Прогнозы на футбол по xG-модели

Для составления точных прогнозов на футбольные матчи аналитики исследуют большие объемы статистической информации, оценивают психологический настрой и мотивацию команд. Еще один важный инструмент, который помогает выявить фаворита предстоящей встречи, это xG — модель расчета ожидаемых голов. В ее основе заложен анализ опасности ударов каждого из коллективов. Пользователи букмекерских контор составляют прогнозы на футбол по xG-модели. В этом материале разберем беттинговый инструмент, расскажем о вариантах его использования, преимуществах и недостатках, посоветуем специализированные статистические сервисы.

Что такое xG-модель в ставках на спорт

xG — аббревиатура, которая означает expected goals, или «ожидаемые голы». В основе модели лежит методика, позволяющая рассчитать ценность каждого удара. Существует несколько вариантов расчета опасных ситуаций у ворот. Общего подхода нет, но во всех моделях аналитики учитывают:

• Точку футбольного поля, откуда наносится удар.
• Расстояние до ворот.
• Как бьет игрок: ногой, головой и т.д.
• Позицию перед ударом — сколько касаний было произведено.
• Как был получен мяч: короткий или длинный пас, навес, проникающая передача.

В совокупности удается оценить качество каждого потенциально опасного момента, который команда создает сама или допускает в обороне. Данные можно конвертировать в вероятность гола.

Историческая справка

Изобретатель модели — норвежец Эгиль Рогер Ульсен, который соединил статистические показатели с анализом видеозаписи в единый инструмент для составления прогнозов на футбол. После завершения профессиональной карьеры Ульсен в начале 1970-х годов начал работать тренером. Почти вся его карьера прошла на родине, за исключением пребывания в сборной Ирака и недолгого периода в английском «Уимблдоне».

Ульсен дважды руководил национальной командой Норвегии — с 1990 по 1998 и с 2009 по 2013 годы. В первое пришествие он дважды выводил норвежцев на ЧМ, сборная занимала второе место в рейтинге ФИФА.

Ульсен — один из первых тренеров в мире, который, помимо исследования статистических показателей, начал проводить видеоанализ матчей.

Тренер делил удары по воротам на три категории — по мере их опасности. В основе философии лежало стремление команды к максимальному количеству опасных ударов в атаке и минимальному в обороне.

Лучшие xG-модели

Существующие xG-модели помогают искать завышенные или заниженные коэффициенты в букмекерских конторах, прогнозировать исход предстоящего матча, общие и индивидуальные тоталы:

• Модели Майкла Кэйли и tegen11. Создатели публикуют в открытом доступе перечень параметров, которые учитывают. За основу берутся следующие факторы: место начала атаки, дистанция, насколько часто и успешно бьет по воротам конкретный футболист.
• Statsbomb — в основе модели преимущественно оборонительные, а не атакующие действия.
• Understat. Каждому удару присваивается оценка от 0.01 до 1. Чем она выше, тем больше вероятность гола. Сумма оценок позволяет получить альтернативный результат матча, который отражает расклад сил на поле без учета класса футболистов, влияния настроя, мотивации, удачи.

Модели постоянно совершенствуются. Разработчики добавляют новые значимые параметры и убирают те, которые оказались не такими важными.

Сложности xG

Ни одну из моделей нельзя считать совершенной, так как они не учитывают некоторые важные нюансы, влияющие на итоговый результат. Например, это количество ударов, которые не были нанесены, хотя игровой эпизод был потенциально опасным.

Допустим, футболист не попал по мячу, находясь в нескольких метрах перед воротами. Такой эпизод не будет учитываться в xG, хотя вероятность гола была высокой. Также модель не берет в расчет:

• Дальние удары, когда футболист бьет, увидев, что голкипер вышел далеко из ворот.
• Кто именно наносит удар. Футболист может находиться в голевой позиции, но из-за низкого уровня мастерства вероятность взятия ворот в реальности будет невысокой.
• Расположение защитников. Частично проблему решает только модель Statsbomb, которая учитывает количество игроков между бьющим и воротами.
• Команды, которые умышленно медленно развивают атаки.
• Пенальти и автоголы.

