Leggere la stagione 2025/26 attraverso xPoints

Cosa misura la metrica

I cinque campionati nazionali più importanti del calcio europeo si sono ormai conclusi. Le classifiche finali sono pubblicate e i risultati registrati, ma le graduatorie ufficiali colgono solo una dimensione di come si è realmente svolta la stagione.

I punti attesi (xPoints) offrono una lettura alternativa. La metrica stima quanti punti una squadra avrebbe dovuto accumulare in base alla qualità delle occasioni create e concesse in ogni partita, anziché al risultato effettivo. Il calcolo si basa sui gol attesi (xG): modellando i valori di xG generati da entrambe le squadre in una partita, è possibile assegnare una probabilità a ogni possibile esito, vittoria, pareggio o sconfitta, e convertire tali probabilità in punti. Sommando i valori ottenuti nelle 38 giornate, si ottiene una classifica alternativa.

Una premessa importante: uno scarto tra punti effettivi e xPoints è una caratteristica strutturale del modello, non un segnale di anomalia di per sé. Una squadra che vince una partita guadagna esattamente tre punti, ma anche la prestazione più dominante raramente genera xPoints superiori a 2.8 o 2.9. Il segnale significativo riguarda la posizione: quando il piazzamento di una squadra nella classifica reale diverge sensibilmente da quello nella graduatoria xPoints, soprattutto in modi che incidono su retrocessione, salvezza o qualificazione europea, c'è qualcosa che merita di essere esaminato.

Serie A: l'inversione tra Juventus e Napoli

Il quadro relativo al titolo è chiaro: la squadra che ha vinto la Serie A ha guidato anche la classifica xPoints. La storia più interessante si trova più in basso.

Gli ultimi tre club per xPoints erano Lecce, Parma e Cremonese. Di questi, solo la Cremonese è effettivamente retrocessa. Lecce e Parma hanno entrambi ricavato dalle proprie situazioni più punti di quanto i dati sottostanti avrebbero previsto, un andamento coerente con un buon rendimento dei portieri e con la variabilità nella finalizzazione nei momenti decisivi.

Verona e Pisa vanno nella direzione opposta. Entrambi hanno registrato un numero di punti sensibilmente inferiore ai rispettivi totali xPoints, a causa di una scarsa capacità di concretizzare le occasioni create, unita a un numero di reti subite superiore a quanto suggerirebbe la qualità delle occasioni concesse.

Lo spostamento di posizione più significativo in classifica riguarda Napoli e Juventus, le cui posizioni risultano invertite nel confronto xPoints. La Juventus ha segnato 61 gol nel corso della stagione a fronte di un valore di xG di circa 71, uno scarto di dieci gol che riflette un rendimento offensivo costantemente inferiore alle attese, aggravato da errori decisivi del portiere in difesa.

Premier League: Sunderland e Aston Villa

In vetta, il quadro delle qualificazioni alla Champions League resta invariato in entrambe le classifiche. Arsenal, Manchester City, Manchester United e Liverpool occupano le stesse quattro posizioni nella graduatoria reale e in quella xPoints. In fondo, Burnley e Wolves sono ultimi secondo entrambe le misure.

Le divergenze rilevanti sono altrove. Aston Villa ha chiuso al 4º posto, qualificandosi per la Champions League. Il suo piazzamento nella graduatoria xPoints è al 12º posto. Lo scarto di otto posizioni è la maggiore divergenza positiva del campionato e riflette una stagione in cui i risultati hanno costantemente superato quanto suggerito dalla qualità delle occasioni prodotte e concesse.

Sunderland presenta un caso altrettanto estremo in circostanze diverse. Ha chiuso al 7º posto, conquistando un posto nella Europa League della prossima stagione, un risultato notevole per una squadra neopromossa. Il suo totale xPoints, tuttavia, lo colloca in zona retrocessione. Nell'arco dell'intera stagione, i risultati effettivi hanno superato nettamente quanto avrebbero previsto i dati sulle occasioni, sia in attacco sia in difesa.

La Liga: Getafe e il quadro della retrocessione

Le prime cinque posizioni in La Liga sono identiche nella classifica reale e nella graduatoria xPoints. Più in basso, il quadro cambia.

Il caso più evidente è Getafe. Ha chiuso al 7º posto e si è qualificato per la Conference League, ottenendo il miglior piazzamento della sua storia. Nella graduatoria xPoints si trova appena sopra la zona retrocessione. Lo scarto tra i due piazzamenti è il più marcato del campionato.

Nella zona retrocessione, i dati indicano una direzione diversa dall'esito ufficiale. Girona e Mallorca sono retrocessi. Secondo xPoints, sarebbero scesi Sevilla e Elche al loro posto. Va detto, però, che la metà inferiore di La Liga è rimasta molto compatta per tutta la stagione e diversi club di quella zona hanno registrato totali effettivi e xPoints molto simili. Con una classifica così serrata, piccoli margini si sono tradotti in grandi conseguenze in termini di posizione.

Bundesliga: una stagione coerente

Bayern Munich, Borussia Dortmund e RB Leipzig occupano le stesse prime tre posizioni nella classifica reale e nella graduatoria xPoints. Considerando i campionati nel loro complesso, la Bundesliga è quello con la maggiore coerenza interna tra i cinque secondo questa misura, senza divergenze significative di posizione nelle zone di retrocessione o qualificazione europea tali da modificare le principali letture della stagione.

Ligue 1: Angers, Lyon e Rennes

PSG, Lens e Lille occupano le stesse prime tre posizioni in entrambe le classifiche.

