Что такое xG в футболе

Статистика xG (сокращение с английского – expected goals) – это модель ожидаемых голов. Каждому удару по воротам присваивается коэффициент, отражающий его уровень опасности, т.е. близости к голу. Оценка выставляется с учетом ряда параметров:

• дистанция до ворот;
• позиция бьющего;
• какой частью тела наносится удар;
• позиция защитников во время атаки и т.д.

Коэффициенты за все созданные моменты суммируются. На выходе получается ожидаемое количество забитых мячей, отображающее, насколько эффективно команда действовала в нападении. Например, в лондонском дерби «Челси» – «Тоттенхэм» (2:0) по xG был установлен счет: 1.04 - 0.33. Сухая статистика говорит о том, что 0 у «шпор» оправдан, т.к. команда практически не угрожала воротам соперника, а аристократы забили один «лишний мяч».

По подобной схеме также рассчитываются ожидаемые пропущенные мячи – expected goals against (xGA) и набранные очки – expected points (xPTS). В сумме мы получаем альтернативные результаты, показывающие, насколько хорошо или плохо команды действуют в созидании и разрушении.  

Историческая справка

Создателем модели xG называют бывшего тренера сборной Норвегии по футболу Эгила Ольсена, который сумел дважды вывести свою команду на чемпионат мира – в 1994 и 1998 годах. Однажды он высказался, что не видит смысла зацикливаться на минимальной победе своей команды, если она нанесла 1 удар по воротам, а ее соперник 10. По его мнению, количество ударов – более важный фактор при оценке качества игры, чем забитые мячи.

При анализе он разделял удары на 3 категории:

• высокая вероятность гола;
• средняя вероятность;
• минимальная, шансы на забитый мяч стремятся к нулю.

Спустя время, он пришел к выводу, что нет большого смысла разделять удары на категории, т.к. на дистанции количество ударов разного уровня опасности уравновешивалось. Современные методики расчета xG более совершенны, т.к. учитывают десятки статистических показателей. Однако именно модель Эгила Ольсена легла в их основу.

Сложности и вероятные неточности модели

Как и любая статистическая модель, xG не способна учитывать субъективные факторы. Так, при расчетах не учитываются исполнители ударов т.е. их уровень мастерства. Например, прямой удар с 30 метров по центру ворот от Артема Дзюбы оценивается так же, как и от Криштиану Роналду. Вероятность гола в исполнении португальца будет в разы выше, но оцениваться они будут одинаково. Также модель не учитывает и мастерство голкипера. Согласитесь, вероятность гола с удара под перекладину 18-летнему вратарю в разы выше, чем условному Уго Льорису.

В национальных чемпионатах все играют со всеми и уровень подбора футболистов примерно равный. Поэтому данный аспект важен в кубковых и международных турнирах. Например, в середине группового этапа Лиги Чемпионов у условного «Шерифа» могут быть колоссальные цифры по ожидаемым голам, т.к. он играл в квалификации с клубами из слабых лиг. Поэтому при анализе стоит учитывать уровень соперников, с которыми команды набирали свои баллы в зачет xG.

Еще одна проблема модели – она не учитывает несостоявшиеся удары, хотя иногда такие ситуации бывают крайне опасными. Типичный пример:

• два игрока вышли на рандеву с голкипером;
• вратарь начал выбегать, чтобы сократить угол;
• футболист, владевший мячом, выкатывает на своего партнера, чтобы тот беспрепятственно покатил его в пустые ворота;
• игрок, потеряв равновесие, не попал по мячу.

С точки зрения здравого смысла – это момент, который должен был заканчиваться голом в 99 случаях из 100. Однако удара по мячу не было, поэтому в статистику xG он не попадет.

Некорректные цифры также получаются, когда команда несколько раз бьет по воротам оппонента подряд. Предположим, клуб нанес 5 опасных ударов за одну атаку. Им были присвоены коэффициенты от 0.2 до 0.55, в сумме – 1.75 xG. Здравый смысл подсказывает, что за одну атаку невозможно забить больше одного мяча. Однако в статистике будут отображаться именно такие цифры. На дистанции эти погрешности не имеют значения, зато в рамках отдельно взятого матча может получиться неразбериха. Например, соперники демонстрировали унылый футбол без моментов до 80-й минуты, когда кто-то не открыл счет. Отстающая команда в концовке встречи устроила навал на ворота оппонентов, нанеся за 2 подхода 7 опасных ударов. За этот короткий отрезок времени клуб заработал 1. 67 xG, хотя весь матч сидел в обороне.

Вывод: составлять прогнозы на футбол только по xG неэффективно. Чтобы успешно анализировать матчи, нужно учитывать всю ситуацию: заявка, форма футболистов, уровень соперников в последних встречах и т.д.

