Зачем вообще нужен xG и откуда он взялся
Если отбросить модные термины, xG — это попытка ответить на простой вопрос: «Насколько опасный был удар?»
Раньше тренеры и комментаторы говорили: «Команда наиграла на победу», но опирались на ощущения. Теперь это можно посчитать.
Первые зачатки метрики появились в 2000‑х в работах аналитиков и статистиков (например, в университетских исследованиях по моделированию ударов). Настоящий взлет начался, когда компании-датапровайдеры стали собирать массивные данные по каждому удару: координаты, тип, положение вратаря, ситуацию в эпизоде. Клубы АПЛ, Бундеслиги и других топ‑лиг быстро поняли, что эта история даёт конкурентное преимущество.
Сегодня xG — базовый инструмент. Его используют и тренерские штабы, и скауты, и бетторы. Вопрос «xG в футболе что это такое и как рассчитывается» уже звучит не как редкое любопытство, а как обязательная база для любого, кто всерьёз интересуется игрой.
---
Базовая логика: что такое xG человеческим языком
По сути, xG (expected goals, ожидаемые голы) — это вероятность того, что конкретный удар закончится голом.
Если xG удара равен 0.25, это значит: из 100 таких же ударов (с теми же условиями) в среднем 25 становятся голами.
Какие факторы обычно входят в расчет
Разные модели используют разный набор признаков, но минимальный «джентльменский набор» примерно такой:
1. Дистанция до ворот — чем ближе, тем выше шанс забить.
2. Угол к воротам — удар с острого угла менее опасен, чем из центра.
3. Часть тела — головой бить сложнее, чем ногой, дальние удары — сложнее, чем из вратарской.
4. Тип атаки — стандарт, контратака, позиционная атака, пенальти.
5. Характер удара — после прострела, навеса, скидки, подбор после рикошета и т.д.
6. Наличие давления защитников — под прессингом или в относительном спокойствии.
7. Положение мяча — катящийся, отскок, после обработки.
Математически используется логистическая регрессия или более сложные алгоритмы (градиентный бустинг, нейросети). Они берут миллионы ударов из истории и обучаются «угадывать», чем закончится похожий удар в будущем.
---
Как посчитать xG на матче в общих чертах
Чтобы не уходить в формулы, логика такая:
1. Вы собираете данные по каждому удару: координаты, тип, нога/голова, ситуация.
2. Подставляете эти параметры в обученную модель.
3. На выходе получаете число от 0 до 1 — вероятность гола.
4. Складываете xG всех ударов команды и получаете суммарный xG за матч.
Если у команды 1.8 xG, это не «должны были забить 2 гола», а «в среднем, при таком наборе моментов, команды забивают около двух».
---
Пример «домашнего» расчета xG без сложной математики
Пусть у вас нет ни датасета, ни моделей. Можно сделать упрощённую версию, чтобы хотя бы на базовом уровне сравнивать моменты.
Шаг 1. Разбейте поле на зоны
Нарисуйте поле и разделите его на несколько участков перед воротами:
— зона вратарской,
— центральная часть штрафной,
— крайняя часть штрафной,
— вне штрафной.
Каждой зоне можно приписать примерную вероятность (условно, 0.4 в вратарской, 0.2 в центре штрафной, 0.08 с краёв, 0.03 из-за штрафной). Это грубо, но лучше, чем считать все удары одинаковыми.
Шаг 2. Уточните по типу удара
Сделайте поправки:
— удары головой чуть понижайте (например, умножайте на 0.7),
— пенальти можно сразу задавать как 0.75–0.78,
— сильное давление соперника — минус коэффициент.
Шаг 3. Сложите все значения
Допустим, команда пробила 10 раз:
- 3 удара из центра штрафной (по 0.2),
- 2 из вратарской (по 0.4),
- 5 из-за штрафной (по 0.03).
Суммарный «самодельный» xG = 3×0.2 + 2×0.4 + 5×0.03 = 0.6 + 0.8 + 0.15 = 1.55.
Для грубой оценки уже неплохо, хотя до настоящей модели это, конечно, далеко.
---
Как это работает у профи: модели, софт и сервисы
На профессиональном уровне всё, конечно, сложнее. Топ-клубы не просто считают xG, а создают собственную модель ожидаемых голов xG, покупают доступ к статистике у крупных провайдеров, соединяют это с трекинговыми данными (позиции всех игроков и мяча в каждый момент).
Где считается xG в реальном времени
Есть два варианта:
1. Сторонние сервисы — платформы, где вы можете сразу видеть рассчитанный xG для матчей, лиг, игроков. Это удобно, но вы зависите от их модели.
2. Собственная программа для расчета xG в футболе — аналитика матчей реализуется через свои скрипты, базы данных и визуализации. Обычно это Python/R, плюс BI-инструменты.
Второй путь сложнее, но даёт гибкость: можно подстроить модель под особенности лиги, стиля команды, доступных данных.
---
Почему xG вообще важен, а не просто «красивая цифра»
xG помогает понять, что стоит за счётом. 3:0 может быть логичным разгромом, а может — результатом трёх дальних «шедевров» при полном преимуществе соперника по моментам.
Для тренера xG — это:
- объективная оценка качества создания моментов;
- понимание, где команда теряет ценность атаки (последний пас, завершение, выбор решения);
- инструмент сравнения игроков по тому, к каким моментам они причастны, а не только по голам и ассистам.
Для болельщика и аналитика xG — это способ отличить устойчивый прогресс от случайной серии удач или провалов.