Подобные проблемы нивелируются на длинной дистанции. Прогнозы на футбол по xG-модели отражают реальную силу команд, если анализируется большой объем данных.

Пример использования

Использовать xG нужно в качестве вспомогательного средства, которое позволяет оценить вероятность исхода матча, количество голов в игре. При составлении прогноза результаты нужно сравнивать с другими факторами, полученными беттором при анализе. Рассмотрим на примере.

В последнем туре АПЛ сезона 2021/22 «Арсенал» принимает «Эвертон». Для расчетов нужно учитывать статистику по владению мячом, ударам и показатели xG.

В среднем «Арсенал» владеет мячом 52.6% игрового времени, «Эвертон» — 39.1%. Чтобы определить владение в предстоящей встрече, нужно рассчитать, во сколько раз у лондонцев превосходство над ливерпульцами: 52.6 / 39.1 = 1.35.

Далее используется формула Х + 1.35Х = 100%, где:

• Х — процент владения «Эвертона».
• 1.35Х — процент владения «Арсенала».

Х + 1.35Х = 2.35Х = 100. Вычисление Х: Х = 100 / 2.35 = 42.56% — владение «Эвертона».

1.35 * 42.55 = 57.44 — владение «Арсенала».

«Арсенал» наносит за игру 15.5 ударов по воротам, «Эвертон» — 11.5. С помощью пропорции нужно рассчитать количество ожидаемых ударов в предстоящей встрече при прогнозируемом владении мячом. У «Арсенала»: 52.6 / 15.5 = 57.44 / Х.

Х = 15.5 * 57.44 / 52.6 = 16.9.

По воротам «Эвертона» соперники наносят по 13.7 ударов за матч при владении мячом «ирисками» 39.1%. При владении 42.56%: 39.1 / 13.7 = 42.56 / Х.

Х = 13.7 * 42.56 / 39.1 = 14.9.

Чтобы определить предполагаемое количество ударов «канониров», нужно вычислить среднее арифметическое: (16.9 + 14.9) / 2 = 15.9.

У «Эвертона»: 39.1 / 11.5 = 42.56 / Х.

Х = 11.5 * 42.56 / 39.1 = 12.5 удара.

По воротам «Арсенала» соперники наносят по 11.2 удара за игру при владении 52.6%. При контроле мяча 57.44%: 52.6 / 11.2 = 57.44 / Х.

Х = 11.2 * 57.44 / 52.6 = 12.2.

Расчет среднего арифметического: (12.5 + 12.2) / 2 = 12.35.

Далее требуется оценить xG для каждого удара. «Арсенал» по итогам 37 туров 563 раза бил по воротам при общей опасности 59.04. Средний показатель — 0.105.

По воротам «Эвертона» били 496 раз при показателе xGA (допущенные голевые моменты) 56.34. Для одного удара — 0.114.

Средняя опасность каждого удара «Арсенала» (0.105 + 0.114) / 2 = 0.106.

У «Эвертона» 431 удар при показателе xG 43.38. В среднем — 0.101. По воротам «Арсенала» нанесено 419 ударов при xGA 47.3. Среднее значение — 0.113.

Количество ожидаемых голов каждой командой и тотал:

• «Арсенал»: 15.9 * 0.106 = 1.69.
• «Эвертон»: 12.35 * 0.113 = 1.4.
• Общий тотал: 1.69 + 1.4 = 3.09.

Можно сделать прогноз на победу «Арсенала» и ТБ (3.5). В матче последнего тура АПЛ сезона 2021/22 лондонцы победили 5:1, обе ставки проходят.

к содержанию

Прогнозы на футбол по xG модели

При составлении прогнозов по xG-модели дополнительно необходимо использовать инструменты для ставок на спорт, чтобы сделать правильный выбор пари. Аналитики нашего портала приготовили материал с обзором самых полезных программ и сервисов.

Применение

Использовать модель можно при оформлении пари по ходу встречи или в прематче. Система работает для долгосрочных пари.

Прематч

В линии прематча широко применяют xG-модель. Распространенные маркеты:

• Основной исход с форой.
• Общий/индивидуальные тоталы.
• Обе забьют: да/нет.
• Точный счет.