Где посмотреть статистику xG

• https://understat.com/: информация по 6 чемпионатам: АПЛ, ЛаЛига, Серия А, Лига 1, Бундеслига и РПЛ. В таблицах помимо xG, есть другие параметры: xGA (ожидаемые пропущенные мячи), xPTS (очки) и т.д. На сайте много рекламы, т.к. он бесплатный и разработчикам нужно компенсировать затрачиваемое время.
• https://footystats.org/: информационный сервис для бетторов по сотням чемпионатов. На сайте нет русского языка, из-за чего бывает проблемно найти определенный раздел. Для доступа ко всей информации необходимо приобрести премиум аккаунт – 20 долларов в месяц.
• https://xgscore.ru/: русскоязычный сайт, собирающий статистику по 8 национальным лигам (в т.ч. РПЛ), а также ЛЕ, ЛЧ и турниры сборных. В отличие от описанных выше сервисов, здесь нет дополнительной информации (например, xGA).

Как можно применять xG в ставках на футбол

С помощью модели ожидаемых голов нельзя предугадать результат отдельно взятого матча. Она позволяет лишь оценивать потенциал команд. Использование xG эффективно только в долгосрочной перспективе. Наиболее распространенный метод применения – ставить на клубы, которые «недобрали» очков. С возрастанием объема ставок, снижается дисперсия, т.е. отклонение от ожидаемых результатов. Например, если клуб по итогам  первого круга забил меньше, чем создал, во втором его результативность должна вырасти. Это работает не всегда. В отдельно взятых случаях на результативность могут повлиять трансферы, травмы лидеров и другие факторы. Однако чаще всего реальное количество голов стремится к ожидаемым. Рассмотрим на примере результатов ФК «Милан» в сезоне 2021/2024.

После 10 туров Россонери набрали 28 очков, забив 23 мяча (в среднем 2.3 за игру). Те, кто следит за Серией А должны помнить, что миланцам нередко везло: нелепые ошибки соперников чередовались с курьезными мячами от Златана. Согласно данным understat, на этом отрезке «Милан» забил на 5.08 мячей больше, за счет чего «перебрал» 9.39 балла. На следующем отрезке можно заметить приближение реальных голов к ожидаемым. Клуб начал забивать столько, сколько создаёт – 24 мяча за 13  туров (в среднем 1.84 за матч). Рассмотрим несколько практических приемов, как применять xG в ставках на футбол.

Взаимное пробитие тотала

Суть в следующем: найти в линии игру, где оба соперника «недобрали» забитых мячей», при этом букмекеры ждут низового футбола, и поставить на ТБ (2.5 или 3.5 в зависимости от лиги). Такое пари будет валуйным, т.е. по завышенному коэффициенту. Разумеется, не всегда команды будут пробивать тотал, но на дистанции  игрок будет в плюсе за счет выгодных коэффициентов.

Рассмотрим пример из АПЛ: «Брентфорд» – «Вулверхэмптон». Два середняка, демонстрирующих симпатичный футбол в нападении. К этому матчу они «недобрали» 2.8 и 3.58 голов соответственно. Букмекеры ожидали явно низового футбола, ТБ 2.5 коэффициенты от 2.5 до 2.65. Матч закончился со счетом 1:2, что можно было предположить, исходя из показателей xG.

Поиск команд с потенциалом

Находим в таблице команды, недобравшие очков, и планомерно ставим на них. Пари зависит от статуса оппонента – победа, двойной шанс или плюсовая фора. Если у клуба неудачная серия, букмекеры будут давать на него завышенные коэффициенты. Исключение – если речь о команде с мощным составом, которая априори считается сильной. Например, первый круг ЛаЛиги «Барселона» провалила, но практически в каждой игре считалась фаворитом по котировкам БК. На дистанции клубы, исправно создающие моменты, должны компенсировать недобор очков. Чтобы методика была эффективной, необходимо учитывать два фактора:

• Были ли продажи лидеров или покупки сильных игроков. Изменения в составе могут кардинально усилить/ослабить потенциал команды.
• Менялся ли главный тренер. С приходом нового наставника, может полностью поменяться модель игры и, как следствие, результаты. В таких ситуациях лучше воздержаться от ставок на команду.

Яркий пример клуба, который провалил старт чемпионата, но затем начал стабильно набирать очки – «Норвич». После 10 туров АПЛ сезона 2021/2024 «канарейки» набрали лишь 2 очка, занимая последнее место в турнирной таблице. По xPTS у них был недобор на 5.06 пунктов. В следующих 12 турах они набрали 14 очков. При этом в каждом из этих  матчей, «Норвич» расценивался как явный аутсайдер и на него всегда были высокие коэффициенты.

Преимущества и недостатки использования xG

В качестве заключения приведем краткий список плюсов и минусов использования модели ожидаемых голов в беттинге.

+	-
Позволяет лучше анализировать футбол и оценивать уровень игры.	Эффективна только на дистанции, т.е. при большом количестве ставок.
В 2024 году есть множество бесплатных сервисов со статистикой топ-чемпионатов.	Не дает полной картины о качестве футбола в исполнении команды.
В долгосрочной перспективе использование xG позволяет значительно повысить винрейт (т.е. процент побед) ставок.	Не затрагивает субъективные факторы, например, ошибки вратаря или исполнителя удара.