Gli Expected Goals (xG) sono una statistica utilizzata nel calcio per stimare la probabilità che un tiro si trasformi in gol sulla base delle caratteristiche dell’occasione. Un tiro con valore 0,20 xG , per esempio, rappresenta un’occasione che un determinato modello valuta indicativamente con il 20% di probabilità di trasformarsi in gol. Un’occasione da 0,70 xG viene invece considerata molto più favorevole.
Gli xG permettono quindi di andare oltre il semplice numero dei tiri. Due squadre possono aver effettuato entrambe 10 conclusioni, ma la qualità delle occasioni create può essere completamente diversa. Ed è proprio questo il principio fondamentale degli Expected Goals:
non tutti i tiri hanno la stessa probabilità di diventare gol.
Vediamo cosa sono gli xG, come vengono calcolati, come interpretarli correttamente e soprattutto come possono essere utilizzati nell’analisi di una partita.
Cosa significa xG nel calcio?
xG è l’abbreviazione di:
Expected Goals
che possiamo tradurre in italiano come:
gol attesi .
Il valore assegnato a un tiro è generalmente compreso tra 0 e 1. Più il valore si avvicina a 1, maggiore è la probabilità stimata che quell’occasione produca un gol.
Esempio:
| xG | Probabilità indicativa |
|---|
| 0,05 | 5% |
| 0,10 | 10% |
| 0,25 | 25% |
| 0,50 | 50% |
| 0,75 | 75% |
Un tiro da 0,05 xG rappresenta quindi un’occasione dalla quale vengono segnati relativamente pochi gol.
Un tiro da 0,75 xG rappresenta invece un’opportunità di qualità molto elevata.
È importante sottolineare che il valore xG non predice cosa accadrà a quel singolo tiro .
Un’occasione da 0,05 xG può diventare gol.
Un’occasione da 0,80 xG può essere sbagliata.
Gli xG esprimono una probabilità , non una certezza.
Un esempio semplice
Immaginiamo due tiri.
Tiro A
Conclusione da circa 25 metri, posizione defilata e diversi difensori tra il giocatore e la porta.
Il modello potrebbe attribuire:
0,04 xG
Tiro B
Attaccante solo davanti al portiere, all’interno dell’area.
Il modello potrebbe attribuire:
0,55 xG
Entrambi vengono registrati nelle statistiche tradizionali semplicemente come:
1 tiro
Ma evidentemente non rappresentano la stessa occasione da gol. Gli Expected Goals cercano di misurare numericamente questa differenza.
Come vengono calcolati gli Expected Goals?
Non esiste una formula universale utilizzata da tutti i fornitori di dati. Gli xG vengono calcolati attraverso modelli statistici costruiti analizzando grandi quantità di tiri precedenti .
Il modello cerca situazioni con caratteristiche simili e valuta con quale frequenza quelle occasioni si sono trasformate in gol.
Tra le variabili comunemente considerate troviamo:
- distanza dalla porta;
- angolo di tiro;
- posizione del tiro;
- parte del corpo utilizzata;
- tiro di testa o di piede;
- tipo di assist;
- cross;
- passaggio filtrante;
- calcio piazzato;
- situazione di gioco.
I modelli più avanzati possono considerare ulteriori informazioni, come il posizionamento del portiere, la pressione dei difensori e la posizione degli altri giocatori. Per questo motivo due provider possono attribuire valori xG leggermente differenti alla stessa occasione .
Perché esistono xG diversi per la stessa partita?
Capita frequentemente di vedere, per la stessa partita, numeri differenti a seconda del sito consultato.
Per esempio:
Provider A
Squadra A: 1,72 xG
Squadra B: 0,94 xG
Provider B
Squadra A: 1,59 xG
Squadra B: 1,02 xG
Non significa necessariamente che uno dei due dati sia sbagliato.
I modelli possono utilizzare:
- database differenti;
- variabili differenti;
- classificazioni differenti delle azioni;
- algoritmi differenti.
Gli Expected Goals devono quindi essere interpretati considerando anche la fonte dei dati .