L'anomalia più significativa in Ligue 1 è Angers. Ha chiuso al 13º posto nella classifica reale, ben lontano da qualsiasi pericolo. Nella classifica xPoints si colloca al 17º posto, in zona retrocessione. I dati lo pongono tra le tre squadre più deboli del campionato per rendimento sottostante nell'arco della stagione.

Tra i club che hanno chiuso nelle posizioni di qualificazione europea, Lyon e Rennes hanno entrambi ottenuto piazzamenti effettivi superiori a quelli indicati dai dati xPoints. Lyon ha chiuso al 4º posto con 60 punti; il suo totale xPoints di 51.2 lo colloca al 7º posto. Rennes ha chiuso al 5º posto con 59 punti; il suo totale xPoints di 47.5 lo colloca al 9º posto. Entrambi i club hanno occupato posti europei grazie a risultati che i dati sottostanti sulle occasioni non riflettono pienamente.

Conclusione

Nei cinque campionati, le classifiche xPoints confermano quanto suggeriscono le graduatorie ufficiali in vetta: i campioni hanno meritato i loro titoli e la classifica riflette nel complesso la qualità delle squadre nelle posizioni più alte. La prospettiva più utile si trova più in basso, a metà classifica, nei posti di qualificazione europea e nella lotta per non retrocedere, dove lo scarto tra risultati e rendimento sottostante può essere sostanziale e avere conseguenze concrete.

Nella stagione 2025/26, questo scarto ha prodotto un club al settimo posto il cui totale xPoints lo collocava in zona retrocessione (Sunderland in Premier League), una squadra qualificata alla Champions League al quarto posto il cui piazzamento xPoints era il 12º (Aston Villa), e una squadra qualificata alla Conference League la cui posizione xPoints era appena sopra la zona retrocessione (Getafe in La Liga). Non sono argomentazioni sulla fortuna o sulla sfortuna. Sono una lettura diversa della stessa stagione.

Appendice tecnica: come si calcolano xPoints?

Il modello xPoints passa dalle probabilità dei singoli tiri (xG) alle probabilità degli esiti delle partite.

1. Modellazione della distribuzione dei gol

L'ipotesi centrale della maggior parte dei modelli di base è che il numero di gol segnati da una squadra segua una distribuzione di Poisson, la cui media è uguale al totale xG della squadra in quella partita.

La probabilità che una squadra segni esattamente k gol, dato un valore di gol attesi (xG), si calcola usando la formula di Poisson:

P(G = k) = (e^(-xG) * xG^k) / k!

Dove "e" è la costante di Eulero (~2.718) e "k!" è il fattoriale del numero di gol.

Esempio concreto: da xG alle probabilità dei gol

Supponiamo che la squadra di casa concluda una partita con un totale di 1.7 xG. Inserendo questo valore nella formula, otteniamo la probabilità esatta che segni un numero specifico di gol:

• 0 gol: ~18.3%
• 1 gol: ~31.1%
• 2 gol: ~26.4%
• 3 gol: ~15.0%
• 4+ gol: ~9.2%

Usando i rispettivi valori xG della squadra di casa e della squadra ospite, possiamo costruire due di queste distribuzioni dei gol.

2. Calcolo delle probabilità degli esiti della partita

Assumendo l'indipendenza tra i due processi realizzativi, la probabilità di qualsiasi risultato esatto è semplicemente il prodotto delle singole probabilità.

• Probabilità di Draw: La somma di tutti i risultati simmetrici (0-0, 1-1, 2-2, ecc.). Ad esempio, P(1-1) = P(la squadra di casa segna 1) * P(la squadra ospite segna 1).
• Probabilità di una vittoria in casa: La somma di tutti i risultati in cui la squadra di casa segna più gol della squadra ospite.
• Probabilità di una vittoria in trasferta: La somma di tutti i risultati in cui la squadra ospite segna più gol della squadra di casa.

Naturalmente, questi tre stati coprono tutti i possibili esiti della partita:

P(vittoria in casa) + P(Draw) + P(vittoria in trasferta) = 1 (100%)

3. Dalle probabilità ai punti attesi (xP)

Infine, applichiamo il sistema di punteggio tradizionale del calcio (3 punti per una vittoria, 1 punto per un pareggio). I punti attesi per la squadra di casa (xP) si calcolano come segue:

xP = [3 * P(vittoria in casa)] + P(Draw)

Sommando gli xPoints ottenuti in tutte le 38 giornate, generiamo la classifica alternativa "meritata".

Osservazione finale

Ci si può chiedere perché i modelli xPoints si basino in genere direttamente sui gol attesi anziché su modelli di apprendimento automatico più sofisticati, addestrati a prevedere gli esiti delle partite o i punti. Il motivo principale è che i gol attesi forniscono già una stima del processo realizzativo sottostante di una squadra. Poiché i punti di una partita sono determinati interamente dal numero di gol segnati e subiti, modellare le distribuzioni dei gol a partire dai valori xG è un approccio naturale e parsimonioso.

Nel lungo periodo, il totale di gol segnati da una squadra tende a convergere verso i suoi xG accumulati, mentre i gol subiti tendono a convergere verso gli xG concessi. Di conseguenza, xG contiene già la maggior parte delle informazioni necessarie per stimare risultati e punti futuri. Costruire un ulteriore livello predittivo sopra xG spesso aggiunge complessità senza introdurre nuove informazioni sostanziali.

Trattando il numero di gol come una variabile casuale distribuita secondo Poisson, il cui valore atteso è uguale al valore di xG della squadra, possiamo ricavare direttamente le probabilità di vittorie, pareggi e sconfitte dal processo sottostante di creazione delle occasioni. Questo approccio è trasparente, matematicamente fondato e strettamente legato alla relazione fondamentale tra qualità delle occasioni, gol e punti.