Анализ помогает самостоятельно рассчитывать вероятность каждого исхода. Если при сравнении с котировками букмекера выяснится, что пользователь оценивает шансы на победу одной из команд выше, чем БК, можно заработать, сделав ставку по выгодному коэффициенту.

Лайв

В live-линии модель применяется при оформлении ставок на тоталы. Нужно ставить, когда по xG за игру должно быть не менее трех забитых мячей.

Если после 30-й минуты встречи сохраняется нулевая ничья, шансы на исходы ТМ(2.5) и ТБ(2) становятся равными. Когда коэффициенты от 2, нужно ставить на больший из них.

Долгосрочные ставки

xG помогает спрогнозировать, сколько очков за сезон наберет каждая из команд. На основании этого можно поставить на ожидаемого победителя турнира или на несколько потенциальных фаворитов, использовав стратегию равной прибыли.

На отдельные матчи

Существует много возможностей того, как использовать модель при прогнозировании результатов отдельных встреч. Популярные варианты представлены ниже.

При составлении прогнозов рекомендуется использовать стратегии в ставках на футбол, которые помогут грамотно распределять банк и учитывать дополнительные факторы.

к содержанию

Оверперформ и андерперформ

Андерперформ — термин, который означает выступление команды ниже ожиданий. Его применяют, когда по показателю xG ожидается большое количество голов одним из коллективов, а в реальности он забивает мало или ему вовсе не удается распечатать ворота противника. Зачастую это связано с мастерством голкипера, низким уровнем нападающих или неудачей.

Методика xG помогает анализировать, насколько хорошо или плохо сыграла команда относительно созданных и допущенных голевых ситуаций.

Воплотить голевые эпизоды в голы удается не всегда, но на дистанции такие расхождения нивелируются. Если команда не добирает забитые мячи в отдельной встрече, то, как правило, исправляется в последующих.

При оверперформе коллектив выступает выше ожиданий, то есть забивает значительно больше, чем рассчитывает модель xG. Например, мадридский «Атлетико» в сезоне 2020/21 стал чемпионом, хотя количество ожидаемых голов и очков команды этому не соответствовало.

Такое происходит, когда команда делает акцент на обороне, добивается успеха благодаря дальним ударам, которые имеют низкий вес по модели xG.

к содержанию

Где брать статистику

Существуют специализированные сервисы, они учитывают множество статистических показателей и позволяют использовать xG-модель в футболе. Один из самых популярных ресурсов — Understat. На нем публикуются данные по количеству ожидаемых голов коллективов и отдельных футболистов.

Полезный сервис для анализа xG — Between The Posts. Здесь публикуют подробные карты ударов, с какого расстояния, в каком направлении пробивали футболисты. Есть данные по передачам, перемещениям игроков, манере работы судей.

Карты xG составляют в социальных сетях. Популярен аккаунт Caley Grahpics. При расчетах здесь используется модель Майкла Кэйли. Также известен аккаунт 11tegen11, где размещают аналитику по одноименной модели.

к содержанию

Преимущества и недостатки

Преимущества:

• Можно оценить объективную силу команд: скорость атак, успешность при реализации моментов.
• Много сервисов со статистикой.
• Возможность прогнозировать не только результаты матчей, но и статистические маркеты в букмекерской росписи.

Недостатки:

• Не учитываются факторы, влияющие на результат: травмы ключевых игроков, смена тренеров, психологический настрой.
• Может использоваться только вместе с другими аналитическими методами и стратегиями, самостоятельно не позволяет делать достоверные прогнозы.

к содержанию

Выводы

При использовании xG-модели в прогнозировании следует учитывать, что она не позволяет оценить все процессы, происходящие в командах. Многие факторы игнорируются: важно дополнительно анализировать текущую форму, состояние основных футболистов, уровень мотивации. В конкретном поединке это будет оказывать весомое влияние на результат.

xG может использоваться только как вспомогательный инструмент, который помогает определить основные тренды, находить переоцененные или недооцененные исходы. Основывать прогноз только на этой модели нельзя, ее нужно сочетать с классическим предматчевым анализом противостояний.

Подпишись на наш канал

Хочешь получать самые актуальные бонусы и новости?

Подписаться