Come si calcolano gli xG totali di una squadra?
I valori delle singole conclusioni vengono sommati. Immaginiamo che una squadra effettui cinque tiri:
| Tiro | xG |
|---|
| 1 | 0,05 |
| 2 | 0,10 |
| 3 | 0,15 |
| 4 | 0,30 |
| 5 | 0,40 |
La somma è:
0,05 + 0,10 + 0,15 + 0,30 + 0,40 = 1,00 xG
La squadra ha quindi prodotto complessivamente 1,00 Expected Goals. Questo non significa che “avrebbe dovuto segnare esattamente un gol”. Significa che la qualità complessiva delle occasioni prodotte corrisponde a un valore atteso di circa un gol secondo quel modello.
2 xG significa che una squadra doveva segnare 2 gol?
No. È una delle interpretazioni sbagliate più comuni.
Se una squadra termina una partita con:
2,00 xG
non significa che il risultato “corretto” avrebbe dovuto prevedere esattamente due gol. Gli Expected Goals sono una misura probabilistica.
Una squadra può produrre 2,00 xG e segnare:
0 gol
oppure:
1 gol
2 gol
3 gol
o anche di più.
Gli xG descrivono la qualità complessiva delle opportunità create, non determinano il risultato che avrebbe dovuto verificarsi.
A cosa servono gli Expected Goals?
Gli xG permettono di analizzare le prestazioni andando oltre il risultato finale.
Immaginiamo:
Squadra A 1-0 Squadra B
Osservando soltanto il risultato potremmo pensare a una partita equilibrata.
Ma supponiamo che gli Expected Goals siano:
Squadra A: 2,40 xG
Squadra B: 0,35 xG
Il dato suggerisce che la Squadra A abbia creato occasioni complessivamente molto più pericolose.
Consideriamo ora:
Squadra C 3-0 Squadra D
con:
Squadra C: 0,80 xG
Squadra D: 1,50 xG
Il risultato racconta una vittoria netta. Gli xG raccontano invece una partita nella quale la qualità delle occasioni prodotte potrebbe essere stata molto meno favorevole alla squadra vincitrice di quanto suggerisca il 3-0.
Nessuno dei due dati deve essere utilizzato isolatamente. Ma confrontarli permette di comprendere meglio come è maturato un risultato .
Gol segnati e xG: cosa significa sovraperformare?
Quando una squadra segna più gol rispetto agli xG prodotti si parla spesso di:
overperformance degli xG
o sovraperformance .
Esempio su più partite:
Gol segnati: 15
xG prodotti: 10,5
La squadra ha segnato:
4,5 gol in più rispetto agli Expected Goals.
Questo può dipendere da diversi fattori, tra cui una finalizzazione particolarmente efficace. Non significa però automaticamente che la squadra sia “fortunata”. Allo stesso modo non possiamo affermare che dovrà necessariamente iniziare a segnare meno nelle partite successive.
Gli xG sono uno strumento di analisi probabilistica, non una legge che obbliga i risultati futuri a compensare quelli precedenti.
Cosa significa sottoperformare gli xG?
La situazione opposta si verifica quando una squadra segna meno rispetto alla qualità delle occasioni prodotte.
Esempio:
xG: 12,5
Gol segnati: 8
Differenza:
-4,5
La squadra sta segnando meno rispetto al valore delle opportunità create.
Potrebbero esserci diverse spiegazioni:
- scarsa finalizzazione;
- ottime parate avversarie;
- variabilità statistica;
- caratteristiche dei giocatori;
- qualità o limiti del modello utilizzato.
Per questo non è corretto concludere automaticamente:
“Ha segnato meno degli xG, quindi nella prossima partita segnerà.”
Sarebbe un uso scorretto della statistica.
Cosa sono gli xGA?
Accanto agli xG troviamo frequentemente:
xGA
ovvero:
Expected Goals Against
Possiamo interpretarli come i gol attesi contro .
Se una squadra concede:
0,75 xGA per partita
significa che, secondo il modello utilizzato, le occasioni concesse agli avversari producono mediamente quel valore.
