Kadro HQ
Oyuncu Analizi
Her oyuncu, FPL puanlama kurallarına dayalı çok faktörlü modelle skorlanır: beklenen gol/asist (xGI), clean sheet olasılığı, defensive contribution, kurtarış ve duran top görevi. İsme tıkla → 5 sezonluk detay.
| # | Oyuncu | Poz | Fiyat | ModeliModel skoru — değerleme modeline göre 90dk'da tahmini FPL puanı: underlying (xGI, clean sheet olasılığı, defensive contribution, kurtarış, duran top) × oynama güvenilirliği. Fikstürden bağımsız genel kalite. | 5hfi5 haftalık fikstür-ağırlıklı — önümüzdeki 5 haftanın rakip-ayarlı fikstür zorluğuyla ağırlıklandırılmış toplam beklenen puan. Kolay fikstür + çift maç (DGW) öne çıkar. | xGI/90iExpected Goal Involvements / 90 — beklenen gol + asist, 90 dakika başına. Underlying hücum katkısı (şanstan arınmış). | ICTiICT Index — Influence + Creativity + Threat endeksi (sezon toplamı). FPL'in genel etki ölçüsü. | DC/90iDefensive Contribution / 90 — CBI + tackle (+ recovery), 90 başına. Yeni kural: DEF 10+, MID/FWD 12+ eşiği = maçta 2 puan. | Duran topiDuran top görevi — PEN = takımın 1. penaltıcısı, SP = korner/serbest vuruş görevlisi. Puan potansiyelini ciddi artırır. | FormiForm — FPL'in kendi form değeri: son ~30 günün maç başına ortalama puanı. | xPixP (ep_next) — FPL'in kendi bir sonraki gameweek beklenen puan tahmini. | Sahip%iSahiplik % — oyuncuyu seçen FPL menajerlerinin yüzdesi (global). Düşükse differential adayı. | Δ£iFiyat değişimi — sezon başından bu yana toplam fiyat değişimi (£m). | Fiyat sinyaliiFiyat sinyali — ML modelinin net transfer momentumundan fiyat yönü tahmini (↑ yükseliş / ↓ düşüş olasılığı). Kesinlik değil, eğilim: en güçlü sinyallerin ~%40'ı gerçekleşir. |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | EvanilsonBOU🍀 | FWD | £6.1m | 5.83 | 23.6 | 0.54 | 46.4 | 6.2 | 9.5 | 9.5 | 4.4 | +0.1 | ↑ %72 | |
| 2 | MbeumoMUN🍀 | MID | £7.8m | 5.44 | 21.2 | 0.70 | 62.7 | 4.3 | 6.0 | 6.0 | 20.3 | -0.2 | ↑ %84 | |
| 3 | VuskovicBHA | DEF | £5.1m | 5.41 | 21.7 | 0.18 | 34.4 | 10.2 | 9.5 | 9.5 | 5.6 | +0.1 | ↑ %74 | |
| 4 | Dewsbury-HallEVE | MID | £6.6m | 5.39 | 21.8 | 0.34 | 58.9 | 8.4 | 7.5 | 7.5 | 6.1 | +0.1 | — | |
| 5 | TavernierBOU🍀 | MID | £6.2m | 5.26 | 21.6 | 0.63 | 59.3 | 8.9 | SP | 5.5 | 5.5 | 9.1 | +0.2 | ↑ %89 |
| 6 | De CuyperBHA | DEF | £5.3m | 5.25 | 20.7 | 0.40 | 46.2 | 3.6 | 10.5 | 10.5 | 40.9 | +0.8 | ↑ %89 | |
| 7 | RiceARS🍀 | MID | £7.3m | 5.22 | 21.0 | 0.22 | 38.0 | 9.3 | SP | 8.0 | 8.0 | 11.1 | -0.2 | ↑ %68 |
| 8 | GroßBHA | MID | £6.2m | 5.12 | 20.5 | 0.49 | 62.8 | 5.8 | PENSP | 5.5 | 5.5 | 45.3 | +0.7 | ↑ %90 |
| 9 | Calvert-LewinLEE | FWD | £6.0m | 5.09 | 20.2 | 0.56 | 36.9 | 4.4 | PEN | 5.5 | 5.5 | 23.2 | 0.0 | ↑ %81 |
