Un risultato di calcio può essere ingannevole. Una squadra può prendere due colpi e segnare due volte, mentre l'altra crea dieci opportunità pericolose e non riesce comunque a trovare la rete. Guardare solo al risultato finale 2-0 può portare a conclusioni completamente errate su come è andata la partita.
Questo è il motivo per cui l'analisi del calcio utilizza xG — Expected Goals. La metrica aiuta a valutare non quante reti ha segnato una squadra, ma quanto fossero buone le sue opportunità di rete.
Per l'analisi delle scommesse, l'xG è particolarmente utile perché aiuta a distinguere la qualità intrinseca di un rendimento da finire, casualità e eventi specifici della partita.
Cos'è l'xG in termini semplici?
L'xG stima la probabilità che un particolare tiro porti a un gol.
Ogni tiro è assegnato un valore tra 0 e 1. Maggiore è il numero, migliore è la possibilità.
- xG 0,05 — circa una probabilità del 5% di segnare;
- xG 0,20 — intorno al 20%;
- xG 0,50 — una buona opportunità con una probabilità di circa il 50% di segnare;
- xG 0,80 — un'opportunità che viene convertita in gran parte delle situazioni simili.
I valori xG di tutti i tiri di una squadra vengono sommati insieme.
Ad esempio, supponiamo che una squadra crei quattro opportunità:
- 0,10 xG;
- 0,25 xG;
- 0,40 xG;
- 0,15 xG.
La somma totale è:
Questo non significa che la squadra "doveva segnare 0,9 gol." L'xG è un'indicazione probabilistica della qualità delle opportunità, non una previsione di un risultato esatto.
Come si calcola l'xG?
Non esiste una singola formula universale per l'xG. Diversi fornitori di dati utilizzano i propri modelli, quindi lo stesso incontro potrebbe avere valori xG leggermente diversi a seconda della fonte.
Un modello xG considera di solito fattori come:
- la distanza dal tiro alla porta;
- l'angolo di tiro;
- la parte del corpo utilizzata;
- il tipo di passo o assist prima del tiro;
- se l'opportunità è arrivata da gioco aperto, un calcio di punizione o un calcio di rigore;
- la posizione dei difensori;
- la posizione del portiere;
- il tipo di attacco;
- se il tiro è stato effettuato con il piede o con la testa.
Il modello confronta l'opportunità con un gran numero di situazioni simili da partite precedenti e stima quante volte quelle opportunità hanno portato a gol.
Un tiro quasi sulla linea di porta riceverà quindi un valore xG elevato, mentre un tiro speculativo da 30 metri riceverà di solito un valore molto basso.
Perché il risultato e l'xG possono essere così diversi?
Immagina una partita che termina 3-1.
All'apparenza, potrebbe sembrare che la squadra vincente abbia dominato in modo confortevole. Ma i numeri xG mostrano:
| Squadra | Gol | xG |
|---|---|---|
| Squadra A | 3 | 1,05 |
| Squadra B | 1 | 1,72 |
Questo racconta una storia molto diversa.
La Squadra A ha convertito quasi tutto ciò che ha creato, mentre la Squadra B ha generato opportunità migliori nel complesso ma non le ha convertite in modo efficiente.
Questo non significa che il risultato fosse in qualche modo "sbagliato." I gol decidono comunque la partita. Ma quando si analizzano le prossime partite, è utile comprendere se il risultato finale riflette correttamente la qualità delle opportunità create.
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Cos'è l'overperformance e l'underperformance dell'xG?
Se una squadra segna in modo consistente molto più gol di quanto suggerirebbe il suo xG, si dice che stia superando l'xG.
Ad esempio:
xG: 14,3
La squadra ha segnato quasi sei gol in più rispetto a quanto suggerirebbe il suo xG.
La situazione opposta potrebbe essere questa:
xG: 17,8
In questo caso, la squadra crea opportunità ma le converte meno efficientemente del previsto.
