xG je skraćenica koja dolazi od expected goals, odnosno očekivani golovi, i to je danas najkorisnija statistika koju običan igrač može da koristi, a da za nju ne plati ni dinar.
U daljem tekstu ti objašnjavam kako se računa, šta koja brojka znači, kako izgleda na konkretnom meču i, najvažnije, kako od toga da napraviš bolji tiket.
Šta je xG i kako se uopšte računa?
xG dodeljuje svakom šutu na meču broj između 0 i 1, koji govori kolika je verovatnoća da baš taj šut završi u mreži. Ako neka prilika ima 0,25, to znači da se iz takve situacije gol postiže otprilike jednom u četiri puta. Kad sabereš vrednosti svih šuteva jednog tima, dobiješ koliko je golova taj tim po kvalitetu prilika trebalo da postigne.
Brojka nije stvar procene nego poređenja. Model uzme konkretan udarac i uporedi ga sa desetinama hiljada istorijskih šuteva iz slične situacije, pa vidi koliko ih je završilo golom. Da bi znao šta je slična situacija, gleda nekoliko stvari.
Prva i najvažnija je udaljenost od gola, odmah za njom ugao iz kog se šutira, jer isti metar razdaljine sa strane i sa centra nisu ista prilika. Zatim, da li je šutirano nogom ili glavom, kako je prilika stvorena, da li iz centaršuta, kontre ili prekida, i koliko je protivničkih igrača bilo u putu. Iz svega toga izlazi jedan broj, i to je xG te šanse.
Kako izgleda xG u praksi?
Najlakše je da osetiš skalu kroz konkretne situacije. Evo približnih vrednosti koje se koriste u većini modela.
| Situacija | xG | Prevedeno |
| Ubacivanje u praznu mrežu sa peterca | oko 0,90 | devet od deset puta gol |
| Penal | 0,76 | gol u tri od četiri izvođenja |
| Jasna prilika iz šesnaesterca | 0,30 i više | otprilike svaka treća |
| Udarac glavom posle centaršuta | oko 0,10 | jedna od deset |
| Šut sa oko 25 metara | ispod 0,03 | jedva jedna od trideset |
Penal je ovde najzanimljiviji, jer skoro svi modeli koriste fiksnu vrednost od 0,76, pošto se istorijski otprilike tri od četiri penala pretvore u gol. To je i dobar podsetnik da penal nije siguran gol, koliko god tako delovao dok gledaš.
Kad jednom naučiš skalu, brojke počneš da čitaš u letu. Sve ispod 0,05 je čista špekulacija sa distance, oko 0,10 je poluprilika, 0,30 i naviše je prilika koju napadač mora da kažnjava, a 0,76 znači da je sudija pokazao na belu tačku.
Primer jednog meča
Da vidimo kako to izgleda kad se sabere. Zamisli meč koji se završio rezultatom 2:0 za domaćina, a statistika izgleda ovako.
| Podatak | Domaćin | Gost |
| Golovi | 2 | 0 |
| Šutevi | 6 | 15 |
| Ukupan xG | 0,8 | 2,1 |
| Najbolja prilika | 0,20 | 0,76 (promašen penal) |
Šta ti ovo govori? Domaćin je pobedio 2:0, ali je iz svojih šest šuteva stvorio prilika u vrednosti manjoj od jednog gola, a postigao dva. Drugim rečima, ušlo mu je ono što po pravilu ne ulazi. Gost je istovremeno napravio prilike za dva gola, promašio penal i ostao praznih ruku.
Rezultat kaže ubedljiva pobeda, a xG kaže da je gost bio bolji tim koji je imao izuzetno loše veče. To je informacija koju ti tabela nikada neće dati, a kladionica i njeni modeli je već imaju. Zato ti sledeći put kad ta dva tima igraju, kvote neće izgledati onako kako bi očekivao gledajući samo rezultate.
Koje sve metrike postoje?
Uz osnovni xG ide još nekoliko skraćenica na koje ćeš naleteti, i vredi znati šta koja radi.
| Metrika | Šta meri? |
| xG | koliko je golova tim trebalo da postigne po kvalitetu svojih prilika |
| xGA | koliko je golova trebalo da primi, dakle kvalitet prilika koje je dozvolio |
| npxG | xG bez penala, čistija slika koliko tim stvara iz same igre |
| xA | očekivane asistencije, kolika je verovatnoća da dodavanje postane asistencija |
| xPts | očekivani bodovi, koliko bi tim imao da su svi mečevi završili po xG-u |
Za klađenje su najkorisniji xG i xGA, jer ti zajedno daju kompletnu sliku tima, koliko stvara napred i koliko dozvoljava pozadi. A npxG je poseban dragulj, jer tim koji je dobio pet penala u deset kola izgleda mnogo opasnije nego što jeste, pa ga baš ta metrika razotkriva.
