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2026-2027
 Swiss Super League / Jogadores / Produção Ofensiva

Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

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
2026-2027 2025-2026 Times Jogadores Visão Geral Produção Ofensiva Finalizações Disciplina Goleiros Minutos & Rotatividade Ações Defensivas Pênaltis
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
145
Bledian Krasniqi
xk KVX MF
Zürich
25 2.001 1 1 2 1,04 0,56 1,60 0,14 0,08 0,22 1,04 0,14 0,207 0,346 1,04 -0,04 0,96 0,44 1,78 1 0,13 0,13 0,27 3
198
Levy Nene
gh GHA MF
Lausanne-Sport
20 2.006 1 0 1 1,04 0,08 1,12 0,52 0,04 0,56 1,04 0,52 0,130 0,346 1,04 -0,04 0,96 -0,08 0,00 1 0,50 0,00 0,50 —
206
Kazeem Olaigbe
be BEL MF,FW
Basel
23 2.003 2 4 6 1,04 2,08 3,12 0,16 0,32 0,48 1,04 0,16 0,104 0,346 1,04 0,96 1,93 1,92 1,92 2 0,30 0,61 0,91 2
216
Dominik Pech
cz CZE MF
Young Boys
20 2.006 1 1 2 1,04 0,64 1,68 0,31 0,19 0,50 1,04 0,31 0,207 0,346 1,04 -0,04 0,96 0,36 1,56 1 0,30 0,30 0,60 —
266
Franck Surdez
ch SUI MF
Sion
24 2.002 2 2 4 1,04 1,21 2,25 0,27 0,31 0,57 1,04 0,27 0,080 0,346 1,04 0,96 1,93 0,79 1,65 2 0,51 0,51 1,02 1
192
Giotto Morandi
ch SUI FW
Grasshopper
27 1.999 1 0 1 0,88 0,02 0,90 0,46 0,01 0,47 0,00 0,00 0,294 0,377 0,38 0,12 1,13 -0,02 0,00 1 0,52 0,00 0,52 —
68
David Datro Fofana
ci CIV FW
Servette FC
23 2.002 1 0 1 0,75 0,02 0,77 0,31 0,01 0,32 0,75 0,31 0,251 0,377 0,75 0,25 1,33 -0,02 0,00 1 0,41 0,00 0,41 —
104
Marc Gutbub
ch SUI FW
Thun
23 2.003 0 2 2 0,75 0,97 1,72 0,42 0,54 0,95 0,75 0,42 0,151 0,377 0,75 -0,75 0,00 1,03 2,06 0 0,00 1,10 1,10 —
155
Simon Lengen
ch SUI FW
Thun
20 2.006 0 0 0 0,75 0,03 0,78 0,50 0,02 0,51 0,75 0,50 0,188 0,377 0,75 -0,75 0,00 -0,03 0,00 0 0,00 0,00 0,00 3
224
Din Ramić
ba BIH FW
Zürich
17 2.008 0 0 0 0,75 0,02 0,77 1,44 0,04 1,47 0,75 1,44 0,377 0,377 0,75 -0,75 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
227
Damienus Reverson
nl NED FW
Zürich
22 2.003 0 1 1 0,75 0,55 1,30 0,47 0,34 0,81 0,75 0,47 0,188 0,377 0,75 -0,75 0,00 0,45 1,81 0 0,00 0,62 0,62 2
260
Renato Steffen
ch SUI FW,MF
Lugano
34 1.991 1 2 3 0,75 1,18 1,93 0,16 0,26 0,42 0,75 0,16 0,075 0,377 0,75 0,25 1,33 0,82 1,70 1 0,22 0,43 0,65 1
263
Layton Stewart
eng ENG FW
Thun
24 2.002 1 0 1 0,75 0,04 0,79 0,28 0,02 0,29 0,75 0,28 0,126 0,377 0,75 0,25 1,33 -0,04 0,00 1 0,37 0,00 0,37 —
269
Seydou Traoré
ci CIV FW
Lausanne-Sport
21 2.004 0 1 1 0,75 0,57 1,32 0,35 0,26 0,61 0,75 0,35 0,151 0,377 0,75 -0,75 0,00 0,43 1,76 0 0,00 0,46 0,46 2
274
Lars Villiger
ch SUI FW
Luzern
23 2.003 1 0 1 0,75 0,04 0,79 0,59 0,03 0,62 0,75 0,59 0,151 0,377 0,75 0,25 1,33 -0,04 0,00 1 0,78 0,00 0,78 —
40
Stefan Bukinac
rs SRB DF
Young Boys
21 2.005 0 2 2 0,71 1,20 1,91 0,13 0,23 0,36 0,71 0,13 0,237 0,356 0,71 -0,71 0,00 0,80 1,67 0 0,00 0,38 0,38 —
65
Flavius Daniliuc
at AUT DF
Basel
25 2.001 0 1 1 0,71 0,58 1,29 0,08 0,06 0,14 0,71 0,08 0,071 0,356 0,71 -0,71 0,00 0,42 1,71 0 0,00 0,11 0,11 —
87
Fabio Fehr
ch SUI DF
Thun
26 2.000 1 1 2 0,71 0,54 1,25 0,14 0,11 0,25 0,71 0,14 0,071 0,356 0,71 0,29 1,40 0,46 1,86 1 0,20 0,20 0,40 1
110
Nicolas Hasler
li LIE DF
Vaduz
35 1.991 0 3 3 0,71 1,64 2,35 0,09 0,20 0,28 0,71 0,09 0,178 0,356 0,71 -0,71 0,00 1,36 1,83 0 0,00 0,36 0,36 1
141
Benjamin Kololli
xk KVX DF,FW
Sion
34 1.992 0 1 1 0,71 0,56 1,27 1,56 1,23 2,78 0,71 1,56 0,356 0,356 0,71 -0,71 0,00 0,44 1,79 0 0,00 2,20 2,20 —
148
Jan Kronig
ch SUI DF
Sion
26 2.000 1 0 1 0,71 0,05 0,76 0,08 0,01 0,08 0,71 0,08 0,142 0,356 0,71 0,29 1,40 -0,05 0,00 1 0,11 0,00 0,11 1
221
Bujar Pllana
al ALB DF
Grasshopper
24 2.001 1 0 1 0,71 0,05 0,76 0,12 0,01 0,13 0,71 0,12 0,119 0,356 0,71 0,29 1,40 -0,05 0,00 1 0,17 0,00 0,17 —
240
Malik Sawadogo
ch SUI DF
Vaduz
23 2.003 0 0 0 0,71 0,04 0,75 0,18 0,01 0,19 0,71 0,18 0,178 0,356 0,71 -0,71 0,00 -0,04 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
255
Noé Sow
sn SEN DF
Sion
27 1.998 1 0 1 0,71 0,07 0,78 0,08 0,01 0,09 0,71 0,08 0,102 0,356 0,71 0,29 1,40 -0,07 0,00 1 0,11 0,00 0,11 1
288
Cedric Zesiger
ch SUI DF
Young Boys
28 1.998 1 0 1 0,71 0,02 0,73 0,25 0,01 0,26 0,71 0,25 0,356 0,356 0,71 0,29 1,40 -0,02 0,00 1 0,35 0,00 0,35 —

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
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