Tuttavia, è sbagliato assumere che la squadra inizierà a segnare di più semplicemente perché ha underperformato rispetto all'xG. La differenza tra gol e xG può essere causata non solo da casualità, ma anche da qualità dei giocatori, limiti del modello e lo stile di gioco della squadra.
Cos'è l'xGA?
Se l'xG misura la qualità delle opportunità che una squadra crea, xGA (Expected Goals Against) misura la qualità delle opportunità che permette ai propri avversari di creare.
Ad esempio:
- team xG — 1,85;
- xGA — 0,92.
Questo suggerisce che la squadra crea opportunità molto migliori rispetto a quelle che permette ai propri avversari.
Nei dati significativi, la differenza tra xG e xGA può aiutare a valutare l'equilibrio tra le prestazioni offensive e difensive di una squadra.
Come usare l'xG nell'analisi dei totals
Una delle utilità più ovvie dell'xG è nei mercati over/under.
Supponiamo che due squadre abbiano giocato spesso Under 2,5 Gol nelle loro ultime partite. Sulla base solo dei risultati, entrambe potrebbero apparire come squadre a basso punteggio.
Ma poi scopri che:
- la prima squadra ha un'xG media di 1,8;
- la seconda ha un'xG media di 1,6;
- entrambe segnano meno gol di quanto si potrebbe aspettare in base alla qualità delle loro opportunità.
In questa situazione, la serie recente di partite a basso punteggio diventa un argomento meno convincente da solo.
L'opposto è anche vero. Una serie di partite con quattro o cinque gol può accompagnare valori xG piuttosto modesti, suggerendo che un'efficienza straordinaria nella conclusione ha contribuito ai punteggi elevati.
Se vuoi capire questi mercati in modo più dettagliato, leggi la nostra guida su totals e handicaps nel betting sportivo.
xG per i risultati delle partite e il betting sul handicap
L'xG è utile non solo per i totals.
Supponiamo che una squadra abbia perso tre partite di fila. Il suo recente rendimento sembra terribile:
1-2
0-1
Ma i valori xG di quelle partite erano:
1,9 : 1,2
1,4 : 0,6
I risultati sono pessimi, ma la qualità delle opportunità create suggerisce che le prestazioni della squadra erano significativamente migliori del record di sconfitte.
Informazioni di questo tipo possono essere utili nell'analisi delle quote per i risultati delle partite, il double chance o i mercati del handicap.
Puoi leggere di più sui handicaps positivi e negativi nella nostra guida separata: "Cos'è un handicap nel betting?".
Perché non dovresti giudicare una squadra solo in base all'xG di una singola partita
Uno dei più grandi errori è trattare un singolo valore xG come un verdetto finale.
Il calcio è troppo variabile per questo.
Una squadra può ricevere un cartellino rosso dopo 15 minuti. Può segnare presto e deliberatamente cedere il possesso. Può affrontare un avversario molto più forte. Oppure può creare un'opportunità di 0,9 xG e poco altro.
Per questo motivo, l'xG è molto più utile su un periodo più lungo.
Lo stesso principio si applica a quasi ogni statistica del betting: un campione piccolo può essere molto ingannevole.
Spieghiamo questo in modo più dettagliato nel nostro articolo "Campione nel betting: Perché poche partite Prove Quasi Nulla".
L'xG Non Elimina la Variabilità
Anche un'opportunità con 0,70 xG non deve necessariamente portare a un gol. Una probabilità del 70% significa anche che circa il 30% di opportunità simili non vengono convertite.
Lo stesso vale al contrario: un tiro con 0,03 xG può occasionalmente finire in rete.
Per questo motivo, una squadra può creare le migliori opportunità e comunque perdere. Un'altra squadra può produrre quasi nulla e vincere grazie a un colpo di fortuna da lunga distanza.
Questo è una parte normale del calcio.
