Presentamos xValue

Métricas avanzadas

Una nueva métrica que asigna un valor a cada acción con balón, en ataque y en defensa: cuánto cambió las probabilidades del equipo de marcar, menos sus probabilidades de encajar, durante los próximos 30 segundos de juego.

Las 5 principales ligas · Champions League · World Cup

En este artículo presentamos xValue, la nueva métrica de valoración de acciones de Soccerment. xValue mide cuánto cambia cada acción con balón la probabilidad de un equipo de marcar, menos su probabilidad de encajar, en los próximos 30 segundos. Pases, conducciones, regates, entradas, interceptaciones, despejes, bloqueos, remates y paradas comparten una misma escala, por lo que por fin se pueden comparar la interceptación de un central y el regate de un extremo. Entrenamos el modelo con casi 15,000 partidos, lo probamos con dos temporadas completas que nunca había visto, Serie A y la Premier League 2025/26, y después valoramos toda la temporada 2025/26: las cinco grandes ligas, la Champions League y la 2026 World Cup. A lo largo de la temporada, Michael Olise (+34.6) generó el mayor valor, por delante de Harry Kane y Lamine Yamal; Erling Haaland, con 42 goles, ocupa el puesto 6. Explicamos las tres decisiones que sustentan la métrica, las distintas formas en que los jugadores generan valor y cómo puede detectar talento entre los defensas jóvenes de las cinco grandes ligas.

Contexto

De la amenaza esperada a xValue

Los goles y las asistencias solo nos hablan de los dos últimos toques de un ataque. La mayor parte del trabajo que hace posible una ocasión ocurre antes, y una buena métrica debería reconocerlo. Esta idea es la base de Expected Threat (xT), que analizamos en 2021: dividir el campo en una cuadrícula, asignar a cada celda una probabilidad de desembocar en gol y valorar los pases y las conducciones por la diferencia entre su origen y su destino.

xT es simple y robusto, pero solo sabe dónde está el balón. No puede distinguir un pase que lanza un contraataque segundos después de una pérdida del mismo pase en una elaboración lenta, no asigna valor a la defensa y una acción que pierde el balón no tiene coste. Con xOVA combinamos después xG y xA para aislar la producción ofensiva de un jugador, de nuevo solo en ataque.

xValue mantiene el espíritu de xT y lo traslada a un modelo de aprendizaje automático del estado completo del juego, dentro de la familia de marcos de valoración de acciones como VAEP (Decroos et al., 2019). Añade la otra mitad del panorama: el riesgo y los defensores que lo eliminan. Cada acción se valora por lo que provoca en ambos extremos del campo.

Definición

¿Qué es xValue?

En cualquier momento de un partido, el equipo en posesión del balón tiene cierta probabilidad de marcar pronto y cierta probabilidad de encajar pronto. Llamamos a la diferencia el valor del estado del juego. Una acción lleva el juego de un estado al siguiente, y su xValue es el cambio en el valor del estado entre antes y después de la acción.

V(S) = P(marcar en 30 s | S) − P(encajar en 30 s | S)
xValue(acción) = V(estado posterior) − V(estado anterior)

Como ambas probabilidades se integran en un mismo número, ataque y defensa comparten una escala. Cada estado se valora una sola vez, desde la perspectiva del equipo en posesión del balón, y el valor del otro equipo es su opuesto exacto. Así, lo que un equipo gana, el otro lo pierde: una acción defensiva se valora en la misma escala que el ataque que detiene, y cada cambio de posesión se valora exactamente una vez.

Metodología

Tres decisiones y sus motivos

Todo modelo de valoración de acciones debe responder a las mismas tres preguntas: de qué aprende, hasta dónde mira hacia delante y qué hace con un remate. Nuestras respuestas son lo que diferencia a xValue.

1. Goles, no goles esperados

Los goles son poco frecuentes, y un modelo que aprende de ellos debe lidiar con ese ruido. Un atajo habitual es entrenar con goles esperados: cada remate cuenta como su xG en lugar de como 1 o 0. Muchos modelos de valoración de la posesión hacen esto. Suaviza la variable objetivo, pero convierte la métrica en un modelo de otro modelo: lo que el modelo de xG no ve, el modelo de valoración de acciones tampoco puede aprenderlo. También situaría los remates y las paradas en un plano distinto al de cualquier otra acción: un remate valdría su xG por construcción, y su colocación, o la calidad de la parada, no dejarían rastro.

