xG в ставках на спорт. Як і коли користуватися показником очікуваних голів

Рейтинг Букмекерів

Всього півтора роки тому про показник очікуваної кількості голів можна було почути тільки в рідкісних блогах, присвячених тактичному аналізу футбольних матчів. Тепер же xG використовують провідні ЗМІ. Напевно ви вже знаєте, що це за показник і які його переваги, однак, як видно, ви ще не розумієте, до чого може призвести його застосування. Представляємо думку експерта БК Pinnacle.

xG в ставках на спорт. Як і коли користуватися показником очікуваних голів

Що взагалі таке xG

Для початку з’ясуємо, що це за показник і яким чином він свою популярність. Якщо говорити коротко, xG – це міра якості шансу. Цей показник визначає величину очікувань того, що удар призведе до голу, в умовах порівняння з великою вибіркою ударів, виконаних з тієї ж позиції на полі. Є й інші чинники, але ми поговоримо про це пізніше.

Зазвичай для вимірювання показника очікуваної кількості голів використовують шкалу від 0 до 1 (де 0 – безперечний промах, а 1 – безперечний гол). Крім того, іноді якість гольового шансу виражають у відсотках. У таких випадках xG за шкалою від 0 до 1 просто перетворять в відсоткове значення. Наприклад, удар з показником xG 0,5 називають ударом з шансом на гол 50%.

xG можна успішно використовувати для аналізу результативності: він стане в нагоді футбольній команді, яка хоче вчитися і підвищувати якість гри або залучати нових гравців. При цьому показник набув популярності серед любителів футболу, оскільки це більш ефективний інструмент прогнозування, ніж інші широко використовувані показники (кількість ударів, різниця голів і навіть кількість очок).

Про що говорить xG?

Є купа доказів проти використання xG. Іноді ці доводи наводять люди, які довго вивчали цей показник і його побудову. Але, на жаль, xG часто критикують люди, переконані в тому, що цей показник порушує традиції футболу. Насправді таким людям просто лінь вивчати принципи і зміст роботи xG.

«У футбол грають на полі, а не в таблиці». «Єдиний важливий показник – це рахунок після закінчення 90 хвилин гри». Приблизно такими слоганами оперують критики моделі. Можна почути й інші висловлювання, наприклад: «Гравець повинен був забити гол з цього місця» і «Результатів немає, тому що нам не пощастило». Ці висловлювання – просто-напросто версії подій, які можна підтвердити (або спростувати) за допомогою xG і відповідних даних.

В основі негативного сприйняття показника очікуваної кількості голів необґрунтовані і часто суперечливі міркування. І все ж у використанні xG є свої обмеження. Якщо ви хочете вигідно застосовувати показник очікуваної кількості голів (особливо для ставок на футбол), відмова від прийняття в розрахунок цих обмежень може принести вам збитки.

Труднощі вибору моделі

Важливо розуміти, що універсальної моделі обчислення xG просто не існує, і це не завжди погано. Люди побудували безліч моделей розрахунку цього показника (доступ до багатьох можна отримати в інтернеті абсолютно безкоштовно). У кожній з них свій унікальний набір параметрів, який впливає на остаточний результат обчислення. Одна модель дає показник 0,52 xG, інші – 0,47, 0,58 або навіть більше 0,6.

Універсальної моделі обчислення xG не існує

Питання про те, яка з моделей обчислення xG найкраща, відкрите. При побудові моделі легко увійти в оману з ідеєю «чим більше, тим краще». Якщо вийти за рамки основних параметрів, таких як позиція при виконанні удару, і почати враховувати також кут удару, інформацію про те, якою частиною тіла футболіст завдав удар, якість і тип передачі, активність захисту, позицію воротаря, можна побудувати більш точну модель. Але разом з тим можна також говорити, що ця модель буде «перенавчена».

У футболі багато інформаційного шуму (випадковостей). xG дозволяє пробиватися крізь цей галас і дає нам відносно точну картину подій. Але в міру розвитку моделей ми ризикуємо занадто сильно все ускладнити. Введення великої кількості параметрів може привести до того, що модель буде просто відображати дані, котрі дають цінності для гравців на ставках, не допомагаючи їм в прогнозах.

