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2026-2027

Swiss Super League / Jogadores / Produção Ofensiva

Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Name: Estatísticas de Jogadores — Produção Ofensiva | Campeonato Suíço (Swiss Super League) 2026-2027 | TheScouter
Creator: TheScouter

Campeonato Suíço (Swiss Super League) · 2026-2027 · 290 registros np 11.8% sot 36% pk 88.2% ast 75%

Gols méd. 0

xG ⚡ méd. 0,72

xA ⚡ méd. 0,34

xG+xA ⚡ méd. 1,05

xG/90 ⚡ méd. 0,18

xG/Fin ⚡ méd. 0,090

G-xG ⚡ méd. 0,00

xGOT ⚡ méd. 0,71

Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 290

Swiss Super League · 2026-2027

#	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
102	Anto Grgić	ch SUI	MF	Lugano	29	1.996	0	4	4	1,38	2,24	3,62	0,17	0,27	0,44	1,38	0,17	0,154	0,346	1,38	-1,38	0,00	1,76	1,78	0	0,00	0,48	0,48	—
186	Enzo Molebe	fr FRA	MF,FW	Lausanne-Sport	19	2.007	1	0	1	1,38	0,08	1,46	0,39	0,02	0,41	1,38	0,39	0,173	0,346	1,38	-0,38	0,72	-0,08	0,00	1	0,28	0,00	0,28	2
210	Tiemoko Ouattara	ch SUI	MF	Servette FC	21	2.005	1	0	1	1,38	0,10	1,48	0,42	0,03	0,45	1,38	0,42	0,115	0,346	1,38	-0,38	0,72	-0,10	0,00	1	0,30	0,00	0,30	1
225	Miguel Reichmuth	ch SUI	MF,FW	Zürich	22	2.003	1	1	2	1,38	0,62	2,00	0,22	0,10	0,32	1,38	0,22	0,126	0,346	1,38	-0,38	0,72	0,38	1,62	1	0,16	0,16	0,32	1
246	Xherdan Shaqiri	ch SUI	MF	Basel	34	1.991	3	1	4	1,38	0,58	1,96	0,23	0,10	0,33	1,38	0,23	0,138	0,346	1,38	1,62	2,17	0,42	1,71	3	0,50	0,17	0,67	—
258	Julian Stark	de GER	MF	Vaduz	25	2.001	2	1	3	1,38	0,63	2,01	0,17	0,08	0,25	1,38	0,17	0,138	0,346	1,38	0,62	1,45	0,37	1,58	2	0,25	0,13	0,38	1
262	Miroslav Stevanović	ba BIH	MF,FW	Servette FC	36	1.990	1	0	1	1,38	0,16	1,54	0,16	0,02	0,17	1,38	0,16	0,073	0,346	1,38	-0,38	0,72	-0,16	0,00	1	0,11	0,00	0,11	2
275	Alan Virginius	fr FRA	MF	Young Boys	23	2.003	2	0	2	1,38	0,12	1,50	0,48	0,04	0,52	1,38	0,48	0,138	0,346	1,38	0,62	1,45	-0,12	0,00	2	0,70	0,00	0,70	2
282	Christian Witzig	ch SUI	MF,FW	St. Gallen	25	2.001	1	0	1	1,38	0,17	1,55	0,19	0,02	0,21	1,38	0,19	0,077	0,346	1,38	-0,38	0,72	-0,17	0,00	1	0,13	0,00	0,13	5
5	Albian Ajeti	ch SUI	FW	Lugano	29	1.997	2	0	2	1,13	0,06	1,19	0,70	0,04	0,73	1,13	0,70	0,188	0,377	1,13	0,87	1,77	-0,06	0,00	2	1,23	0,00	1,23	—
20	Kevin Behrens	de GER	FW	Lugano	35	1.991	2	1	3	1,13	0,60	1,73	0,75	0,40	1,15	1,13	0,75	0,188	0,377	1,13	0,87	1,77	0,40	1,67	2	1,33	0,67	2,00	2
