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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
48	Uran Bislimi	ch SUI	MF	Lugano	25	1.999	5	3	8	4,71	1,90	6,61	0,15	0,06	0,21	4,71	0,15	0,105	0,294	4,71	0,29	1,06	1,10	1,58	5	0,16	0,09	0,25	1
62	Nishan Burkart	ch SUI	MF,FW	FC Winterthur	25	2.000	5	2	7	4,71	1,21	5,92	0,37	0,10	0,47	4,71	0,37	0,168	0,294	4,71	0,29	1,06	0,79	1,65	5	0,40	0,16	0,56	7
182	Pajtim Kasami	ch SUI	MF	FC Winterthur	33	1.992	5	0	5	4,71	0,33	5,04	0,29	0,02	0,31	4,71	0,29	0,118	0,294	4,71	0,29	1,06	-0,33	0,00	5	0,31	0,00	0,31	0
333	Renato Steffen	ch SUI	MF,FW	Lugano	33	1.991	8	3	11	4,71	1,79	6,50	0,21	0,08	0,29	4,71	0,21	0,147	0,294	4,71	3,29	1,70	1,21	1,68	8	0,36	0,13	0,49	10
141	Adrian Grbić	at AUT	FW	Luzern	28	1.996	6	1	7	4,55	0,81	5,36	0,31	0,05	0,36	3,11	0,21	0,101	0,414	4,55	1,45	1,32	0,19	1,23	4	0,40	0,07	0,47	11
196	Georgios Koutsias	gr GRE	FW,MF	Lugano	21	2.004	6	3	9	4,49	1,76	6,25	0,27	0,11	0,37	4,49	0,27	0,155	0,346	4,49	1,51	1,34	1,24	1,70	6	0,36	0,18	0,54	7
245	Julian von Moos	ch SUI	FW,MF	Luzern	24	2.001	4	3	7	4,49	1,66	6,15	0,27	0,10	0,37	4,49	0,27	0,145	0,346	4,49	-0,49	0,89	1,34	1,81	4	0,24	0,18	0,43	12
84	Daniel Correia	ch SUI	MF,FW	Lugano	22	2.002	4	9	13	4,41	4,94	9,35	0,21	0,23	0,44	4,41	0,21	0,092	0,294	4,41	-0,41	0,91	4,06	1,82	4	0,19	0,42	0,61	5
135	Théo Golliard	ch SUI	MF,FW	FC Winterthur	22	2.002	4	6	10	4,41	3,31	7,72	0,19	0,14	0,32	4,41	0,19	0,103	0,294	4,41	-0,41	0,91	2,69	1,81	4	0,17	0,25	0,42	4
243	Joel Monteiro	ch SUI	MF	Young Boys	25	1.999	4	3	7	4,41	1,94	6,35	0,20	0,09	0,28	4,41	0,20	0,087	0,294	4,41	-0,41	0,91	1,06	1,54	4	0,18	0,13	0,31	2
220	Darian Males	ch SUI	MF	Young Boys	24	2.001	7	2	9	4,12	1,26	5,38	0,32	0,10	0,42	4,12	0,32	0,137	0,294	4,12	2,88	1,70	0,74	1,59	7	0,55	0,16	0,70	1
229	Valmir Matoshi	ch SUI	MF	Thun	22	2.003	6	4	10	4,12	2,29	6,41	0,23	0,13	0,36	4,12	0,23	0,098	0,294	4,12	1,88	1,46	1,71	1,75	6	0,34	0,22	0,56	1
327	Kevin Spadanuda	ch SUI	MF	Luzern	28	1.997	6	2	8	4,12	1,15	5,27	0,33	0,09	0,42	4,12	0,33	0,158	0,294	4,12	1,88	1,46	0,85	1,74	6	0,48	0,16	0,64	4
49	Winsley Boteli	ch SUI	FW	Sion	19	2.006	8	0	8	3,80	0,22	4,02	0,53	0,03	0,57	3,80	0,53	0,131	0,346	3,80	4,20	2,10	-0,22	0,00	8	1,13	0,00	1,13	2
358	Andrej Vasovic	ch SUI	FW	Luzern	17	2.007	6	1	7	3,80	0,75	4,55	0,36	0,07	0,43	3,80	0,36	0,103	0,346	3,80	2,20	1,58	0,25	1,33	6	0,56	0,09	0,66	5
386	Lovro Zvonarek	hr CRO	MF	Grasshopper	20	2.005	2	2	4	3,66	1,27	4,93	0,16	0,05	0,21	2,94	0,13	0,105	0,294	3,24	-1,66	0,55	0,73	1,58	2	0,09	0,09	0,17	1
15	Alexis Antunes	ch SUI	MF	Servette FC	25	2.000	1	0	1	3,53	0,21	3,74	0,50	0,03	0,53	3,53	0,50	0,141	0,294	3,53	-2,53	0,28	-0,21	0,00	1	0,14	0,00	0,14	1
108	Julien Duranville	be BEL	MF,FW	Basel	19	2.006	2	1	3	3,53	0,71	4,24	0,42	0,09	0,51	3,53	0,42	0,141	0,294	3,53	-1,53	0,57	0,29	1,41	2	0,24	0,12	0,36	1
128	Michael Frey	ch SUI	FW	Grasshopper	31	1.994	1	1	2	3,49	0,71	4,20	0,35	0,07	0,42	2,76	0,27	0,129	0,346	3,11	-2,49	0,29	0,29	1,41	1	0,10	0,10	0,20	5
72	Liam Chipperfield	ch SUI	MF	Sion	21	2.004	5	1	6	3,37	0,77	4,14	0,22	0,05	0,27	2,65	0,17	0,089	0,294	2,94	1,63	1,48	0,23	1,30	5	0,33	0,07	0,39	0
205	Beyatt Lekoueiry	mr MTN	MF,FW	Lausanne-Sport	20	2.005	4	2	6	3,24	1,25	4,49	0,17	0,07	0,24	3,24	0,17	0,104	0,294	3,24	0,76	1,24	0,75	1,60	4	0,21	0,10	0,31	1
215	Josias Lukembila	ch SUI	MF	Sion	25	1.999	4	1	5	3,24	0,75	3,99	0,21	0,05	0,25	3,24	0,21	0,090	0,294	3,24	0,76	1,24	0,25	1,33	4	0,25	0,06	0,32	2
356	Hugo Vandermersch	fr FRA	MF	St. Gallen	26	1.999	2	2	4	3,24	1,19	4,43	0,10	0,04	0,14	3,24	0,10	0,120	0,294	3,24	-1,24	0,62	0,81	1,68	2	0,06	0,06	0,13	0
299	Donat Rrudhani	xk KVX	MF	Sion	26	1.999	3	1	4	3,21	0,67	3,88	0,31	0,06	0,37	1,77	0,17	0,128	0,401	3,21	-0,21	0,94	0,33	1,49	1	0,29	0,10	0,38	1
272	Antonios Papadopoulos	de GER	DF	Lugano	25	1.999	4	0	4	3,18	0,36	3,54	0,10	0,01	0,11	3,18	0,10	0,076	0,244	3,18	0,82	1,26	-0,36	0,00	4	0,12	0,00	0,12	9

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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