---
Новички и типичные ошибки при работе с xG
Многие начинают использовать xG и очень быстро совершают одни и те же промахи. Давайте пройдёмся по самым частым.
Ошибка 1. Путать xG с прогнозом счета
Увидеть 2.1 xG против 0.7 xG — и сделать вывод: «Команда должна была выиграть 2:1», — это примитивизация.
xG не говорит, как обязан закончиться матч, он показывает, какое было качество созданных моментов в среднем по большой выборке игр. В одном конкретном матче может залететь всё или не залететь вообще.
---
Ошибка 2. Игнорировать контекст моментов
Новички часто смотрят только на число: «Наш xG выше — значит сыграли лучше».
Но важно понимать, как именно был набран этот xG:
- был ли это один пенальти (0.78) и куча бесполезных ударов,
- или это серия действительно хороших моментов из штрафной,
- сделал ли соперник ставку на контратаки и сознательно отдал мяч.
xG нужно смотреть вместе с картой ударов, фазами игры и тактикой.
---
Ошибка 3. Сравнивать разные модели как одно и то же
xG из одного сайта может отличаться от xG другого просто потому, что:
- используется иная обучающая выборка,
- учитываются дополнительные факторы (позиции защитников, тип передачи),
- по-другому размечаются события.
Новички часто не замечают, что «по одному ресурсу xG 1.5, по другому 1.8» и пытаются строить выводы. Важно выбрать один источник и держаться его логики, а не мешать всё в одну кучу.
---
Ошибка 4. Делать выводы по слишком маленькой выборке
Одна из самых опасных вещей — судить по 2–3 матчам:
- «Форвард недобирает по xG — значит слабый нападающий»
- «Тренер начал ставить атакующий футбол — xG вырос в двух играх»
xG показывает свою силу на дистанции. Для игрока часто нужен хотя бы отрезок в 10–15 полных матчей, для команды — часть сезона.
---
Ошибка 5. Прямолинейное использование xG в ставках
Популярный путь новичка: открыть сайт, где есть xG статистика футбол, платные сервисы для беттинга, и начать бездумно «ставить по цифрам».
Человеку кажется: раз у команды по xG всё хорошо, она «обязана» начать выигрывать. Но:
- букмекеры тоже видят те же данные и закладывают их в линию;
- xG — только одна часть пазла (есть травмы, ротация, мотивация, тактические дуэли);
- конкретный матч всегда более вариативен, чем любая модель.
xG полезен в ставках, но как инструмент фильтрации и проверки гипотез, а не как волшебная кнопка «печать денег».
---
Как использовать xG на практике: от просмотра матчей до беттинга
Чтобы извлечь пользу, важно понимать, для чего вам xG.
1. Для более осмысленного просмотра матчей
Вы можете:
1. Сначала посмотреть матч «вживую» и зафиксировать свои ощущения.
2. Затем — заглянуть в xG, карту ударов и сравнить.
3. Обратить внимание, где вы недооценили или переоценили опасность моментов.
4. Повторить для нескольких игр своей команды.
Так вы тренируете «глазомер» и учитесь мыслить не счётом, а качеством игры.
---
2. Для тренеров и энтузиастов тактики
xG помогает:
- сравнивать разные игровые схемы (как меняется качество моментов при смене формации);
- оценивать, сколько команда создаёт из открытой игры, а сколько — со стандартов;
- анализировать, где «умирают» атаки (например, много подходов до штрафной, но мало ударов из опасных зон).
Регулярный анализ позволяет очень точно увидеть, в какой части поля команда реально теряет голы.
---
3. Для ставок и обучения аналитике
Если вас интересует, как использовать xG в ставках на футбол, обучение и курсы по аналитике могут быть полезны, но важно смотреть, чему именно учат: просто «играть по цифре» или строить комплексные модели, встраивая xG в более широкий контекст (усталость команд, расписание, стиль тренера и т.д.).
---
С чего начать, если хотите считать xG сами
Чтобы не утонуть в деталях, разумно идти по ступеням.
Минимальный старт
1. Найти открытый репозиторий или статьи, где описана базовая модель xG.
2. Попробовать руками посчитать простую версию для нескольких матчей (как в «домашнем» примере выше).
3. Сравнить свои результаты с тем, что дают крупные сервисы, и понять, где различия.
---
Продвинутый путь
Если хотите серьёзно погрузиться в тему:
1. Освоить базовую статистику и машинное обучение.
2. Собрать датасет ударов (из открытых источников, если клубного доступа нет).
3. Построить свою модель и протестировать её на исторических данных.
4. По мере роста компетенции — интегрировать трекинговые данные и дополнительные признаки.
Чуть позже можно уже думать, имеет ли смысл использовать результаты в работе с клубами или в профессиональном беттинге, а при необходимости подключать платные или гибридные решения, а не сразу бежать и «модель ожидаемых голов xG купить доступ к статистике» в дорогом формате.
---
Итог: xG — это инструмент, а не готовый ответ
xG не заменяет просмотр матча, не гарантирует выигрыш в ставках и не объясняет абсолютно всё. Но это мощная линза, через которую можно гораздо точнее увидеть, как на самом деле играла команда.
Если избежать типичных ошибок новичков, выбрать адекватный источник данных или свою устойчивую модель, а также комбинировать цифры с тактическим пониманием, xG превращается из модной моды в реальный рабочий инструмент — и для анализа матчей, и для долгосрочных решений, и для аккуратной, а не наивной работы с данными в спорте.