Una squadra con:
2,00 xG prodotti
e:
0,70 xGA concessi
sta creando occasioni di qualità superiore rispetto a quelle che concede. L’analisi combinata di xG e xGA è generalmente più interessante rispetto all’osservazione del solo dato offensivo.
Cos’è la differenza xG?
Possiamo calcolare:
xG prodotti – xG concessi
Esempio:
xG = 1,80
xGA = 1,10
Differenza:
+0,70
Una differenza positiva indica che la squadra sta producendo occasioni di qualità complessivamente superiore rispetto a quelle concesse. Una differenza negativa indica il contrario.
Analizzata su un numero adeguato di partite, questa informazione può aiutarci a comprendere la qualità sottostante delle prestazioni.
Perché gli xG sono utili per analizzare una squadra?
I risultati nel calcio possono essere influenzati da una forte componente di variabilità. Una squadra può vincere pur creando poco.
Può perdere dopo aver creato numerose occasioni.
Può segnare con un tiro dalla distanza.
Può sbagliare diverse opportunità ravvicinate.
Per questo osservare soltanto:
vittorie – pareggi – sconfitte
può non essere sufficiente.
Gli Expected Goals aggiungono informazioni sulla qualità delle occasioni prodotte e concesse .
xG e numero di tiri non sono la stessa cosa
Supponiamo:
Squadra A
15 tiri
1,00 xG
Squadra B
7 tiri
1,80 xG
La Squadra A ha tirato più del doppio.
Ma la Squadra B ha prodotto occasioni mediamente molto più pericolose.
Possiamo calcolare anche:
xG per tiro = xG totali / numero di tiri
Squadra A:
1,00 / 15 = 0,067 xG per tiro
Squadra B:
1,80 / 7 = 0,257 xG per tiro
Questo suggerisce una differenza notevole nella qualità media delle conclusioni. È un esempio di quanto il semplice numero dei tiri possa essere fuorviante.
Come utilizzare gli xG per analizzare una partita
Arriviamo alla parte più interessante. Gli Expected Goals non dovrebbero essere utilizzati isolatamente. Possiamo inserirli in un processo di analisi più ampio.
1. Osservare più partite
Eviterei di formulare conclusioni sulla base di una sola gara.
È molto più interessante osservare:
- ultime 5 partite;
- ultime 10 partite;
- rendimento stagionale.
2. Separare casa e trasferta
Una squadra potrebbe produrre:
1,90 xG medi in casa
e soltanto:
1,05 xG in trasferta .
La media complessiva nasconderebbe questa differenza.
3. Confrontare xG e xGA
Non guardiamo soltanto quanto crea una squadra.
Guardiamo anche quanto concede.
4. Confrontare xG e gol reali
Possiamo verificare eventuali differenze tra:
gol segnati ↔ xG
e:
gol subiti ↔ xGA .
5. Analizzare la qualità degli avversari
Produrre 2,00 xG contro una squadra molto debole non ha necessariamente lo stesso significato di produrli contro una delle migliori difese del campionato.
6. Integrare le informazioni
Gli xG devono essere affiancati ad altri elementi:
- assenze;
- probabili formazioni;
- condizione;
- calendario;
- stile di gioco;
- rendimento casa/trasferta;
- caratteristiche dell’avversario.
Solo dopo possiamo arrivare alla valutazione della partita.
Expected Goals e pronostici
Gli xG possono essere utili anche nell’analisi che precede un pronostico. Supponiamo che una squadra abbia ottenuto nelle ultime cinque partite:
4 vittorie e 1 sconfitta.
Guardando soltanto i risultati, il momento sembra eccellente.
Ma osserviamo:
xG prodotti: 5,1
xGA: 8,4
La squadra ha quindi concesso occasioni di qualità complessivamente superiore a quelle create. Questo non significa che perderà la partita successiva. Significa però che il record di quattro vittorie potrebbe non raccontare completamente la qualità delle prestazioni.