Con casi 15,000 partidos y millones de estados del juego, el ruido de los goles se compensa, y podemos comprobar que así ocurre: en los torneos de prueba, cuando el modelo predice una probabilidad de marcar de 38%, los equipos marcaron el 37% de las veces. Aprender de los goles no significa premiar la suerte, debido a la tercera decisión que explicamos a continuación: el resultado de un remate no se atribuye al rematador.

2. Treinta segundos, no diez acciones

Una opción habitual es observar las diez acciones siguientes. Pero las acciones no tienen una duración fija. En las cinco grandes ligas, en la temporada 2025/26, diez acciones con balón ocuparon una mediana de 35 segundos de reloj, con una dispersión amplia:

Las cinco principales ligas 2025/26, 1,751 partidos. Las acciones con balón son pases, conducciones, remates, duelos ganados, interceptaciones, despejes, bloqueos, faltas, malos controles y acciones del portero; no se cuentan las recepciones.

Por tanto, un horizonte basado en acciones juzga un contraataque durante veinte segundos y una elaboración paciente durante más de un minuto. Un horizonte basado en el tiempo los sitúa en igualdad de condiciones: lo que importa es si el equipo marca pronto, independientemente de cuántos toques necesite. Las interrupciones no consumen la ventana: un córner obtenido ahora sigue contando si se ejecuta un minuto después.

3. El remate en dos pasos

Un remate contiene dos decisiones distintas. La primera es elegir rematar desde un lugar y una situación determinados, que es lo que mide xG. La segunda es la ejecución: hacia dónde va el balón en la portería, que es lo que mide xGoT. xValue valora ambos pasos por separado, como dos movimientos que el registro de acciones no recoge individualmente: del estado anterior al remate a la decisión de rematar, y de esa decisión a la trayectoria del balón hacia la portería, antes de que intervenga el portero. Solo con datos de acciones, lo que sucede después no puede repartirse de forma fiable entre habilidad de definición, portero y suerte, por lo que no se atribuye al rematador.

¿Por qué no atribuir al rematador el resultado? Porque un remate no es como las demás acciones. Un pase o una entrada modifica un poco el valor del juego; un remate que entra lo lleva hasta un gol. Si se atribuyera el resultado, el gol medio valdría aproximadamente +0.83, tanto como unos 320 pases completados, y una ocasión fallada tendría un coste para el rematador. Los valores reflejarían entonces quién terminó marcando en lugar de quién jugó bien. Lo comprobamos en las cinco principales ligas 2025/26, con una versión simplificada en la que un remate fallado deja al equipo sin nada:

• Los partidos individuales quedarían dominados por los goles. De las 100 mejores actuaciones individuales de la temporada, 52 incluirían un gol, frente a 29 con la separación.
• El remate se convertiría en ruido. El valor de remate que un jugador obtiene en una mitad de la temporada no diría nada sobre la otra mitad (correlación −0.02). Con la separación, ambas mitades concuerdan (0.53), y la clasificación global por 90 también es más estable.

Separar el remate no oculta que los goles son lo más importante: el gol medio sigue siendo la acción más valiosa, +0.42 entre elección y ejecución, tanto como unos 160 pases completados, porque los remates son lo que produce goles. Lo que elimina es la parte decidida por el portero y la suerte. De ello se derivan otras dos ventajas:

• Los porteros se valoran según el remate al que se enfrentan. Una parada ante un remate dirigido a la escuadra vale mucho más que ante uno que va directamente al cuerpo, y un gol encajado solo le cuesta al portero el valor que aún tenía el remate.
• Las malas decisiones siguen siendo visibles, incluso cuando funcionan. Rematar desde una posición peor que la que un compañero acababa de crear arroja un valor negativo, aunque la ejecución sea lo bastante buena como para marcar.

El modelo también excluye el reloj y el marcador de forma deliberada. Un pase en el minuto 5 con 0-0 y el mismo pase en el minuto 90 con 2-1 valen lo mismo: xValue evalúa la acción, no el momento del partido.

Metodología

¿A quién se atribuye el valor?

El fútbol está lleno de acciones con dos protagonistas, y contabilizarlas sin cuidado atribuye el valor dos veces o al jugador equivocado. Estas son las reglas que aplicamos. Junto a cada una, el valor medio de la acción en las cinco principales ligas 2025/26.

Metodología

¿Cómo lo calculamos?

Estimamos las dos probabilidades con dos modelos de árboles potenciados por gradiente (XGBoost), uno para marcar y otro para encajar. Un único modelo abarca todos los tipos de acciones, de modo que una entrada y un pase al espacio se miden con la misma vara.

