In diesem Artikel
- Was bedeutet xG?
- Wie werden Expected Goals berechnet?
- Ein Rechenbeispiel: xG eines Teams addieren
- Warum 0,80 xG nicht 80 Prozent Torwahrscheinlichkeit bedeutet
- Kann man aus xG den Sieger ablesen?
- Warum zeigen Datenanbieter unterschiedliche xG-Werte?
- Häufige Fragen zu Expected Goals
- Das Wichtigste beim nächsten Spiel
- Quellen und Geltungsbereich
Eine Mannschaft gewinnt 2:0, obwohl ihr Gegner die besseren Torchancen hatte. Das kommt im Fußball vor. Expected Goals, kurz xG, helfen dabei, solche Spiele genauer zu betrachten: Welche Abschlüsse gab es, und wie aussichtsreich waren sie? Die Statistik ergänzt das Ergebnis, ohne es nachträglich zu korrigieren.
Was bedeutet xG?
Expected Goals heißt auf Deutsch „erwartete Tore“. Für einen einzelnen Abschluss schätzt ein Modell, wie wahrscheinlich daraus ein Tor wird. Ein Wert von 0,30 entspricht einer geschätzten Torwahrscheinlichkeit von 30 Prozent. Bei vielen vergleichbaren Abschlüssen wären dem Modell zufolge ungefähr 30 Treffer je 100 Versuche zu erwarten.
Das bedeutet weder, dass der nächste Versuch trifft, noch dass nach drei Fehlschüssen ein Tor fällig ist. Auch eine gute Gelegenheit kann ungenutzt bleiben. Entscheidend ist außerdem die gesamte erfasste Situation, nicht allein der Ort auf dem Spielfeld. Die offizielle Bundesliga-Erklärung zu Expected Goals beschreibt diese Bewertung einzelner Abschlüsse.
Wer den mathematischen Hintergrund vertiefen möchte, findet ihn im Beitrag über Erwartungswert und Wahrscheinlichkeit.
Wie werden Expected Goals berechnet?
Ein xG-Modell lernt aus historischen Abschlüssen, welche Merkmale mit Toren zusammenhängen. Dazu gehören typischerweise Entfernung und Winkel zum Tor sowie die Art des Abschlusses. Ein Kopfball wird beispielsweise anders bewertet als ein Schuss mit dem Fuß.
Je nach Modell kommen weitere Informationen hinzu. Die Bundesliga beschreibt unter anderem den Druck durch Gegenspieler, die Torabdeckung durch den Torwart und Einschränkungen beim Abschluss. Zwei Schüsse aus ähnlicher Position müssen deshalb nicht denselben Wert erhalten. Wer unbedrängt abschließt, hat andere Bedingungen als jemand, der im Zweikampf den Ball gerade noch erreicht. Quelle: Bundesliga Match Facts zum xGoals-Modell.
Eine allgemeingültige Formel wie „zehn Meter Entfernung ergeben 0,40 xG“ gibt es nicht. Ohne das verwendete Modell und seine Eingabedaten lässt sich ein konkreter Wert nicht zuverlässig nachrechnen.
Ein Rechenbeispiel: xG eines Teams addieren
Im üblichen schussbasierten Spielwert werden die xG-Werte der einzelnen Abschlüsse zusammengerechnet. Die folgenden Zahlen sind frei gewählte Lehrbeispiele, keine echten Spieldaten:
- Team Nord hat vier Abschlüsse mit 0,05, 0,12, 0,23 und 0,40 xG. Zusammen sind das 0,80 xG.
- Team Süd kommt zweimal zum Abschluss, mit 0,35 und 0,55 xG. Zusammen sind das 0,90 xG.
Nord hat häufiger geschossen. Süd hat nach diesen Modellwerten insgesamt etwas mehr Chancenqualität erzeugt. Der Blick auf die reine Schusszahl würde diesen Unterschied verdecken.
Angenommen, Nord gewinnt trotzdem 2:0. Dann lauten die beiden Aussagen:
- Das tatsächliche Ergebnis ist 2:0 für Nord.
- Die xG-Summen betragen 0,80 für Nord und 0,90 für Süd.
Darin liegt kein Widerspruch. Tore sind die eingetretenen Ergebnisse, xG sind die geschätzten Chancenwerte. Ein Team kann schwierige Abschlüsse verwandeln, während das andere gute Gelegenheiten vergibt. Auch die Addition zu einem Mannschaftswert erläutert die Bundesliga.
Warum 0,80 xG nicht 80 Prozent Torwahrscheinlichkeit bedeutet
Bei einem einzelnen Abschluss entsprechen 0,80 xG einer geschätzten Trefferwahrscheinlichkeit von 80 Prozent. Bei einer Summe aus mehreren Abschlüssen funktioniert diese Umrechnung nicht.
Nehmen wir zwei hypothetische Versuche mit jeweils 0,40 Trefferwahrscheinlichkeit. Für dieses vereinfachte Beispiel setzen wir voraus, dass beide Versuche stattfinden und ihre Ergebnisse unabhängig voneinander sind:
- Erwartete Tore: 0,40 + 0,40 = 0,80.
- Wahrscheinlichkeit für keinen Treffer: 0,60 × 0,60 = 0,36, also 36 Prozent.
- Wahrscheinlichkeit für mindestens einen Treffer: 1 − 0,36 = 0,64, also 64 Prozent.