Possiamo avere anche il caso opposto:
1 vittoria, 2 pareggi, 2 sconfitte
ma:
xG prodotti: 8,2
xGA: 4,9
I risultati sono stati modesti, mentre i dati sulle occasioni raccontano prestazioni differenti. Nella nostra sezione dedicata ai pronostici calcio utilizziamo diversi indicatori per valutare le partite, evitando di basare un pronostico su una singola statistica.
xG e Under/Over 2.5
Gli Expected Goals possono offrire informazioni interessanti anche per analizzare i mercati sui gol. Supponiamo che una squadra produca mediamente:
1,85 xG
e conceda:
1,45 xGA
Il dato può suggerire partite caratterizzate dalla produzione di diverse occasioni. Ma sarebbe sbagliato applicare una regola del tipo:
xG elevati = Over 2.5 sicuro
Gli Expected Goals storici sono soltanto uno degli elementi da considerare. Se non conosci il funzionamento del mercato puoi approfondire nelle nostre guide dedicate a Over 2.5 e Under 2.5 .
xG e Goal/No Goal
Un ragionamento simile può essere applicato al mercato Goal/No Goal.
Se entrambe le squadre:
- producono buoni valori xG;
- concedono valori xGA elevati;
- creano occasioni con continuità;
abbiamo informazioni utili sull’andamento delle loro prestazioni offensive e difensive. Non possiamo però trasformarle automaticamente in una previsione.
Per conoscere il funzionamento del mercato puoi consultare la nostra guida su Goal e No Goal .
Expected Goals e quote
Qui possiamo collegare il dato statistico al secondo cluster che abbiamo costruito. Supponiamo che attraverso un modello statistico vengano elaborate delle probabilità per un determinato evento. Queste probabilità possono essere confrontate con quelle incorporate nelle quote. Una quota può essere convertita in probabilità implicita utilizzando:
(1 / quota) × 100
Abbiamo spiegato il procedimento nella guida su come leggere le quote delle scommesse. Il passaggio successivo consiste nel confrontare una probabilità stimata con quella implicita nella quota. È alla base del concetto di Value Bet.
È importante però non commettere un errore:
gli xG da soli non permettono di calcolare automaticamente la probabilità corretta di un pronostico.
Sono un input dell’analisi, non la risposta finale.
xG e Value Bet: qual è il collegamento?
Il collegamento è interessante. Possiamo schematizzarlo così:
dati della squadra
↓
xG / xGA e altre statistiche
↓
analisi della partita
↓
stima probabilistica
↓
confronto con la probabilità implicita nella quota
↓
eventuale Value Bet
Questo è un approccio molto diverso dal ragionamento:
“La squadra ha vinto le ultime tre partite, quindi vincerà anche questa.”
Ma rimane un processo probabilistico. Una stima può essere sbagliata.
I limiti degli Expected Goals
Gli xG sono utili, ma non sono una fotografia perfetta di una partita.
Dipendono dal modello
Provider differenti possono produrre valori diversi.
Misurano principalmente le occasioni che diventano tiri
Un’azione estremamente pericolosa che non produce una conclusione può non entrare nel normale calcolo degli xG.
Non raccontano tutta la partita
Possesso, pressing, transizioni, gestione del risultato e contesto tattico non possono essere riassunti completamente da un solo numero.
Una singola partita è un campione molto piccolo
Gli xG diventano generalmente più informativi quando vengono osservati su periodi più lunghi.
Non eliminano la casualità
Un tiro con basso xG può diventare gol. Un’occasione con xG elevato può essere sbagliata. Ed è perfettamente compatibile con il funzionamento probabilistico della metrica.
Errori comuni nell’interpretazione degli xG
“Aveva più xG, quindi meritava di vincere”
Non necessariamente.
Gli xG misurano la qualità delle occasioni, non stabiliscono quale squadra “meritasse” il risultato.
“2,5 xG significa che doveva segnare 2 o 3 gol”
No.
È un valore atteso, non un risultato previsto con certezza.
“Ha segnato meno degli xG, quindi segnerà nella prossima”
No.
Il passato non obbliga la partita successiva a compensare la differenza.
“Gli xG prevedono il risultato”
Non direttamente.