La relazione tra probabilità, casualità e risultati è trattata in modo più dettagliato nel nostro articolo su varianza nel betting sportivo.
Cose che l'xG Non Ti Dice
L'xG è utile, ma non dovrebbe essere trattato come una risposta universale a ogni domanda sul calcio.
Non cattura l'intera partita.
Ad esempio, l'xG potrebbe non riflettere pienamente:
- attacchi pericolosi che non portano a un tiro;
- un passaggio finale che il giocatore non riesce a raggiungere;
- l'effetto tattico di un gol precoci;
- la capacità di conclusione individuale;
- le differenze tra modelli xG utilizzati da diversi fornitori di dati;
- le modifiche al gioco dopo un cartellino rosso;
- la motivazione e il contesto del torneo.
Il primo punto è particolarmente importante.
Se un attaccante riceve un cross davanti a una porta vuota ma manca il pallone di pochi centimetri, non viene registrato alcun tiro. Di conseguenza, un modello xG standard potrebbe non registrare questa situazione molto pericolosa affatto.
Errori Comuni nell'Utilizzo dell'xG
Errore 1. "La Squadra Aveva un xG Maggiore, Quindi Doveva Vincere"
L'xG misura la qualità dei tiri. Non determina un "giusto" vincitore.
Errore 2. "La Squadra è Cinque Gol Sotto l'xG, Quindi Segnerà Cinque Gol in Più Presto"
La probabilità non funziona così. L'underperformance in partite precedenti non significa che una squadra dovrà compensare nel prossimo incontro.
Errore 3. Guardare Solo le Ultime Due o Tre Partite
Su un periodo così breve, i numeri possono essere fortemente influenzati dagli avversari specifici e dalle situazioni delle partite.
Errore 4. Trattare l'xG da Diversi Fornitori come Identici
I modelli xG differiscono. Per un'analisi coerente, è generalmente meglio usare la stessa fonte di dati nel tempo.
Errore 5. Usare l'xG Senza Guardare le Quote
Anche un'idea statistica forte non rende automaticamente una scommessa utile. È comunque necessario considerare la probabilità già riflessa nelle quote dei bookmaker.
Come Analizzare una Partita Utilizzando l'xG
Un processo pratico potrebbe essere questo:
- Controlla entrambi i valori xG e xGA su un periodo significativo.
- Separare le partite di casa e quelle fuori casa se il campione è sufficientemente ampio.
- Guarda oltre la media e considera l'avversario. Produrre 2,0 xG contro squadre deboli non è lo stesso che produrre 2,0 xG contro contendenti al titolo.
- Confronta i gol effettivi con l'xG. Una grande differenza potrebbe indicare un'efficienza di conclusione eccezionalmente alta o bassa, ma non significa automaticamente che i risultati si riallineranno alla media nei prossimi pochi incontri.
- Considera le notizie di squadra. La mancanza di un attaccante chiave o di diversi difensori può cambiare significativamente le aspettative.
- Considera il contesto della partita. La posizione in classifica, la necessità di vincere e se un pareggio conviene a entrambe le squadre potrebbero tutti contare.
- Confronta solo allora la tua valutazione con le quote dei bookmaker.
Conclusione
L'xG è uno dei metriche più utili nell'analisi moderna del calcio. Ti permette di guardare oltre il risultato finale e valutare la qualità delle opportunità che una squadra crea e concede realmente.
Tuttavia, l'xG non dovrebbe essere utilizzato come una previsione pronta.
Funziona meglio insieme all'xGA, alle notizie di squadra, alla forza dell'avversario, alle prestazioni di casa e fuori casa, allo stile di gioco e alle quote dei bookmaker.
In sintesi, il risultato mostra il risultato, mentre l'xG aiuta a spiegare quanto strettamente quel risultato corrisponda alla qualità delle opportunità create. Per questo motivo, l'xG può spesso fornire informazioni più utili per l'analisi delle partite future rispetto al semplice tabellone dei risultati recenti.