	14
264	Philip Otele	ng NGA	MF	Basel	26	1.999	5	3	8	8,37	1,96	10,33	0,56	0,13	0,69	7,65	0,51	0,150	0,294	7,95	-3,37	0,60	1,04	1,53	5	0,33	0,20	0,53	8
248	Samuel Mráz	sk SVK	FW	Servette FC	28	1.997	10	2	12	8,29	1,44	9,73	0,62	0,11	0,73	8,29	0,62	0,154	0,346	8,29	1,71	1,21	0,56	1,39	10	0,75	0,15	0,89	2
73	Ylyas Chouaref	mt MLT	MF	Sion	24	2.000	9	8	17	8,08	4,40	12,48	0,25	0,14	0,38	7,36	0,23	0,111	0,311	8,08	0,92	1,11	3,60	1,82	8	0,28	0,25	0,52	7
280	Luke Plange	eng ENG	FW	Grasshopper	22	2.002	10	4	14	8,01	2,34	10,35	0,39	0,12	0,51	6,57	0,32	0,174	0,381	8,01	1,99	1,25	1,66	1,71	8	0,49	0,20	0,69	12
22	Florian Ayé	fr FRA	FW	Servette FC	28	1.997	11	2	13	7,29	1,54	8,83	0,34	0,07	0,41	6,57	0,30	0,110	0,346	6,91	3,71	1,51	0,46	1,30	11	0,51	0,09	0,60	4
27	Theo Bair	ca CAN	FW	Lausanne-Sport	25	1.999	6	0	6	7,29	0,37	7,66	0,43	0,02	0,46	6,57	0,39	0,166	0,364	7,29	-1,29	0,82	-0,37	0,00	5	0,36	0,00	0,36	9
167	Omar Janneh	es ESP	FW	Lausanne-Sport	18	2.006	8	1	9	7,26	0,94	8,20	0,57	0,07	0,65	7,26	0,57	0,137	0,346	7,26	0,74	1,10	0,06	1,06	8	0,63	0,08	0,71	3
345	Bénie Traoré	ci CIV	MF,FW	Basel	22	2.002	9	3	12	7,17	1,87	9,04	0,31	0,08	0,39	5,00	0,22	0,159	0,358	7,17	1,83	1,26	1,13	1,60	6	0,39	0,13	0,52	7

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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 Swiss Super League:
· tx_np — conv. p/ chute total (xG, npxG): 10.3%
· tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 30.6%
· tx_pk — conv. de pênaltis: 72.1%
· tx_ast — assistências por gol na liga: 67.1%

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