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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
195
Corsin Konietzke
ch SUI MF
St. Gallen
19 2.006 2 0 2 0,88 0,06 0,94 0,18 0,01 0,19 0,88 0,18 0,110 0,294 0,88 1,12 2,27 -0,06 0,00 2 0,41 0,00 0,41 0
197
Bledian Krasniqi
xk KVX MF
Zürich
24 2.001 1 6 7 0,88 3,13 4,01 0,05 0,17 0,22 0,88 0,05 0,055 0,294 0,88 0,12 1,13 2,87 1,92 1 0,05 0,33 0,38 1
251
Souleymane N'Diaye
ch SUI MF
Lausanne-Sport
19 2.005 0 1 1 0,88 0,56 1,44 0,52 0,33 0,84 0,88 0,52 0,110 0,294 0,88 -0,88 0,00 0,44 1,77 0 0,00 0,58 0,58 1
276
Dominik Pech
cz CZE MF
Young Boys
18 2.006 2 1 3 0,88 0,59 1,47 0,08 0,06 0,14 0,88 0,08 0,088 0,294 0,88 1,12 2,27 0,41 1,70 2 0,19 0,09 0,28 0
297
Justin Roth
ch SUI MF
Thun
24 2.000 1 1 2 0,88 0,58 1,46 0,05 0,03 0,09 0,88 0,05 0,080 0,294 0,88 0,12 1,13 0,42 1,73 1 0,06 0,06 0,12 0
302
Noah Rupp
ch SUI MF
Thun
21 2.003 0 0 0 0,88 0,07 0,95 0,17 0,01 0,18 0,88 0,17 0,098 0,294 0,88 -0,88 0,00 -0,07 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
303
Muhanad Al Saad
sa KSA MF
Lausanne-Sport
22 2.003 1 0 1 0,88 0,03 0,91 0,83 0,03 0,86 0,88 0,83 0,221 0,294 0,88 0,12 1,13 -0,03 0,00 1 0,94 0,00 0,94 2
372
Nino Weibel
ch SUI MF
St. Gallen
18 2.007 0 0 0 0,88 0,07 0,95 0,26 0,02 0,28 0,88 0,26 0,098 0,294 0,88 -0,88 0,00 -0,07 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
374
Levin Winkler
ch SUI MF
Luzern
21 2.003 1 0 1 0,88 0,04 0,92 0,11 0,01 0,11 0,88 0,11 0,147 0,294 0,88 0,12 1,13 -0,04 0,00 1 0,12 0,00 0,12 1
381
Arlet Zé
ch SUI MF
Basel
19 2.006 1 0 1 0,88 0,03 0,91 0,39 0,01 0,40 0,88 0,39 0,221 0,294 0,88 0,12 1,13 -0,03 0,00 1 0,44 0,00 0,44 0
17
Remo Arnold
ch SUI DF
FC Winterthur
28 1.997 1 0 1 0,73 0,08 0,81 0,03 0,00 0,03 0,73 0,03 0,073 0,244 0,73 0,27 1,36 -0,08 0,00 1 0,04 0,00 0,04 2
24
Mouhamed El Bachir Ngom
sn SEN DF
Grasshopper
25 2.000 0 1 1 0,73 0,55 1,28 0,06 0,04 0,10 0,73 0,06 0,105 0,244 0,73 -0,73 0,00 0,45 1,82 0 0,00 0,08 0,08 0
28
Adrian Bajrami
ch SUI DF
Luzern
23 2.002 2 1 3 0,73 0,61 1,34 0,02 0,02 0,04 0,73 0,02 0,041 0,244 0,73 1,27 2,73 0,39 1,64 2 0,06 0,03 0,10 1
32
Jan Bamert
ch SUI DF
Thun
27 1.998 1 1 2 0,73 0,62 1,35 0,03 0,02 0,05 0,73 0,03 0,046 0,244 0,73 0,27 1,36 0,38 1,62 1 0,03 0,03 0,07 2
95
Saulo Decarli
ch SUI DF
Grasshopper
33 1.992 1 0 1 0,73 0,07 0,80 0,08 0,01 0,09 0,73 0,08 0,081 0,244 0,73 0,27 1,36 -0,07 0,00 1 0,11 0,00 0,11 0
100
Souleymane Diaby
ci CIV DF,MF
FC Winterthur
25 1.999 1 1 2 0,73 0,56 1,29 0,04 0,03 0,08 0,73 0,04 0,092 0,244 0,73 0,27 1,36 0,44 1,79 1 0,06 0,06 0,12 0
203
Sandro Lauper
ch SUI DF,MF
Young Boys
28 1.996 1 3 4 0,73 1,62 2,35 0,03 0,06 0,09 0,73 0,03 0,056 0,244 0,73 0,27 1,36 1,38 1,86 1 0,04 0,12 0,16 0
226
Martim Marques
pt POR DF,MF
Lugano
21 2.004 1 2 3 0,73 1,11 1,84 0,04 0,06 0,11 0,73 0,04 0,061 0,244 0,73 0,27 1,36 0,89 1,80 1 0,06 0,11 0,17 1
281
Morgan Poaty
cg CGO DF
Lausanne-Sport
28 1.997 1 2 3 0,73 1,10 1,83 0,03 0,05 0,08 0,73 0,03 0,056 0,244 0,73 0,27 1,36 0,90 1,81 1 0,05 0,09 0,14 1
331
Jozo Stanić
hr CRO DF
St. Gallen
26 1.999 2 0 2 0,73 0,11 0,84 0,02 0,00 0,03 0,73 0,02 0,052 0,244 0,73 1,27 2,73 -0,11 0,00 2 0,06 0,00 0,06 0
368
David Vujevic
ch SUI DF
Zürich
18 2.006 0 1 1 0,73 0,56 1,29 0,05 0,04 0,09 0,73 0,05 0,105 0,244 0,73 -0,73 0,00 0,44 1,79 0 0,00 0,07 0,07 1
110
Furkan Dursun
at AUT FW
Thun
20 2.005 1 1 2 0,69 0,54 1,23 0,26 0,20 0,46 0,69 0,26 0,099 0,346 0,69 0,31 1,45 0,46 1,83 1 0,37 0,37 0,75 1
274
Alexandre Parsemain
mq MTQ FW
Lugano
22 2.003 0 0 0 0,69 0,05 0,74 0,50 0,04 0,54 0,69 0,50 0,115 0,346 0,69 -0,69 0,00 -0,05 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
348
Emanuel Tsimba
ch SUI FW
Young Boys
19 2.006 0 0 0 0,69 0,02 0,71 1,56 0,04 1,59 0,69 1,56 0,346 0,346 0,69 -0,69 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
38
Nicky Beloko
ch SUI MF
Lausanne-Sport
25 2.000 1 0 1 0,59 0,18 0,77 0,04 0,01 0,05 0,59 0,04 0,028 0,294 0,59 0,41 1,70 -0,18 0,00 1 0,06 0,00 0,06 2

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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