Cada estado del juego se describe mediante 161 variables, agrupadas en seis grandes categorías:

• La acción. Su tipo, si tuvo éxito, la parte del cuerpo y el tipo de pase: balón largo, centro, balón parado.
• Dónde ocurre. Punto inicial y final, distancia y ángulo respecto a la portería, longitud y dirección en metros, cuánto acerca el balón a la portería, si entra en el área.
• Lo que ocurrió justo antes. Las cinco acciones anteriores, con su tipo, resultado, equipo, ubicación y los segundos transcurridos entre ellas.
• La fase del juego. Cómo empezó la secuencia, en juego abierto o en una reanudación y desde dónde, cuánto ha durado, cuántos pases, duelos y jugadores han intervenido, cuánto ha avanzado por el campo y a qué ritmo.
• La transición. Dónde y cómo se recuperó el balón, hace cuánto y a qué velocidad ha avanzado el equipo desde entonces.
• El remate y la parada. Para la decisión de rematar, el tipo de pase que lo preparó. Para la ejecución, la información que utiliza un modelo de xGoT: el punto en que el balón cruza la línea de gol, tanto a lo ancho de la portería como en altura, su distancia respecto a los postes y las esquinas, si va a portería y si fue desviado. Para una parada, adónde envía el balón el portero.

Igual de importante es lo que el modelo nunca ve: nada de lo que ocurre después de la acción (asistencias, cómo terminó la secuencia), el resultado de un remate, los goles esperados de otros modelos, el minuto y el marcador del partido, y quién está jugando. No entra en el modelo ningún equipo, jugador ni competición, de modo que un pase de un ganador de Champions League y el mismo pase de un centrocampista de Serie C valen lo mismo. El modelo evalúa la acción, no la reputación.

El modelo se entrena con casi 15,000 partidos disputados desde enero de 2024, desde las principales ligas europeas y sus segundas divisiones hasta América.

Resultados

¿Cuánto vale una acción?

El pase completado medio en juego abierto vale muy poco, +0.003. Sin embargo, hay más de 700 en un partido. Una conducción vale siete veces más de media, y el 99% de los regates ganados añade valor. Una recuperación vale +0.022, y hay unas 50 por partido. En defensa, un despeje vale tanto como un regate ganado, y una interceptación algo más que una entrada ganada. Las acciones costosas son las que entregan el balón: un mal control cuesta −0.021, y lo mismo una falta.

Resultados

Dónde generan valor las acciones

La ubicación sigue siendo lo más importante, como ya nos indicaba xT. Un pase completado vale alrededor de +0.002 desde campo propio y aumenta mucho en los últimos 15 metros: uno que comienza dentro del área rival vale +0.035 de media y hasta +0.09 justo delante de la portería, y un pase que llega al área desde fuera, +0.045, con valor positivo el 96% de las veces. Las conducciones siguen el mismo gradiente y alcanzan su máximo en la frontal del área: +0.054 de media allí, hasta +0.09 en sus zonas centrales.

Las acciones defensivas son el reflejo inverso: una interceptación vale +0.012 en el área propia y +0.003 en campo rival, donde se elimina poco peligro. La excepción es la recuperación, que alcanza su mayor valor en campo rival (+0.024): la recuperación alta que inicia un ataque. Rematar desde fuera del área es casi como lanzar una moneda al aire (+0.008, positivo el 66% de las veces); desde dentro del área vale +0.050, y desde el área pequeña, +0.115.

Resultados

Los jugadores mejor valorados: la temporada 2025/26

Para comparar jugadores de toda Europa, sumamos cada acción de la temporada 2025/26 en las cinco grandes ligas, la Champions League y la 2026 World Cup. Por total de temporada, Michael Olise generó el mayor valor (+34.6), por delante de Harry Kane (+30.1), Lamine Yamal (+29.4), Vinícius Júnior (+27.6) y Kylian Mbappé (+24.1).

El total de temporada premia a quienes son decisivos y juegan mucho. Junto a los atacantes, aparecen dos centrocampistas con más de 5,000 minutos, Enzo Fernández (puesto 9) y Declan Rice (puesto 11), y dos porteros, de Barcelona, Joan García (puesto 12), y de Atalanta, Marco Carnesecchi (puesto 18), en la misma escala que todos los demás.