Die beiden Versuche ergeben somit 0,80 erwartete Tore, aber nur 64 Prozent Wahrscheinlichkeit für mindestens einen Treffer. Ein einzelner Versuch mit 0,80 xG hat dieselbe erwartete Torzahl, jedoch eine andere Verteilung möglicher Ergebnisse.
Diese Rechnung dient der Erklärung. Reale Spielsituationen sind nicht automatisch unabhängig: Ein Nachschuss kann beispielsweise erst entstehen, weil der erste Versuch nicht im Tor landet. Aus einer bloßen xG-Summe lässt sich daher keine vollständige Ergebnisverteilung ablesen.
Kann man aus xG den Sieger ablesen?
Ein höherer xG-Wert allein beweist nicht, dass eine Mannschaft hätte gewinnen müssen. Opta weist ausdrücklich auf diese Grenze hin: Die Kennzahl bewertet Chancen, nicht unmittelbar den erwarteten Spielausgang.
Für eine Siegchance müsste ein Modell die möglichen Torzahlen beider Teams und ihren Zusammenhang berücksichtigen. Für eine Prognose vor dem nächsten Spiel müsste es zusätzlich schätzen, welche Chancen überhaupt entstehen werden. Die nachträgliche xG-Bilanz einer Partie beantwortet diese Fragen nicht von selbst.
Auch eine schwache Chancenverwertung schafft keinen Anspruch auf spätere Tore. Hat ein Team weniger getroffen, als seine xG-Summe nahelegt, müssen die fehlenden Treffer nicht im nächsten Spiel nachgeholt werden. Ein einzelnes Spiel reicht ebenso wenig aus, um dauerhaftes Abschlusskönnen festzustellen.
Beim Lesen eines Spielberichts helfen deshalb drei getrennte Fragen: Wie endete das Spiel? Welche Chancen entstanden? Und welche weiteren Informationen bräuchte man für eine Prognose?
Warum zeigen Datenanbieter unterschiedliche xG-Werte?
xG ist eine Modellschätzung, keine einheitliche Messgröße wie die Spielminute. Anbieter können unterschiedliche Trainingsdaten, Merkmale und Modellversionen verwenden. Hudl StatsBomb nennt beispielsweise die Positionen von Torwart und Feldspielern sowie die Höhe des Balls beim Abschluss als zusätzliche Informationen. Quelle: Hudl StatsBomb über Expected Goals.
Für Vergleiche empfiehlt es sich, möglichst bei einem Anbieter zu bleiben und denselben Zeitraum zu verwenden. Prüfe auch, ob Elfmeter enthalten sind. Ein Zeitverlauf wird schwer interpretierbar, wenn unterwegs die Datengrundlage wechselt.
Eine Abweichung zwischen zwei Webseiten ist deshalb nicht automatisch ein Rechenfehler. Zuerst sollte geklärt werden, welche Daten und Definitionen jeweils dahinterstehen.
Häufige Fragen zu Expected Goals
Kann der xG-Wert über 1 liegen?
Ein einzelner Abschluss wird als Wahrscheinlichkeit zwischen 0 und 1 bewertet. Eine Mannschaft kann über mehrere Abschlüsse deutlich mehr als 1 xG sammeln. Beispielsweise ergeben sechs Abschlüsse zu jeweils 0,25 zusammen 1,50 xG.
Zählen gefährliche Angriffe ohne Abschluss mit?
Im klassischen schussbasierten xG-Wert nicht. Ein gefährlicher Querpass, den niemand erreicht, erzeugt keinen bewerteten Abschluss. Deshalb kann die xG-Bilanz allein nicht jede bedrohliche Szene oder jede gute Vorbereitung abbilden.
Was ist der Unterschied zwischen xG und xGOT?
xG bewertet die Chance anhand der Situation beim Abschluss. Expected Goals on Target, kurz xGOT, berücksichtigt bei Schüssen aufs Tor zusätzlich die Ausführung, etwa die Platzierung innerhalb des Torrahmens. Die Werte beantworten unterschiedliche Fragen und sollten nicht gleichgesetzt werden. Quelle: Stats Perform zu xGOT.
Gibt es einen festen xG-Wert für Elfmeter?
Viele Modelle verwenden einen festen Wert, der auf historischen Trefferquoten beruht. Er ist aber nicht für alle Anbieter und Modellversionen identisch. Für einen konkreten Elfmeterwert sollte deshalb immer die zugehörige Methodenbeschreibung genannt werden.
Kann man xG direkt in eine Quote umrechnen?
Eine xG-Summe ist keine Wahrscheinlichkeit für Sieg, Unentschieden oder Niederlage. Sie lässt sich daher nicht direkt in eine entsprechende Quote umrechnen. Wie aus einer Quote eine rechnerische Wahrscheinlichkeit entsteht, erklärt der separate Beitrag über Quoten und implizite Wahrscheinlichkeit.
Das Wichtigste beim nächsten Spiel
Lies xG zusammen mit dem Ergebnis und den konkreten Szenen. Achte auf die Datenquelle, die Art der Chancen und den betrachteten Zeitraum. So hilft die Kennzahl, genauer über ein Spiel zu sprechen, ohne aus einer Modellschätzung eine Gewissheit zu machen.
Quellenstand: 20. Oktober 2026. Alle Zahlen der Lehrbeispiele sind ausdrücklich hypothetisch.
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Quellen und Geltungsbereich
HypaForecast veröffentlicht Bildungsinhalte und betreibt einen Prognosemarkt. Dieser Artikel erklärt Berechnungen und Grenzen; er empfiehlt keine Transaktion und stellt keine Teilnahmeberechtigung fest.
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