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2025-2026
 Swiss Super League / Jogadores / Produção Ofensiva

Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

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
2026-2027 2025-2026 Times Jogadores Visão Geral Produção Ofensiva Finalizações Disciplina Goleiros Minutos & Rotatividade Ações Defensivas Pênaltis
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
59
Roman Buess
ch SUI FW
FC Winterthur
32 1.992 3 1 4 3,17 0,60 3,77 0,31 0,06 0,37 1,73 0,17 0,244 0,399 2,79 -0,17 0,95 0,40 1,67 2 0,29 0,10 0,39 3
64
Nathan Butler-Oyedeji
eng ENG FW,MF
Lausanne-Sport
22 2.003 4 3 7 3,11 1,71 4,82 0,16 0,09 0,25 3,11 0,16 0,120 0,346 3,11 0,89 1,29 1,29 1,76 4 0,21 0,16 0,37 3
131
Willem Geubbels
fr FRA FW
St. Gallen
23 2.001 3 0 3 3,11 0,09 3,20 1,24 0,03 1,27 3,11 1,24 0,283 0,346 3,11 -0,11 0,96 -0,09 0,00 3 1,19 0,00 1,19 0
193
Giacomo Koloto
ch SUI FW
Basel
17 2.008 2 0 2 3,11 0,17 3,28 0,31 0,02 0,33 3,11 0,31 0,156 0,346 3,11 -1,11 0,64 -0,17 0,00 2 0,20 0,00 0,20 6
346
Seydou Traoré
ci CIV FW
Lausanne-Sport
20 2.004 2 0 2 3,11 0,24 3,35 0,31 0,02 0,34 3,11 0,31 0,107 0,346 3,11 -1,11 0,64 -0,24 0,00 2 0,20 0,00 0,20 5
293
Jamie Roche
se SWE MF
Lausanne-Sport
24 2.001 3 1 4 3,08 0,71 3,79 0,13 0,03 0,16 2,35 0,10 0,118 0,342 3,08 -0,08 0,98 0,29 1,40 2 0,13 0,04 0,17 0
23
Andrej Bačanin
rs SRB MF
Basel
18 2.007 0 2 2 2,94 1,19 4,13 0,20 0,08 0,28 2,94 0,20 0,128 0,294 2,94 -2,94 0,00 0,81 1,68 0 0,00 0,14 0,14 0
120
Edimilson Fernandes
ch SUI MF
Young Boys
29 1.996 3 6 9 2,94 3,30 6,24 0,13 0,14 0,27 2,94 0,13 0,087 0,294 2,94 0,06 1,02 2,70 1,82 3 0,13 0,26 0,39 1
104
Pius Dorn
de GER DF,MF
Luzern
28 1.996 4 4 8 2,93 2,18 5,11 0,10 0,07 0,17 2,93 0,10 0,079 0,244 2,93 1,07 1,36 1,82 1,83 4 0,13 0,13 0,27 7
8
Alban Ajdini
xk KVX FW
Lausanne-Sport
26 1.999 1 1 2 2,76 0,66 3,42 0,31 0,07 0,38 2,76 0,31 0,138 0,346 2,76 -1,76 0,36 0,34 1,51 1 0,11 0,11 0,22 0
45
Diego Besio
ch SUI FW
St. Gallen
19 2.006 2 2 4 2,76 1,14 3,90 0,32 0,13 0,46 2,76 0,32 0,132 0,346 2,76 -0,76 0,72 0,86 1,75 2 0,23 0,23 0,47 2
361
Lars Villiger
ch SUI FW
Luzern
22 2.003 5 3 8 2,76 1,62 4,38 0,21 0,13 0,34 2,76 0,21 0,106 0,346 2,76 2,24 1,81 1,38 1,85 5 0,39 0,23 0,62 5
178
Lindrit Kamberi
ch SUI DF
Zürich
25 1.999 2 1 3 2,69 0,89 3,58 0,09 0,03 0,12 2,69 0,09 0,058 0,244 2,69 -0,69 0,74 0,11 1,13 2 0,07 0,03 0,10 1
121
Lucas Ferreira 2006
pt POR MF,FW
Luzern
18 2.006 7 2 9 2,65 1,21 3,86 0,13 0,06 0,18 2,65 0,13 0,078 0,294 2,65 4,35 2,64 0,79 1,66 7 0,33 0,09 0,42 0
133
Armin Gigovic
ba BIH MF
Young Boys
23 2.002 1 5 6 2,65 2,89 5,54 0,11 0,12 0,24 2,65 0,11 0,059 0,294 2,65 -1,65 0,38 2,11 1,73 1 0,04 0,21 0,26 0
148
Mohamed Haj Mahmoud
tn TUN MF
Lugano
25 2.000 2 1 3 2,65 0,83 3,48 0,16 0,05 0,20 2,65 0,16 0,070 0,294 2,65 -0,65 0,76 0,17 1,20 2 0,12 0,06 0,18 0
207
Léo Leroy
fr FRA MF
Basel
25 2.000 1 1 2 2,65 0,87 3,52 0,09 0,03 0,12 2,65 0,09 0,060 0,294 2,65 -1,65 0,38 0,13 1,15 1 0,03 0,03 0,07 0
58
Moritz Broschinski
de GER FW
Basel
24 2.000 1 0 1 2,45 0,15 2,60 0,41 0,03 0,43 1,73 0,29 0,136 0,346 2,07 -1,45 0,41 -0,15 0,00 1 0,17 0,00 0,17 8
181
Sinan Karweina
de GER FW
Luzern
26 1.999 1 1 2 2,45 0,59 3,04 0,70 0,17 0,86 1,73 0,49 0,163 0,408 2,45 -1,45 0,41 0,41 1,70 0 0,28 0,28 0,57 0
153
Michael Heule
ch SUI DF
Thun
24 2.001 2 6 8 2,44 3,27 5,71 0,08 0,11 0,20 2,44 0,08 0,058 0,244 2,44 -0,44 0,82 2,73 1,83 2 0,07 0,21 0,28 0
380
Mattia Zanotti
it ITA DF,MF
Lugano
22 2.003 1 3 4 2,44 1,76 4,20 0,09 0,06 0,15 2,44 0,09 0,084 0,244 2,44 -1,44 0,41 1,24 1,70 1 0,04 0,11 0,14 2
3
Dirk Abels
nl NED DF,MF
Grasshopper
28 1.997 3 1 4 2,43 0,70 3,13 0,08 0,02 0,10 1,71 0,06 0,094 0,304 2,43 0,57 1,23 0,30 1,42 2 0,10 0,03 0,13 0
179
Enzo Kana-Biyik
fr FRA FW
Lausanne-Sport
18 2.007 1 0 1 2,42 0,13 2,55 0,41 0,02 0,43 2,42 0,41 0,151 0,346 2,42 -1,42 0,41 -0,13 0,00 1 0,17 0,00 0,17 2
125
Lamine Fomba
fr FRA MF
Servette FC
27 1.998 1 3 4 2,35 1,77 4,12 0,11 0,08 0,19 2,35 0,11 0,069 0,294 2,35 -1,35 0,42 1,23 1,70 1 0,05 0,14 0,18 1
149
Kreshnik Hajrizi
xk KVX DF
Sion
26 1.999 1 1 2 2,20 0,72 2,92 0,07 0,02 0,09 2,20 0,07 0,069 0,244 2,20 -1,20 0,45 0,28 1,38 1 0,03 0,03 0,06 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 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
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