Resultados

Distintas formas de generar xValue

Desglosar el valor de cada jugador por tipo de acción muestra lo diferentes que son sus caminos. Olise es el más completo: el mejor pasador entre todos los jugadores de campo, además de rematador y capaz de avanzar con el balón en conducción. Yamal y Diomande combinan pases y conducciones. Kvaratskhelia, Doku y Vinícius obtienen su valor conduciendo el balón y rematando, con poca contribución del pase. Kane obtiene cuatro quintas partes de su valor de los remates. De Ketelaere es ante todo un pasador, y Dimarco el centrador del grupo, segundo entre todos los jugadores de campo. Senesi apenas remata y destaca mediante la defensa y el pase. Perder el balón tiene un coste para todos: el jugador situado en la mediana pierde −0.022 por 90, y los grandes regateadores, aproximadamente el triple.

Como todas las áreas comparten la misma escala, cada una tiene su propia clasificación. Algunas son conocidas (Haaland por las posiciones desde las que remata, Kane por cómo define); otras son el tipo de cosas que solo un modelo como xValue puede mostrar, como los centrales que eliminan más peligro o los porteros que más evitan en relación con la calidad de los remates que reciben.

Líderes por área, temporada 2025/26, las cinco grandes ligas junto con la Champions League y la World Cup, xValue por 90 (mínimo de 1,800 minutos y 15 acciones en el área).

Resultados

El caso de Haaland

Erling Haaland marcó 42 goles entre la Premier League, la Champions League y la World Cup, más que nadie excepto Harry Kane (56) y Kylian Mbappé (50). Por total de temporada ocupa el puesto 6; por 90 minutos ocupa el puesto 20 entre los 1,109 jugadores con al menos 1,800 minutos, con +0.422. Casi todo, +0.386, procede del remate: nadie remata desde mejores posiciones (+0.259 por 90 en elección del remate, primero entre todos los jugadores), mientras que sus pases no añaden nada. Así es como debe funcionar el modelo. xValue reconoce al delantero por situarse en posiciones excelentes y por dirigir sus remates a zonas de la portería difíciles de alcanzar para el portero. Que el balón acabe superando al portero queda fuera de la valoración: solo con datos de acciones no se puede distinguir de forma fiable qué parte corresponde a la habilidad de definición, a la actuación del portero o a la suerte y, a lo largo de una temporada, es la parte menos estable del valor de un remate.

Kane es el reflejo inverso. Ocupa el puesto 5 por 90 con +0.483 de remates, y lidera el área de ejecución del remate (+0.266 por 90): mientras Haaland obtiene su valor antes del remate, Kane lo obtiene con la ejecución.

La misma decisión explica la parte baja de las clasificaciones. Delanteros de referencia como Rodrigo Muniz, del Fulham (−0.227 por 90 en 1,104 minutos) disputan muchos duelos aéreos y balones de espaldas a portería, y cada duelo perdido resta valor. Las clasificaciones por área ofrecen una imagen más justa de estos perfiles que el total global.

Detección de talento

El talento que las cifras habituales no detectan

El modelo nunca ve quién juega, por lo que evalúa a un joven de 19 años y a un internacional consolidado con la misma vara, y puede aplicarse a cualquier liga de nuestros datos. Eso lo convierte en una herramienta de detección de talento. Mide el valor generado, no la capacidad ajustada al nivel de juego, por lo que funciona como un primer filtro que debe interpretarse en contexto. Aquí analizamos a los centrales y carrileros jóvenes de las cinco grandes ligas: nacidos después de 30 June 2003, con al menos 1,500 minutos en partidos de clubes durante los últimos doce meses, de 26 October 2025 a 25 October 2026. Se cuentan las ligas y las competiciones europeas de clubes, incluidas las cesiones en otras ligas; los partidos de selecciones no, porque el modelo no conoce el nivel del rival.

Los mejores defensas jóvenes

Los dos nombres que encabezan la lista juegan ahora en la Premier League. Solo con la temporada liguera 2025/26, xValue ya situaba a Luka Vušković, entonces en Hamburg, primero entre los centrales jóvenes de las cinco grandes ligas, y a Jérémy Jacquet, entonces en Rennes, quinto. Hoy Vušković, de 19 años, juega en el Brighton y Jacquet, de 21 años, en Liverpool. En los últimos doce meses Jacquet lidera el grupo: sus acciones defensivas son las más valiosas de todas, pero solo ocupa el puesto 9 en recuperaciones e intercepciones. Vušković es segundo, y también lo detectaría un recuento clásico, ya que es primero en recuperaciones e intercepciones.

