Neste texto daremos prosseguimento à nossa série sobre stats, a qual já conta com três textos publicados.
O tema da vez é uma estatística que vem sendo cada vez mais utilizada, não só nas apostas, mas na análise do futebol como um todo: o Expected Goals, ou simplesmente xG.
O que é o xG?
Inicialmente, precisamos explicar o conceito dessa expressão.
O xG demonstra, ou pretende demonstrar, quantos gols eram esperados, tanto no total, como por parte de cada uma das equipes envolvidas em um jogo.
Basicamente, é uma métrica que ganha importância e precisão com o passar do tempo.
Isso pois o Expected Goals é calculado a partir de uma base de dados crescente, composta por milhões de finalizações registradas, em partidas realizadas no mundo todo.
Uma vez capturada uma larga amostragem de chutes a gol, o sistema é capaz de calcular, de modo um tanto quanto acurado, qual a probabilidade de cada finalização, em específico, resultar em gol.
Para tanto, diversos critérios são levados em conta, como:
- A zona do campo da qual a finalização é executada;
- Se foi feita com o pé ou a cabeça;
- Se há ou não adversários entre a bola e o gol;
- Entre outros.
Com isso, o compilado colhido pelo sistema estatístico é capaz de concluir a chance percentual de gol referente a cada uma das finalizações em um jogo.
Após isso, essa probabilidade é somada ao xG total da partida, bem como ao Expected Goals específico da equipe que executou o chute.
Um Exemplo para Entender
Para exemplificar, uma penalidade máxima costuma possuir uma chance de aproximadamente 75% de resultar em gol.
Ou seja, uma vez assinalado um pênalti para um dos times, é somado 0,75 gol ao xG do jogo e da equipe para a qual o penal foi marcado.
Se a bola entrar, teremos um tento a mais no placar, mas o Expected Goals não mudará em razão disso, pois a probabilidade, ainda assim, era de 75%.
Caso a partida termine com apenas um gol, e essa tenha sido a única chance de gol do jogo, teremos um placar de 1×0, e um xG de 0,75.
Nesse mesmo cenário, se o pênalti é batido para fora, a partida terminaria em 0x0, mas o Expected Goals ainda seria o supracitado.
O mais interessante desse stat é permitir comparar o placar real com quantos gols supostamente aconteceriam em média caso esse mesmo jogo pudesse ser repetido infinitas vezes, com as mesmas finalizações.
xG nas Apostas
Para o apostador, esse pode ser um dado de grande utilidade.
Seja para trabalhar com os handicaps, 1×2, ou, principalmente, com os mercados de gols, o xG propicia que o punter tenha uma ideia da produção ofensiva e defensiva das equipes além do simples placar das partidas.
Impende dizer, muitos apostadores inclusive utilizam o Expected Goals em suas precificações, das mais diferentes formas.
A Fórmula do xG Varia de Empresa para Empresa
Nesse ponto, cabe uma importante advertência.
O xG é algo vago, abstrato.
Não existe uma fórmula única e unânime de calculá-lo.
Portanto, nas diferentes empresas de estatísticas, pagos ou gratuitos, essa métrica será trazida de uma forma diferente com relação a um mesmo jogo.
Isso ocorre tanto por diferenças na base de dados, quanto em razão de fórmulas distintas para o cálculo da métrica.
Limitações do Modelo
Ainda, se fazemos carinho com uma mão, vamos bater com a outra.
O modelo predominante de Expected Goals, apesar de ter um elogiável nível de acerto, dada a ampla base de dados usada para o cálculo, apresenta um problema sistêmico.
Ele (ainda) é incapaz de levar em conta o fator qualidade dos times e atletas.
Note-se, uma certa finalização tem 50% de chance de gol no cálculo do xG, correspondendo a 0,5 gol no modelo.
Tudo bem, geralmente um chute como aquele, com aquelas circunstâncias, possui essa chance de entrar na baliza.
Mas e se a finalização for executada pelo Cristiano Ronaldo?
E se, por outro lado, o chute a gol for de um jogador que disputa a segunda divisão brasileira?
Convenhamos, a chance não será a mesma.
Considerações Finais
Por isso, o Expected Goals é uma boa métrica, e pode, sim, ser muito bem utilizado nas apostas esportivas.
Mas é preciso ter cuidado, pois como vimos, esse stat ainda possui brechas (principalmente nos modelos das empresas de menor porte) e não recomendo usa-lo de forma isolada.
Com a evolução tecnológica e das bases de dados, é bem possível que em um futuro próximo o xG se torne cada vez mais refinado, inclusive levando em conta o aproveitamento daquele jogador ou time em específico.
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