Expected threat (xT): guida per le scommesse
Cos’è l’expected threat (xT), come valuta passaggi e conduzioni prima del tiro, in cosa differisce dagli xG e cosa può e non può dire a chi scommette.
Gli expected goals iniziano a contare solo quando qualcuno tira. Tutto ciò che succede prima, il passaggio che rompe una linea o la conduzione in area, non guadagna nulla finché il pallone non viene calciato. I tiri sono una parte minuscola di una partita: StatsBomb li stima in meno dell’1% di tutte le azioni con il pallone.
L’expected threat, o xT, misura l’altro 99%. Dà un valore a ogni passaggio e a ogni conduzione chiedendosi quanto ognuno abbia cambiato la probabilità di una squadra di segnare. Questo articolo spiega cos’è l’expected threat, come si calcola, in cosa differisce dagli xG e cosa può e non può dire a chi scommette.
In breve
- L’xT valuta la costruzione del gioco, non solo il tiro. Ogni zona del campo riceve un valore: la probabilità di segnare da lì entro le azioni successive. Un passaggio o una conduzione vale la differenza tra dove inizia e dove finisce.
- È un indicatore anticipatore. Una squadra può creare molta pericolosità prima di creare molti tiri, quindi l’xT può mostrare la pressione che cresce prima degli xG o del punteggio.
- Non è un vantaggio segreto. I dati evento dietro l’xT vengono venduti a club, media e bookmaker allo stesso modo, e modelli migliori (VAEP, Possession Value, On-Ball Value) vanno già oltre l’xT.
- Una pericolosità che non diventa mai tiri non è sempre sfortuna. A volte è una squadra che non sa concludere le sue azioni. L’uso onesto dell’xT è come un dato tra diversi, confrontato con una quota senza margine.
Cos’è l’expected threat (xT) nel calcio?
L’expected threat è stato introdotto dall’analista Karun Singh in un articolo molto condiviso, costruito su un’intera stagione di dati evento della Premier League (2017/18). L’idea è abbastanza semplice da spiegare senza equazioni.
Dividi il campo in una griglia; Singh ha usato 16 colonne per 12 righe, cioè 192 zone. Per ogni zona, guarda cosa facevano i giocatori quando avevano il pallone lì:
- quanto spesso tiravano, e quanto spesso quei tiri finivano in rete, cioè un xG molto semplice;
- quanto spesso muovevano invece il pallone con un passaggio o un dribbling, e dove andava il pallone.
Il valore di una zona è la probabilità di segnare da lì: tirando subito, oppure spostando il pallone in un’altra zona e segnando da lì. Poiché il valore di ogni zona dipende dalle altre, il calcolo viene ripetuto finché non si stabilizza, il che nei dati di Singh ha richiesto quattro o cinque passaggi. Il risultato è la probabilità di segnare entro le azioni successive da qualsiasi punto del campo. I valori sono minuscoli vicino alla propria porta e salgono rapidamente verso quella avversaria.
Poi la parte utile: il valore di un’azione è il cambiamento che provoca. Un passaggio da una zona che vale 0,077 a una zona che vale 0,158 aggiunge 0,081 xT, che qualcuno tiri dopo oppure no.
Un esempio pratico: chi ha creato davvero l’occasione?
L’esempio originale di Singh è un gol dell’Arsenal contro il Burnley. Mesut Özil ha tagliato la difesa con un passaggio per Sead Kolašinac, il cui cross basso all’indietro è stato finalizzato da Pierre-Emerick Aubameyang.
Sul tabellino, Kolašinac prende l’assist e Özil niente. Con l’xT il quadro cambia:
| Azione | Da | A | xT aggiunto |
|---|---|---|---|
| Il filtrante di Özil | 0,077 | 0,158 | +0,081 |
| Il cross all’indietro di Kolašinac | 0,158 | 0,171 | +0,013 |
Secondo questa misura, Özil è stato responsabile di circa l’86% della pericolosità creata dall’azione e Kolašinac del 14%. Il passaggio che ha cambiato la situazione è stato quello prima dell’assist, e l’xT è costruito per vederlo.
xT e xG: qual è la differenza?
| Expected goals (xG) | Expected threat (xT) | |
|---|---|---|
| Cosa valuta | I tiri | Passaggi e conduzioni, prima di qualsiasi tiro |
| A quale domanda risponde | Quanto era probabile che questo tiro diventasse gol? | Di quanto questa azione ha reso più probabile un gol? |
| Dati necessari | Dati sui tiri | Dati evento con le coordinate di ogni passaggio e conduzione |
| Dove si usa | Ovunque, anche in TV e nelle app gratuite | Club, analisti e fornitori di dati |
| Punto cieco | Il pericolo che non è mai diventato un tiro | Il rischio, la pressione difensiva e i movimenti senza palla |
Gli xG ti dicono quanto erano buone le occasioni di una squadra. L’xT ti dice quanto bene ha portato il pallone verso le buone occasioni. In un breve periodo, una squadra può essere brava nella seconda cosa e sfortunata nella prima.
Oltre l’xT: VAEP, Possession Value e On-Ball Value
L’xT è il membro più semplice di una famiglia di modelli che valutano ogni azione con il pallone. La sua semplicità è il suo pregio, e anche il suo limite.
- VAEP (KU Leuven, 2019) valuta un’azione in base a come cambia le probabilità di segnare e di subire gol, usando l’intera situazione di gioco e non solo la posizione del pallone.
- Il Possession Value di Opta (2019/20) stima la probabilità che un possesso finisca in gol e penalizza i giocatori quando perdono il pallone, oltre a premiarli quando avanzano.
- L’On-Ball Value di StatsBomb (2021) pesa anch’esso il segnare contro il subire per ogni evento.