Чи потрібна інформація про гравців?

Одна з головних проблем xG – не інформація, яку він нам дає, а та, яку він не надає. Показник не відображає результати (або талант) кожного гравця. Більшість моделей будується на основі бази даних, в якій міститься інформація про тисячі ударів. Остаточний результат обчислення в таких моделях – середнє значення, яке не має стосунку до гравця, який завдає удар.

Показник не відображає талант кожного гравця

Відсутність інформації про конкретних гравців говорить наступне: якби Гаррі Кейн і Пабло Сабалета виконували однакові удари з однієї і тієї ж позиції на полі, показник xG був би однаковим (хоча зрозуміло, що ймовірність голу при ударі Кейна більше).

Для аналізу результативності важливо розуміти, хто виконує удар. Але при цьому настільки ж важливо знати, хто в воротах: показник xG не враховує і цей параметр. Припустимо, що у Кейна такі ж шанси забити, що і раніше. Кейну може протистояти Давід де Хеа або воротар з четвертого англійського дивізіону, але в кожному разі модель покаже однакову ймовірність гола.

Проблему підкреслює той факт, що протягом останніх років певні гравці (той же Кейн) систематично перевершують прогнози більшості моделей обчислення xG. Крім того, протягом того ж періоду деякі воротарі (де Хеа) допомагають своїм командам перевершувати прогнози щодо очікуваної кількості пропущених голів (xGA).

Як і коли використовувати xG

Ще одна «проблема» xG – способи його застосування. Ця проблема не в самому показнику, а в тому, як люди його використовують. Якщо говорити коротко, xG марний, ну або практично марний в застосуванні до кожного конкретного матчу. Він найбільш ефективний в застосуванні до певного часового відрізку або відносно великої вибірки даних.

xG марний в застосуванні до кожного конкретного матчу

Футбол неймовірно динамічний, обстановка постійно змінюється: змінюються рахунок, кількість гравців на полі, час до кінця матчу, наслідки перемоги або поразки (особливо в плей-оф). Якщо (коли) показник xG застосовують до конкретних матчів, він може бути оманливим, в цьому випадку він не дозволить побачити повну картину.

Крім того, важливо розуміти, що xG не слід використовувати постійно. Будь-які дані, отримані на початку сезону, будуть спотворені, адже минуло лише кілька матчів.

Шостий матч сезону часто називають одним з переломних моментів всього турніру. Деякі стверджують, що саме після шостого матчу дані починають приходити в норму. Після шести матчів сезону показник xG вступає в свої права і починає працювати максимально ефективно.

Використовувати показник очікуваної кількості голів на початку сезону передчасно: на думку деяких людей, його не варто застосовувати і в кінці сезону (або, принаймні, не варто застосовувати його в цей час дуже часто). Крім того, команди можуть з певних причин показувати занадто низькі або високі результати, які не відповідають очікуванням. В такий момент варто на якийсь час забути про дані.

Це не означає, що xG не принесе вам користь в довгостроковій перспективі. Обчислення показника xG дозволяє ефективно оцінити покращення або спад форми команди, особливо після зміни тренера або появи нових гравців. Варто пам’ятати, що схильність команди до змін може говорити і про швидку втрату актуальності даних.

xG – чудовий інструмент, який потрібно використовувати правильно

Багато людей вважають, що показник очікуваної кількості голів – найбільш ефективний показник результативності футбольних команд. Як би там не було, кожен аналітик знає, наскільки важливий контекст і як небезпечно засновувати статистичний аналіз на одному показнику, особливо якщо мова йде про один матч.

Люди, які використовують xG, вже, мабуть, знайомі з його перевагами, але їм необхідно визнати і пов’язані з ним обмеження. Один з найважливіших компонентів будь-якої моделі – дані, які використовуються. Однак важливі і способи інтерпретації цих даних. Тільки повне розуміння всіх переваг і недоліків xG дозволить розкрити весь його потенціал.