35	Faveurdi Bongeli	cd COD	FW	Luzern	19	2.007	0	2	2	1,13	1,08	2,21	0,67	0,65	1,32	1,13	0,67	0,141	0,377	1,13	-1,13	0,00	0,92	1,85	0	0,00	1,19	1,19	3
46	Beckham Castro	co COL	FW	Lugano	23	2.003	2	2	4	1,13	1,13	2,26	0,79	0,79	1,57	1,13	0,79	0,226	0,377	1,13	0,87	1,77	0,87	1,78	2	1,40	1,40	2,79	—
80	Furkan Dursun	at AUT	FW	Thun	21	2.005	2	4	6	1,13	1,95	3,08	0,32	0,56	0,88	1,13	0,32	0,103	0,377	1,13	0,87	1,77	2,05	2,05	2	0,58	1,15	1,73	5
195	Nikolas Muci	ch SUI	FW	Grasshopper	23	2.003	1	1	2	1,13	0,65	1,78	0,21	0,12	0,33	1,13	0,21	0,059	0,377	1,13	-0,13	0,88	0,35	1,53	1	0,18	0,18	0,37	2
220	Luke Plange	eng ENG	FW	Grasshopper	23	2.002	1	0	1	1,13	0,10	1,23	0,44	0,04	0,47	1,13	0,44	0,094	0,377	1,13	-0,13	0,88	-0,10	0,00	1	0,39	0,00	0,39	2
242	Nevio Scherrer	ch SUI	FW	St. Gallen	18	2.008	2	0	2	1,13	0,05	1,18	0,44	0,02	0,45	1,13	0,44	0,226	0,377	1,13	0,87	1,77	-0,05	0,00	2	0,77	0,00	0,77	2
34	Lewin Blum	ch SUI	DF	Young Boys	25	2.001	2	3	5	1,07	1,84	2,91	0,16	0,27	0,42	1,07	0,16	0,134	0,356	1,07	0,93	1,87	1,16	1,63	2	0,29	0,44	0,73	1
42	Nicolas Bürgy	ch SUI	DF	Thun	31	1.995	2	0	2	1,07	0,06	1,13	0,18	0,01	0,19	1,07	0,18	0,134	0,356	1,07	0,93	1,87	-0,06	0,00	2	0,34	0,00	0,34	1
51	Andrejs Ciganiks	lv LVA	DF,MF	Luzern	29	1.997	3	0	3	1,07	0,08	1,15	0,15	0,01	0,16	1,07	0,15	0,119	0,356	1,07	1,93	2,81	-0,08	0,00	3	0,41	0,00	0,41	—
66	Ruben Dantas Fernandes	ch SUI	DF	Luzern	23	2.003	1	1	2	1,07	0,60	1,67	0,18	0,10	0,28	1,07	0,18	0,097	0,356	1,07	-0,07	0,94	0,40	1,66	1	0,17	0,17	0,33	1
254	Karim Sow	ch SUI	DF	Lausanne-Sport	23	2.003	0	0	0	1,07	0,08	1,15	0,12	0,01	0,13	1,07	0,12	0,134	0,356	1,07	-1,07	0,00	-0,08	0,00	0	0,00	0,00	0,00	1
28	Leonardo Bertone	ch SUI	MF	Luzern	32	1.994	0	0	0	1,04	0,10	1,14	0,12	0,01	0,13	1,04	0,12	0,094	0,346	1,04	-1,04	0,00	-0,10	0,00	0	0,00	0,00	0,00	—
37	Carlo Boukhalfa	ma MAR	MF	St. Gallen	27	1.999	1	1	2	1,04	0,60	1,64	0,36	0,21	0,57	1,04	0,36	0,115	0,346	1,04	-0,04	0,96	0,40	1,66	1	0,35	0,35	0,70	—
89	Lucas Ferreira 2006	pt POR	MF	Luzern	19	2.006	0	1	1	1,04	0,58	1,62	0,30	0,17	0,47	1,04	0,30	0,130	0,346	1,04	-1,04	0,00	0,42	1,73	0	0,00	0,29	0,29	—

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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): 11.8%
· tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 36%
· tx_pk — conv. de pênaltis: 88.2%
· tx_ast — assistências por gol na liga: 75%

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