Ciò che hanno in comune è il motivo per cui l’xT da solo non basta. La versione base conta solo le azioni riuscite, quindi un passaggio rischioso intercettato non costa nulla. Sa dov’è il pallone, non dove sono i difensori. E, come nota StatsBomb, i dati evento non vedono i movimenti senza palla: lo smarcamento che ha reso possibile il passaggio non riceve alcun merito.
L’expected threat può trovare valore nelle scommesse?
È facile sostenere l’uso dell’xT nelle scommesse. Se una squadra continua a portare il pallone in zone pericolose ma segna poco, i suoi risultati possono essere in ritardo rispetto al suo rendimento, e le quote costruite sui risultati saranno in ritardo con loro. In teoria, la pericolosità anticipa, i tiri seguono e i gol seguono i tiri.
Una visione onesta richiede tre avvertenze.
1. Non tutta la pericolosità non concretizzata è sfortuna. Alcune squadre arrivano al limite dell’area e falliscono ripetutamente nel creare un tiro pulito. È una debolezza reale, non varianza, e potrebbe non svanire. La pericolosità che non diventa tiri va spiegata prima di scommetterci sopra.
2. Le prove per le scommesse sono scarse. L’xT è stato pensato per dare merito ai giocatori nella costruzione del gioco, non per prevedere i risultati delle partite. Non conosciamo prove pubbliche che aggiungere l’xT a un buon modello sui gol batta con regolarità le quote di chiusura. Qualsiasi affermazione in tal senso merita di essere verificata su uno storico.
3. I dati non sono esclusivi. Per calcolare l’xT servono dati evento con le coordinate di ogni azione. Quei dati arrivano da fornitori commerciali, e li comprano anche i bookmaker. Una metrica che i bookmaker sharp e i sindacati possono calcolare difficilmente è da sola un vantaggio gratuito, per lo stesso motivo per cui gli xG grezzi oggi sono già nella quota; vedi perché gli xG non battono più le quote.
Ciò che offre il ragionamento alla xT è una domanda migliore. Invece di "chi ha vinto?" o anche "chi ha avuto le occasioni migliori?", chiediti "chi ha controllato le zone pericolose del campo, e la quota se n’è accorta?"
Come usare il ragionamento alla xT nelle tue scommesse
- Confronta tre numeri, non uno. I gol, gli xG e una misura di pericolosità o di territorio. Una squadra avanti in tutti e tre è semplicemente forte. Una squadra avanti in pericolosità e xG ma indietro nei gol è il caso interessante.
- Guarda a periodi lunghi, non a singole partite. Una partita dominata prova poco. Uno scarto che persiste su molte partite vale di più, ed è meno probabile che sia rumore.
- Pensa al mercato su cui scommetti. Una pressione costante alimenta tiri e corner, quindi conta soprattutto per i mercati sui gol come Over/Under e Goal/No Goal.
- Dagli un prezzo, poi confronta. Un’opinione su una squadra non è un vantaggio. Trasformala in una probabilità e confrontala con la quota senza margine.
- Giudica il metodo con il closing line value. Se la tua lettura della pressione è giusta, il mercato dovrebbe muoversi dalla tua parte prima del calcio d’inizio. Vedi perché il CLV conta.
Come Kepler misura la pressione prima del tiro
Kepler non calcola l’xT. I nostri dati sono a livello di partita e non un registro di ogni passaggio con le sue coordinate, e preferiamo dirlo piuttosto che prenderne in prestito il nome.
Ciò che il modello di Kepler misura è la pressione che precede i gol: la nostra stima approssimata degli expected goals, i tiri in porta, i tiri da dentro l’area, i corner, il possesso e gli attacchi pericolosi. Uno strato di machine learning li combina con la forma pesata sulle partite più recenti e distinta tra casa e trasferta, i giorni di riposo, il contesto del campionato e quanto sono volatili le partite di ogni squadra, e produce una probabilità per ogni mercato.
Quella probabilità viene confrontata con la quota del mercato sharp senza margine, e un segnale viene pubblicato solo quando lo scarto è abbastanza grande da contare. Ogni pronostico pubblicato entra nello storico pubblico, vinti e persi, con il suo closing line value, così puoi giudicare il metodo da solo.
Domande frequenti
Cos’è l’expected threat (xT) nel calcio?
Un modello che dà un valore a ogni zona del campo: la probabilità di segnare da lì entro le azioni successive. Un passaggio o una conduzione vale la differenza tra dove inizia e dove finisce, così la costruzione del gioco ottiene credito prima di qualsiasi tiro.
Che differenza c’è tra xT e xG?
Gli xG valutano i tiri: quanto era probabile che ognuno diventasse gol. L’xT valuta i passaggi e le conduzioni che li precedono: quanto ognuno ha alzato la probabilità di un gol. Gli xG misurano la qualità delle occasioni; l’xT misura quanto bene una squadra porta il pallone verso le occasioni.
Si può usare l’xT per scommettere?
Come uno tra diversi dati. Una pericolosità costante può mostrare una squadra che gioca meglio dei suoi risultati, ma una pericolosità che non diventa mai tiri a volte è una debolezza reale, e i dati dietro l’xT sono disponibili anche ai bookmaker. Confronta ogni idea con una quota senza margine e giudicala con il closing line value.
Dove trovare i dati xT?
Per calcolare l’xT servono dati evento con le coordinate in campo di ogni passaggio e conduzione, che arrivano da fornitori di dati commerciali. Alcuni siti di analisi pubblicano l’xT o valori di possesso simili; le definizioni cambiano dall’uno all’altro, quindi confronta dati omogenei.
Scommettere comporta rischi. I risultati passati non garantiscono quelli futuri. Punta solo ciò che puoi permetterti di perdere. 18+.