xG und Formkurve: Vier Schritte zur Prüfung einer Fußballanalyse

Eine Mannschaft gewinnt dreimal knapp, eine andere vergibt viele Chancen: Welche spielt tatsächlich besser? Ergebnisse, Expected Goals und Schussdaten beleuchten unterschiedliche Teile dieser Frage. Sinnvoll wird der Vergleich erst, wenn Zeitraum, Datenquelle und Spielsituation zusammenpassen.

Die folgenden vier Schritte helfen, eine Fußballanalyse nachvollziehbar aufzubauen. Sie sind kein nachgewiesen profitables Wettmodell. Eine Abweichung zwischen Toren und xG liefert zunächst eine Prüfaufgabe, noch keine verlässliche Wahrscheinlichkeit für das nächste Spiel.

1. Die Formkurve mit dem richtigen Zeitraum beginnen

Notiere Wettbewerb, konkrete Spiele, Heim- oder Auswärtsrolle und den Stand deiner Daten. Trenne Ligapartien von Pokalspielen, wenn du eine Ligaform beschreiben möchtest. Halte Platzverweise, längere Unterzahlphasen oder ungewöhnliche Aufstellungen als Kontext fest, ohne ihnen frei erfundene Prozentabschläge zuzuweisen.

Ein korrigiertes Beispiel zeigt, warum dieser erste Schritt wichtig ist: RB Leipzig verlor zu Beginn der Bundesliga-Saison 2024/25 nicht drei der ersten vier Spiele. Die offizielle Ergebnisübersicht nennt ein 1:0 gegen Bochum, ein 3:2 in Leverkusen sowie jeweils ein 0:0 gegen Union Berlin und St. Pauli. Das sind zwei Siege, zwei Remis und acht Punkte.

Beim letzten dieser Spiele am 22. September 2024 standen laut Bundesliga-Spielbericht 1,48 xGoals für St. Pauli und 0,62 für Leipzig einem 0:0 gegenüber. Ergebnis und Chancenbewertung erzählen hier unterschiedliche Geschichten. Dieser einzelne Befund beweist weder eine kommende Niederlage noch eine spätere Torserie.

Eine Ansicht der letzten fünf Begegnungen, etwa in unserer Teamform-Übersicht, ist ein Einstieg. Sie ersetzt keine xG-Daten. Auch acht oder zehn Spiele sind keine allgemeine Schwelle, ab der jede Aussage belastbar wird. Entscheidend sind unter anderem Vergleichbarkeit, Datenstreuung und die konkrete Frage.

2. xG, xGA und tatsächliche Tore getrennt lesen

Expected Goals bewerten die modellierte Torwahrscheinlichkeit eines Abschlusses anhand seiner Merkmale. Welche Merkmale eingehen, hängt vom Anbieter ab. Entfernung und Winkel können ebenso eine Rolle spielen wie Körperteil, Voraktion oder Verteidiger- und Torwartpositionen. Hudl Statsbomb erklärt diese Modellunterschiede. Werte verschiedener Anbieter sollten deshalb nicht unbemerkt in derselben Zeitreihe vermischt werden.

• xGF: die xG-Summe der eigenen Abschlüsse im gewählten Datensatz.
• xGA: die xG-Summe der zugelassenen Abschlüsse; das A steht für „against“.
• xGD: xGF minus xGA. Sie beschreibt den Chancenunterschied nach diesem Modell.
• Tore minus xG: eine beobachtete Abweichung zwischen Ergebnis und Modellwert, keine garantierte künftige Korrektur.

Team A hat in diesem Beispiel den günstigeren modellierten Chancenunterschied, Team B mehr Tore. Beides kann gleichzeitig stimmen. Daraus folgt weder, dass A das nächste Duell gewinnt, noch dass B zwangsläufig weniger trifft. Prüfe zuerst, ob ein einzelnes Spiel, Elfmeter oder eine lange Überzahlphase die Summen bestimmen.

3. Schussqualität nicht mit Abschlussquote verwechseln

xG ist bereits ein Maß für Chancenqualität. Der Anteil der Schüsse aufs Tor misst etwas anderes: ob Abschlüsse nach der jeweiligen Definition das Ziel erreichen. Post-Shot-xG berücksichtigt zusätzlich Informationen nach der Schussabgabe, etwa die Platzierung. Es darf nicht einfach als dasselbe Maß wie das ursprüngliche xG behandelt werden.

Bei Schussquoten muss der Nenner klar sein. In einem eigenen Beispiel mit zwölf Versuchen, darunter drei geblockten und vier aufs Tor, ergeben vier geteilt durch zwölf 33,3 Prozent. Werden geblockte Versuche ausgeschlossen, sind es vier geteilt durch neun, also 44,4 Prozent. Beide Rechnungen sind korrekt, beschreiben aber verschiedene Kennzahlen. Optas Definition der Schussgenauigkeit schließt geblockte Versuche aus. Eine pauschale „gute Quote ab 40 Prozent“ ist ohne Definition und Vergleichsgruppe unbrauchbar.

Auch eine Großchance ist nicht anbieterübergreifend als Abschluss über 0,35 xG definiert. Opta beschreibt sie anhand der Spielsituation; darunter fallen beispielsweise klare Möglichkeiten aus kurzer Distanz. Ein Anbieterlabel lässt sich nicht durch eine selbst gewählte xG-Grenze ersetzen.

4. Aus der Beobachtung eine prüfbare Aussage machen

Eine brauchbare Notiz lautet: „Team A erzeugte im festgelegten Ausschnitt mehr xG als es zuließ; der Einfluss von Gegnern und Überzahl ist noch ungeklärt.“ Unbrauchbar wäre: „A hat deshalb sicher 60 Prozent Siegchance.“ Zwischen einer Beschreibung vergangener Abschlüsse und einer Prognose fehlt noch ein Modell.

Wenn du ein Modell testest, lege Auswahlregeln vorab fest und bewerte es an späteren Spielen, deren Ergebnisse bei der Modellwahl nicht bekannt waren. Notiere auch Fehlprognosen und fehlende Daten. Weder eine hohe Trefferquote allein noch ein nachträglich passend ausgewählter Monat belegt einen wirtschaftlichen Vorteil.

Das lässt sich zunächst vollständig ohne Einsatz üben. Unsere Anleitung zum Dokumentieren einer Fußballanalyse hilft beim Protokoll. Die Modellquoten-Rechnung zeigt anschließend nur, was eine selbst eingegebene Wahrscheinlichkeit rechnerisch bedeutet; sie ermittelt diese Wahrscheinlichkeit nicht aus xG.

Was an der früheren Fassung korrigiert wurde

Stand 27. September 2026: Der falsche Leipziger Saisonstart, unbelegte Mannschaftswerte und feste Leistungs- oder Profitversprechen wurden entfernt. Die vier Prüfschritte bleiben erhalten; reale historische Ergebnisse und eigene fiktive Rechenbeispiele sind jetzt getrennt gekennzeichnet.