У футбольній аналітиці використовують багато статистичних параметрів. Самі по собі цифри зазвичай нічого не значать. Їх завжди потрібно розглядати в контексті ситуації: як складався той чи інший матч, який стиль гри у команди, яка тактична побудова. Статистичні параметри бувають точними та ймовірними. До перших належить, наприклад, кількість ударів у площину воріт. Про приклад статистичних параметрів другого типу піде мова в цій статті: ми пояснимо, що таке xG статистика.
Статистика xG: що це і як використовувати в ставках на спорт?
Термін xG розшифровується як «expected goals», а перекладається як «очікувані голи».
Статистика xG – це метод оцінки якості моментів, які команда створює або допускає поблизу своїх воріт. Є багато методик підрахунку xG. Вони розрізняються факторами, які враховуються при визначенні ваги удару по воротах. Під вагою ми маємо на увазі ймовірність того, що удар завершиться голом.
Вага кожного удару визначається на основі низки параметрів. Ця вага варіюється в залежності від ліги. Основні фактори, які враховують різні xG-моделі:
Підсумовуючи вагу кожного створеного моменту, ми отримуємо результат матчу, очікуваний на підставі цих моментів. Наприклад, рахунок матчу «Олександрія» – «Карпати» в 17-му турі УПЛ 2017/2018 в цифрах xG виглядає так: 2.67 – 0.42. В реальності – 3:0.
Творцем першої системи xG по праву вважається норвезький тренер Егіл Ольсен. Він відомий своєю успішною роботою зі збірною своєї країни. При ньому Норвегія двічі кваліфікувалася на чемпіонат світу (1994, 1998). Ольсен знаменитий ще й тим, що одним з перших почав використовувати відеоаналіз матчів укупі з аналізом статистичних параметрів.
При підготовці до розбору ігор норвезький тренер ділив всі удари по воротах на три типи: небезпечні, середньої небезпеки і безпечні. Удари розподілялися по групах в залежності від того, на якій відстані від воріт їх наносили. Відповідно, чим далі місце удару, тим ймовірність забити менша.
Філософія Ольсена полягала в тому, що його команда повинна прагнути до того, щоб якомога більше ударів в атаці були «небезпечними» і щоб захист допускав якомога менше «небезпечних» ударів.
У згаданому раніше матчі «Олександрія» і «Карпати» реальний рахунок відповідав очікуваному за xG. Господарі поля створювали багато моментів, які команда конвертувала в голи. Але так буває не завжди. Наприклад, матч «Арсенал» – «Манчестер Юнайтед» в 15-му турі АПЛ 2017/2018, який закінчився з рахунком 1:3. В числах xG рахунок цього матчу повинен був виглядати так: 4.55 – 2.12. Істотна різниця.
Чи означає це, що модель xG не може передбачати матчі і не показує майстерність команди в створенні моментів? Не зовсім. Методологія xG допомагає проаналізувати те, наскільки гірше або краще команда виступила щодо моментів, які вона створила і допустила.
Все той же матч «Арсеналу» і «Манчестер Юнайтед» ознаменувався прекрасною грою стража воріт «Червоних дияволів» Давіда Де Хеа. Він оновив свій же рекорд сезону 2017/2018 за кількістю сейвів у матчі – 7. «Арсенал» дійсно створював багато моментів, але м’яч вперто не залітав у ворота. У цій зустрічі у «Арсеналу» був сильний «андерперформ» (від англ. «Underperform» – виступ нижче очікувань). Він склав +3.55 (xG-GF). Це означає, що команда досить багато створила, але не конвертувала моменти в реальні голи.
У футболі не завжди виходить перетворити моменти в голи. Іноді це справа випадку. Але на дистанції подібні розбіжності стають частиною статистичних флуктуацій. Тобто по недобору голів в одному матчі можна припустити, що в наступних команда виправиться.
Інша крайність – це «оверперформ» (від англ. «Overperform» – виступ вище очікувань). Він виникає тоді, коли команда забиває більше, ніж показує модель xG. Таке часто буває.
Є кілька моментів, які поки жодним чином не враховуються xG-моделями. Наприклад, ненанесені удари. Уявімо ситуацію, що гравець вийшов на ударну позицію, але промахнувся по м’ячу. Такий момент не враховуватиметься в xG. Втім, на тривалій дистанції – в сезон або кілька сезонів – подібне нівелюється.
Незважаючи на проблемні елементи xG-системи, які також включають трактування автоголів, пенальті, непробиття ударів, на тривалій дистанції xG статистика досить близько відображає справжню силу команд. З початку сезону АПЛ 2017/2018 статистику xG стали представляти в ефірі BBC поряд з іншими статистичними параметрами, за якими оцінюється матч, на кшталт відсотка володіння м’ячем або точних передач.
xG може бути корисний і в ставках на спорт. Потрібно розуміти, що це не єдиний параметр, який слід використовувати для ставок. Потрібно завжди виходити з того, чому цифри вийшли саме такими. Треба враховувати форму гравців і те, в якому стані вони підходять до зустрічі.
Важливо пам’ятати і те, що будь-які статистичні параметри схильні до регресії до середнього, про яку ми ще поговоримо. Тобто статистичний сплеск на дистанції нівелюється падінням. Наприклад, нападнику складно утримати високу результативність на тривалій дистанції, через якийсь час він перестане забивати більше очікуваного по xG. Та ж логіка застосовна до командам. Вдалі серії, коли команда створює менше, ніж в реальності забиває, завершуються. І такі серії можна відстежувати і прогнозувати.
Матеріал підготував: Кирило Орлов
