xG в ставках на спорт. Как и когда пользоваться показателем ожидаемых голов

xG в ставках на спорт. Как и когда пользоваться показателем ожидаемых голов

Что вообще такое xG

Для начала выясним, что это за показатель и каким образом он приобрел свою популярность. Если говорить коротко, xG — это мера качества шанса. Этот показатель определяет величину ожиданий того, что удар приведет к голу, в условиях сравнения с большой выборкой ударов, выполненных из той же позиции на поле. Есть и другие факторы, но мы поговорим об этом позже.

Обычно для измерения показателя ожидаемого количества голов используют шкалу от 0 до 1 (где 0 — бесспорный промах, а 1 — бесспорный гол). Кроме того, иногда качество голевого шансы выражают в процентах. В таких случаях xG по шкале от 0 до 1 просто преобразуют в процентное значение. Например, удар с показателем xG 0,5 называют ударом с шансом на гол 50%.

xG можно успешно использовать для анализа результативности: он пригодится футбольной команде, которая хочет учиться и повышать качество игры или привлекать новых игроков. При этом показатель приобрел популярность среди любителей футбола, поскольку это более эффективный инструмент прогнозирования, чем другие широко используемые показатели (количество ударов, разница голов и даже количество очков).

О чем говорит xG?

Есть куча доводов против использования xG. Иногда эти доводы приводят люди, которые долго изучали этот показатель и его устройство. Но, к сожалению, xG часто критикуют люди, убежденные в том, что этот показатель нарушает традиции футбола. На самом деле таким людям просто лень изучать принципы и смысл работы xG.

«В футбол играют на поле, а не в таблице». «Единственный важный показатель — это счет по окончании 90 минут игры». Примерно такими слоганами оперируют критики модели. Можно услышать и другие высказывания, например: «Игрок должен был забить гол с этого места» и «Результатов нет, потому что нам не повезло». Эти высказывания — просто-напросто версии событий, которые можно подтвердить (или опровергнуть) с помощью xG и соответствующих данных.

В основе негативного восприятия показателя ожидаемого количества голов необоснованные и часто противоречивые рассуждения. И все же у использования xG есть свои ограничения. Если вы хотите выгодно применять показатель ожидаемого количества голов (в особенности для ставок на футбол), отказ от принятия в расчет этих ограничений может принести вам убытки.

Трудности выбора модели

Важно понимать, что универсальной модели вычисления xG просто не существует, и это не всегда плохо. Люди построили множество моделей расчета этого показателя (доступ ко многим можно получить в интернете абсолютно бесплатно). В каждой из них свой уникальный набор параметров, который воздействует на окончательный результат вычисления. Одна модель дает показатель 0,52 xG, другие — 0,47, 0,58 или даже более 0,6.

Универсальной модели вычисления xG не существует.

Вопрос о том, какая из моделей вычисления xG  лучшая, открыт. При построении модели легко войти в заблуждение с идеей «чем больше, тем лучше». Если выйти за рамки основных параметров, таких как позиция при выполнении удара, и начать учитывать также угол удара, информацию о том, какой частью тела футболист нанес удар, качество и тип передачи, активность защиты, позицию вратаря, можно построить более точную модель. Но вместе с тем можно также говорить, что эта модель будет «переобучена».

В футболе много информационного шума (случайности). xG позволяет пробиваться сквозь эту шумиху и дает нам относительно точную картину событий. Но по мере развития моделей мы рискуем слишком сильно все усложнить. Введение большого количества параметров может привести к тому, что модель будет просто отражать данные, не предоставляя ценности для игроков на ставках, не помогая им в прогнозах.

Нужна ли информация об игроках?

Одна из главных проблем xG — не информация, которую он нам дает, а та, которую он как не предоставляет. Показатель не отражает результаты (или талант) каждого игрока. Большинство моделей строится на основе базы данных, в которой содержится информация о многих тысячах ударов. Окончательный результат вычисления в таких моделях — среднее значение, не имеющее отношения к игроку, который наносит удар.

Показатель не отражает талант каждого игрока.

Отсутствие информации о конкретных игроках говорит следующее: если бы Гарри Кейн и Пабло Сабалета выполняли одинаковые удары с одной и той же позиции на поле, показатель xG был бы одинаковым (хотя понятно, что вероятность гола при ударе Кейна больше).

Для анализа результативности важно понимать, кто выполняет удар. Но при этом столь же важно знать, кто в воротах: показатель xG не учитывает и этот параметр. Допустим, что у Кейна такие же шансы забить, что и прежде. Кейну может противостоять Давид де Хеа или вратарь из четвертого английского дивизиона, но в каждом случае модель покажет одинаковую вероятность гола.

Проблему подчеркивает тот факт, что на протяжении последних лет определенные игроки (тот же Кейн) систематически превосходят прогнозы большинства моделей вычисления xG. Кроме того, на протяжении того же периода некоторые вратари (де Хеа) помогают своим командам превосходить прогнозы относительно ожидаемого количества пропущенных голов (xGA).

Как и когда использовать xG

Еще одна «проблема» xG — cпособы его применения. Эта проблема не в самом показателе, а в том, как люди его используют. Если говорить коротко, xG бесполезен, ну или практически бесполезен в применении к каждому конкретному матчу. Он наиболее эффективен в применении к определенному временному отрезку или относительно большой выборке данных.

xG бесполезен в применении к каждому конкретному матчу.

Футбол невероятно динамичен, обстановка постоянно меняется: меняются счет, количество игроков на поле, время до конца матча, последствия победы или поражения (в особенности в плей-офф). Если (когда) показатель xG применяют к конкретным матчам, он может быть обманчив, в этом случае он не позволит увидеть полную картину.

Кроме того, важно понимать, что xG не следует использовать постоянно. Любые данные, полученные в начале сезона, будут искажены, ведь прошло всего несколько матчей.

Шестой матч сезона часто называют одним из переломных моментов всего турнира. Некоторые утверждают, что именно после шестого матча данные начинают приходить в норму. После шести матчей сезона показатель xG вступает в свои права и начинает работать максимально эффективно.

Использовать показатель ожидаемого количества голов в начале сезона преждевременно: по мнению некоторых людей, его не стоит применять и в конце сезона (или, по крайней мере, не стоит применять его в это время слишком часто). Кроме того, команды могут по определенным причинам показывать слишком низкие или высокие результаты, не соответствующие ожиданиям. В такой момент стоит на время забыть о данных.

Это не значит, что xG не принесет вам пользу в долгосрочной перспективе. Вычисление показателя xG позволяет эффективно оценить набор или спад формы команды, в особенности после смены тренера или появления новых игроков. Стоит помнить, что подверженность команды изменениям может говорить и о быстрой утрате актуальности данных.

xG — великолепный инструмент, который нужно использовать правильно.

Многие люди считают, что показатель ожидаемого количества голов — наиболее эффективный показатель результативности футбольных команд. Как бы то ни было, каждый аналитик знает, насколько важен контекст и как опасно основывать статистический анализ на одном показателе, в особенности если речь идет об одном матче.

Люди, использующие xG, уже, вероятно, знакомы с его преимуществами, но им необходимо признать и связанные с ним ограничения. Один из важнейших компонентов любой модели — используемые данные. Однако важны и способы интерпретации этих данных. Только полное понимание всех преимуществ и недостатков xG позволит раскрыть весь его потенциал.