Kako se xG stvarno koristi u klađenju?
Sad dolazimo do onog dela zbog kog si i došao. Cela poenta staje u jednu reč, a to je vraćanje na prosek. Sreća u fudbalu se izjednačava tokom vremena, pa timovi koji su dugo iznad ili ispod svog xG-a pre ili kasnije počnu da liče na svoje brojke.
Uzmi tim koji je posle petnaest kola dao 25 golova, a ukupan xG mu je 18. Taj tim igra iznad realnosti, bilo zato što ima napadača u životnoj formi ili zato što mu ulazi sve sa distance. Tržište ga vidi kao mašinu, kvote na njega su niske, a statistika kaže da će se to smiriti. Tu se najčešće gubi novac.
Sad okreni sliku. Tim je dao 12 golova, a xG mu je 19. Prilike stvara, ali mu ne ulazi ništa, pa i tabela i kvote izgledaju gore nego što tim zaista jeste. To je klasičan kandidat za ono što se u klađenju zove vrednosna opklada, jer plaćaš više nego što realno rizikuješ.
Isto tako, xG odlično radi na tržištima golova. Ako sabereš očekivane golove oba tima i dobiješ vrednost preko 2,8, to je jak signal u korist opklade na više golova. A ako oba tima pojedinačno imaju xG preko 1, to je uobičajen signal da oba tima daju gol ima smisla.
I najvažnije, xG je savršena hrana za pravi model. U tekstu o Poisson modelu za predviđanje golova pokazali smo kako se iz proseka golova računa verovatnoća svakog rezultata. Ako umesto sirovih golova u tu računicu ubaciš xG vrednosti, dobijaš procenu koja vidi ono što tabela krije. Upravo tako rade ozbiljni modeli.
Gde da nađeš xG podatke besplatno?
Dobra vest je da ti za sve ovo ne treba nikakva pretplata. Understat je klasičan izbor za pet najjačih evropskih liga, sa preglednim grafikonima po mečevima i po timovima. FBref ide u najveću dubinu i ima gomilu naprednih metrika, uključujući npxG i xA za pojedinačne igrače. Sofascore je najpraktičniji na telefonu, jer xG prikazuje odmah uz statistiku meča, pa ga možeš pratiti i uživo dok meč traje.
Praktičan savet za klađenje uživo: ako u 60. minutu vidiš da je rezultat 0:0, a jedan tim ima 1,4 xG naspram 0,2, to ti govori da pritisak nije slučajan i da gol visi u vazduhu. To je informacija koju čovek koji gleda samo semafor jednostavno nema.
Gde xG greši?
Da ne ispadne da je reč o čarobnom štapiću, jer nije. Prva i najveća zamka je mali uzorak. Jedan meč ti ne govori skoro ništa, jer crveni karton, rani gol ili jedan fantastičan golman izokrenu sliku. Tek posle desetak do petnaestak odigranih mečeva brojke postaju stvarno pouzdane.
Druga slabost je što model ne zna kontekst. Tim koji vodi 1:0 od dvadesetog minuta često prestane da napada, pa mu xG ostane nizak, ali to nije znak slabosti nego taktička odluka. Isto tako, tim koji gubi 3:0 puca sve od reda sa trideset metara i skuplja bezvredne stotinke koje ništa ne znače.
Treće, model ne zna ko šutira ni ko brani. Isti šut ima isti xG bez obzira na to da li ga izvodi najbolji napadač lige ili štoper koji se našao u šesnaestercu, kao što ni penal od 0,76 ne razlikuje sjajnog izvođača od onog koji uvek promaši. Zato xG nikad ne koristi sam, nego kao jedan od nekoliko podataka, uz formu, sastave, povrede i motiv.
Ako iz celog teksta zapamtiš jednu stvar, neka bude ova: rezultat ti kaže šta se desilo, a xG zašto se desilo i šta će se verovatno dešavati dalje. Ne treba ti ni pretplata ni matematički fakultet, samo navika da pre tiketa pogledaš te brojke. A koliko ćeš uložiti kad nađeš prednost, to je već druga tema koju smo obradili u tekstu o upravljanju budžetom u klađenju.