Los casos que solo xValue revela son los que escapan a los recuentos. De Rennes, Abdelhamid Aït Boudlal, de 20 años, es tercero por xValue y cuarto por el valor de sus acciones defensivas, pero ocupa el puesto 13 en recuperaciones e intercepciones, el 28 en pases progresivos y el 34 en xT: ninguna estadística clásica lo sitúa cerca de la cabeza. De Freiburg, Bruno Ogbus, de 20 años, es segundo por el valor de sus acciones defensivas, pero ocupa el puesto 41 en recuperaciones e intercepciones. Ambos intervienen menos que otros, pero donde importa. Dean Huijsen muestra lo contrario: primero en pases progresivos, puesto 9 por xValue.

Validación

¿Qué calidad tiene el modelo?

Evaluamos los modelos en los 760 partidos reservados para prueba frente a una referencia que predice la misma probabilidad para todos los estados. Los intervalos de confianza proceden del remuestreo de partidos completos.

La parte de marcar está bien calibrada en todo su rango: en la franja 30–50%, por ejemplo, el modelo predice 38.4% y la tasa observada es 37.2%. La parte de encajar es la más débil de las dos, y a continuación explicamos qué implica.

Alcance

Qué mide xValue y qué deja a otros

• Con balón, por diseño. xValue se construye con datos de acciones, disponibles para todas las competiciones que cubrimos. Los desmarques, la presión y el posicionamiento se reconocen a través de las acciones que producen, como la interceptación o la recuperación. Los datos de seguimiento, allí donde existen, son la siguiente capa natural.
• Encajar es menos frecuente que marcar. Un gol encajado en 30 segundos ocurre en menos de cuatro estados del juego de cada mil, por lo que la parte defensiva del modelo contiene menos señal que la ofensiva, y las clasificaciones defensivas necesitan muestras mayores.
• La definición se excluye deliberadamente. Los grandes definidores pueden quedar más abajo en el total global de lo que sugieren sus goles. Su habilidad se refleja en la clasificación de ejecución del remate, que lidera Kane.
• Los valores necesitan minutos. Los valores por 90 se estabilizan tras unos 1,500 minutos, y algunas áreas, como la ejecución del remate, las paradas y las faltas, necesitan más de una temporada para separar habilidad y suerte.
• Valor generado, no capacidad. xValue mide el valor que generan las acciones de un jugador. No ajusta por el nivel de la liga o del rival, ni por el equipo que rodea al jugador, por lo que las comparaciones entre ligas de distinto nivel son un punto de partida para la detección de talento, no un veredicto.

Conclusiones

Conclusiones

Con xValue hemos introducido una escala única para cada acción con balón, basada en el cambio en la probabilidad de un equipo de marcar menos su probabilidad de encajar durante los próximos 30 segundos de juego.

• Tres decisiones lo distinguen: aprende de goles en lugar de los goles esperados de otro modelo, mira 30 segundos hacia delante en lugar de un número fijo de acciones, y divide el remate en elección y ejecución, de modo que la suerte en la definición nunca se atribuye al rematador.
• Durante la temporada 2025/26, tomando conjuntamente las cinco grandes ligas, Champions League y World Cup, Olise, Kane y Lamine Yamal generaron el mayor valor, y dos porteros, Joan García y Carnesecchi, figuran entre los 20 mejores.
• Los jugadores llegan a la cima de formas muy distintas: mediante el pase como Olise y De Ketelaere, mediante conducciones y regates como Vinícius, mediante centros como Dimarco, o mediante la defensa como Senesi.
• Como el resultado del remate no se atribuye al rematador, los 42 goles de Haaland se traducen en el puesto 20 por 90, mientras que la definición de Kane lo lleva al puesto 5: la métrica premia la calidad de la ocasión y de su ejecución.
• Como herramienta de detección de talento, xValue identifica pronto a los defensas jóvenes y encuentra a quienes escapan a los recuentos. Solo con 2025/26 situó a Vušković y Jacquet entre los mejores centrales jóvenes, y ambos juegan ahora en la Premier League; Abdelhamid Aït Boudlal y Bruno Ogbus están entre los más valiosos de los últimos doce meses, aunque ninguna estadística clásica los sitúa cerca de la cabeza.

Para cualquier comentario, solicitud o consulta, escríbanos a research@soccerment.com.

Referencias: K. Singh, «Presentamos la amenaza esperada (xT)», 2018. T. Decroos, L. Bransen, J. Van Haaren, J. Davis, «Las acciones hablan más que los goles: valoración de las acciones de los jugadores en el fútbol», KDD 2019. Soccerment Research, “Expected Threat”, 2021, y “The Very Exclusive xOVA Club”, 2022.