Sono uno degli strumenti utilizzabili nella costruzione di modelli e analisi probabilistiche.
“Tutti i dati xG sono uguali”
No.
I provider possono utilizzare modelli e variabili differenti.
xG e PSxG: qual è la differenza?
Un’altra statistica che potresti incontrare è:
PSxG
ovvero:
Post-Shot Expected Goals .
Gli xG tradizionali valutano generalmente la qualità dell’occasione nel momento del tiro. Il Post-Shot xG considera invece informazioni successive all’esecuzione del tiro, come il suo piazzamento, e viene utilizzato soprattutto per analizzare aspetti relativi alla finalizzazione e alle prestazioni dei portieri.
Per una normale analisi pre-partita, gli xG e gli xGA rimangono però i concetti fondamentali da comprendere.
Checklist: come leggere gli xG prima di una partita
Quando analizziamo due squadre possiamo porci queste domande:
1. Quanti xG producono mediamente?
2. Quanti xGA concedono?
3. Come cambiano i dati tra casa e trasferta?
4. Qual è la differenza xG-xGA?
5. I gol reali sono molto superiori o inferiori agli xG?
6. Su quante partite stiamo effettuando l’analisi?
7. Contro quali avversari sono stati prodotti questi dati?
8. Ci sono assenze importanti?
9. Le probabili formazioni modificano il quadro?
10. Cosa indicano le altre statistiche?
Solo dopo ha senso inserire gli xG nel quadro complessivo della partita.
Domande frequenti sugli Expected Goals
Cosa sono gli Expected Goals?
Gli Expected Goals, abbreviati in xG, sono una metrica che assegna a un tiro una probabilità di trasformarsi in gol sulla base delle caratteristiche dell’occasione e di dati storici relativi a situazioni simili.
Cosa significa 1 xG?
Un totale di 1,00 xG rappresenta la somma delle probabilità attribuite alle occasioni prodotte. Non significa che una squadra dovesse necessariamente segnare esattamente un gol.
Cosa significa 0,50 xG?
Per un singolo tiro, 0,50 xG indica che il modello attribuisce all’occasione circa il 50% di probabilità di diventare gol.
Come vengono calcolati gli xG?
I modelli analizzano grandi quantità di tiri storici e considerano variabili come distanza dalla porta, angolo, parte del corpo utilizzata, tipo di assist e situazione di gioco. Modelli più avanzati possono utilizzare ulteriori informazioni.
Perché siti diversi mostrano xG differenti?
Perché non tutti utilizzano lo stesso modello, gli stessi dati e le stesse variabili.
Cosa sono gli xGA?
Gli xGA, Expected Goals Against, misurano la qualità complessiva delle occasioni concesse agli avversari.
Gli xG sono utili per i pronostici?
Possono essere un dato utile per analizzare la qualità delle occasioni prodotte e concesse, ma non devono essere utilizzati isolatamente e non garantiscono il risultato di una partita.
Più xG significa automaticamente più gol?
No. Gli xG rappresentano probabilità. I gol effettivamente segnati possono essere superiori o inferiori al valore atteso.
Conclusioni
Gli Expected Goals (xG) hanno cambiato il modo in cui possiamo analizzare una partita di calcio perché permettono di distinguere il semplice numero dei tiri dalla loro qualità. Il concetto fondamentale è:
un tiro non vale statisticamente quanto qualsiasi altro tiro.
Distanza, posizione, angolo, tipo di conclusione e caratteristiche dell’azione influenzano la probabilità che un’occasione si trasformi in gol. Per questo gli xG possono aiutarci a guardare oltre il risultato finale.
Ma devono essere utilizzati correttamente. Non ci dicono quale squadra avrebbe “dovuto” vincere, non prevedono con certezza quanti gol verranno segnati e non trasformano un pronostico in un risultato sicuro.
Il loro valore emerge soprattutto quando vengono combinati con xGA, rendimento casa/trasferta, qualità degli avversari, forma, assenze, probabili formazioni e altre statistiche . È proprio questa combinazione che permette di passare dalla semplice lettura dei risultati a una vera analisi statistica della partita .
