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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
113
Malamine Efekele
fr FRA FW
St. Gallen
21 2.004 0 1 1 1,38 0,57 1,95 0,27 0,11 0,38 1,38 0,27 0,138 0,346 1,38 -1,38 0,00 0,43 1,76 0 0,00 0,19 0,19 3
364
Shkelqim Vladi
xk KVX FW
St. Gallen
24 2.000 1 0 1 1,38 0,06 1,44 0,40 0,02 0,42 1,38 0,40 0,173 0,346 1,38 -0,38 0,72 -0,06 0,00 1 0,29 0,00 0,29 3
130
Tom Gaal
de GER DF
St. Gallen
24 2.001 1 2 3 1,22 1,09 2,31 0,04 0,04 0,08 1,22 0,04 0,087 0,244 1,22 -0,22 0,82 0,91 1,84 1 0,03 0,07 0,10 0
298
Steve Rouiller
ch SUI DF
Servette FC
35 1.990 3 1 4 1,22 0,61 1,83 0,04 0,02 0,06 1,22 0,04 0,087 0,244 1,22 1,78 2,45 0,39 1,63 3 0,10 0,03 0,13 1
319
Silvan Sidler
ch SUI DF,MF
FC Winterthur
27 1.998 1 3 4 1,22 1,62 2,84 0,05 0,07 0,13 1,22 0,05 0,068 0,244 1,22 -0,22 0,82 1,38 1,85 1 0,04 0,13 0,18 1
323
Brandon Soppy
fr FRA DF,MF
Lausanne-Sport
23 2.002 0 4 4 1,22 2,12 3,34 0,05 0,08 0,12 1,22 0,05 0,076 0,244 1,22 -1,22 0,00 1,88 1,88 0 0,00 0,15 0,15 1
80
Timothé Cognat
fr FRA MF
Servette FC
27 1.998 2 4 6 1,18 2,24 3,42 0,04 0,07 0,11 1,18 0,04 0,038 0,294 1,18 0,82 1,70 1,76 1,79 2 0,07 0,13 0,20 3
93
Lukas Daschner
de GER MF
St. Gallen
26 1.998 1 2 3 1,18 1,22 2,40 0,05 0,05 0,10 1,18 0,05 0,038 0,294 1,18 -0,18 0,85 0,78 1,63 1 0,04 0,09 0,13 0
218
Hicham Mahou
fr FRA MF,DF
Lugano
26 1.999 1 2 3 1,18 1,18 2,36 0,11 0,11 0,22 1,18 0,11 0,059 0,294 1,18 -0,18 0,85 0,82 1,70 1 0,09 0,18 0,28 3
269
Tyron Owusu
ch SUI MF
Luzern
22 2.003 2 6 8 1,18 2,96 4,14 0,03 0,08 0,11 1,18 0,03 0,091 0,294 1,18 0,82 1,70 3,04 2,03 2 0,06 0,17 0,22 1
352
Maximilian Ullmann
at AUT MF,DF
Grasshopper
29 1.996 2 0 2 1,18 0,08 1,26 0,11 0,01 0,11 1,18 0,11 0,118 0,294 1,18 0,82 1,70 -0,08 0,00 2 0,18 0,00 0,18 0
357
Keyan Varela
pt POR MF
Servette FC
19 2.006 1 0 1 1,18 0,07 1,25 0,41 0,03 0,44 1,18 0,41 0,131 0,294 1,18 -0,18 0,85 -0,07 0,00 1 0,35 0,00 0,35 1
19
Jamie Atangana
ch SUI FW
Servette FC
17 2.007 1 0 1 1,07 0,04 1,11 0,57 0,02 0,60 0,35 0,19 0,213 0,533 1,07 -0,07 0,94 -0,04 0,00 0 0,54 0,00 0,54 0
289
Oscar Renovales
ch SUI FW
Lausanne-Sport
17 2.007 0 0 0 1,04 0,04 1,08 0,62 0,03 0,65 1,04 0,62 0,207 0,346 1,04 -1,04 0,00 -0,04 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
61
Marco Burch
ch SUI DF
Servette FC
24 2.000 1 0 1 0,98 0,07 1,05 0,06 0,00 0,06 0,98 0,06 0,109 0,244 0,98 0,02 1,02 -0,07 0,00 1 0,06 0,00 0,06 0
63
Marco Bürki
ch SUI DF
Thun
32 1.993 2 2 4 0,98 1,10 2,08 0,03 0,04 0,07 0,98 0,03 0,065 0,244 0,98 1,02 2,05 0,90 1,82 2 0,07 0,07 0,13 1
99
Abdoulaye Diaby
ml MLI DF
Grasshopper
25 2.000 0 0 0 0,98 0,15 1,13 0,06 0,01 0,07 0,98 0,06 0,054 0,244 0,98 -0,98 0,00 -0,15 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
147
Jaouen Hadjam
dz ALG DF
Young Boys
22 2.003 2 4 6 0,98 2,13 3,11 0,07 0,16 0,23 0,98 0,07 0,070 0,244 0,98 1,02 2,05 1,87 1,88 2 0,15 0,29 0,44 0
199
Jan Kronig
ch SUI DF
Sion
25 2.000 1 0 1 0,98 0,08 1,06 0,03 0,00 0,03 0,98 0,03 0,089 0,244 0,98 0,02 1,02 -0,08 0,00 1 0,03 0,00 0,03 1
204
Numa Lavanchy
ch SUI DF
Sion
31 1.993 1 2 3 0,98 1,08 2,06 0,03 0,03 0,06 0,98 0,03 0,065 0,244 0,98 0,02 1,02 0,92 1,86 1 0,03 0,05 0,08 3
311
Ilan Sauter
ch SUI DF
Zürich
24 2.001 2 0 2 0,98 0,08 1,06 0,06 0,00 0,06 0,98 0,06 0,109 0,244 0,98 1,02 2,05 -0,08 0,00 2 0,12 0,00 0,12 0
315
Jorge Segura
co COL DF
Zürich
28 1.997 1 0 1 0,98 0,05 1,03 0,17 0,01 0,18 0,98 0,17 0,163 0,244 0,98 0,02 1,02 -0,05 0,00 1 0,17 0,00 0,17 1
350
Keigo Tsunemoto
jp JPN DF
Basel
26 1.998 1 1 2 0,98 0,58 1,56 0,07 0,04 0,11 0,98 0,07 0,098 0,244 0,98 0,02 1,02 0,42 1,72 1 0,07 0,07 0,14 0
145
Marc Gutbub
ch SUI MF
Thun
22 2.003 0 0 0 0,88 0,06 0,94 0,52 0,03 0,55 0,88 0,52 0,126 0,294 0,88 -0,88 0,00 -0,06 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
163
Ablie Jallow
gm GAM MF,FW
Servette FC
26 1.998 1 0 1 0,88 0,07 0,95 0,16 0,01 0,18 0,88 0,16 0,110 0,294 0,88 0,12 1,13 -0,07 0,00 1 0,19 0,00 0,19 0

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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