| 10 | SakaARS🍀 | MID | £9.6m | 5.02 | 20.8 | 0.73 | 63.0 | 7.0 | PEN | 2.5 | 2.5 | 16.8 | +0.1 | — |
| 11 | CalafioriARS | DEF | £6.0m | 5.01 | 20.4 | 0.34 | 33.4 | 3.7 | 7.5 | 7.5 | 53.8 | +0.5 | ↑ %88 | |
| 12 | NetoCHE | MID | £6.5m | 4.96 | 19.8 | 0.38 | 53.4 | 7.7 | 10.0 | 10.0 | 2.4 | 0.0 | ↑ %92 | |
| 13 | RogersCHE | MID | £8.0m | 4.96 | 19.8 | 0.51 | 57.0 | 8.1 | 5.5 | 5.5 | 48.0 | +0.5 | ↑ %88 | |
| 14 | IwobiFUL | MID | £5.4m | 4.94 | 20.0 | 0.46 | 49.1 | 6.9 | SP | 6.7 | 6.7 | 1.1 | -0.1 | ↑ %59 |
| 15 | João PedroCHE | FWD | £7.9m | 4.91 | 19.6 | 0.58 | 53.9 | 2.9 | 7.0 | 7.0 | 72.8 | +0.4 | ↑ %89 | |
| 16 | GabrielARS | DEF | £7.9m | 4.91 | 19.9 | 0.16 | 28.7 | 8.3 | 5.0 | 5.0 | 21.1 | -0.1 | — | |
| 17 | ThiagoBRE | FWD | £7.8m | 4.85 | 20.1 | 0.60 | 36.3 | 5.2 | PEN | 4.0 | 4.0 | 8.8 | -0.2 | — |
| 18 | BarryEVE🍀 | FWD | £5.7m | 4.82 | 19.7 | 0.73 | 55.8 | 3.2 | PEN | 4.0 | 4.0 | 8.4 | +0.2 | — |
| 19 | GomezBHA | MID | £5.0m | 4.78 | 19.1 | 0.27 | 44.5 | 9.4 | 6.5 | 6.5 | 3.8 | 0.0 | ↑ %57 | |
| 20 | PalmerCHE | MID | £9.7m | 4.71 | 18.8 | 0.34 | 56.2 | 6.1 | PEN | 5.0 | 5.0 | 26.4 | +0.2 | ↑ %79 |
| 21 | B.FernandesMUN | MID | £11.8m | 4.67 | 18.1 | 0.59 | 64.0 | 5.9 | PENSP | 1.3 | 1.3 | 29.3 | -0.2 | — |
| 22 | SilvaBOU | DEF | £5.0m | 4.58 | 18.7 | 0.24 | 27.0 | 10.4 | 4.0 | 4.0 | 0.6 | 0.0 | — | |
| 23 | O'SheaIPS | DEF | £4.0m | 4.55 | 18.9 | 0.08 | 34.9 | 10.0 | 7.0 | 7.0 | 2.6 | 0.0 | — | |
| 24 | RudoniCOV | MID | £4.9m | 4.47 | 18.1 | 0.58 | 41.5 | 7.7 | PENSP | 6.5 | 6.5 | 0.3 | -0.1 | — |
| 25 | Lewis-PotterBRE | MID | £5.5m | 4.39 | 18.0 | 0.37 | 39.7 | 7.9 | SP | 5.5 | 5.5 | 1.7 | 0.0 | ↑ %52 |
| 26 | HillBOU | DEF | £5.5m | 4.35 | 17.7 | 0.14 | 26.7 | 10.0 | 4.5 | 4.5 | 0.8 | 0.0 | — | |
| 27 | TonaliTOT🍀 | MID | £5.3m | 4.35 | 17.6 | 0.22 | 29.1 | 9.8 | 5.5 | 5.5 | 1.8 | -0.2 | — | |
| 28 | McGinnAVL | MID | £5.4m | 4.35 | 17.1 | 0.31 | 30.7 | 7.3 | SP | 5.5 | 5.5 | 2.8 | -0.1 | — |
| 29 | BoscagliBHA | DEF | £4.5m | 4.33 | 17.3 | 0.12 | 30.3 | 6.0 | 7.5 | 7.5 | 0.4 | 0.0 | — | |
| 30 | AyariBHA | MID | £5.4m | 4.32 | 17.1 | 0.25 | 24.8 | 4.7 | 8.0 | 8.0 | 0.5 | -0.1 | — | |
| 31 | KostoulasBHA | FWD | £5.7m | 4.30 | 17.2 | 0.36 | 39.1 | 7.3 | 6.5 | 6.5 | 9.7 | +0.2 | ↑ %78 | |
| 32 | CunhaMUN | MID | £7.9m | 4.29 | 17.0 | 0.32 | 36.6 | 5.0 | 7.0 | 7.0 | 6.7 | -0.1 | — | |
| 33 | BotmanNEW | DEF | £5.0m | 4.28 | 17.5 | 0.06 | 29.3 | 11.3 | 5.5 | 5.5 | 0.8 | 0.0 | — | |
| 34 | LindelöfAVL | DEF | £4.5m | 4.26 | 16.7 | 0.08 | 20.0 | 6.9 | 6.0 | 6.0 | 0.3 | 0.0 | — | |
| 35 | AjerBRE | DEF | £4.5m | 4.18 | 17.2 | 0.09 | 30.9 | 10.3 | 4.5 | 4.5 | 4.0 | 0.0 | — | |
| 36 | IsakLIV | FWD | £9.0m | 4.17 | 16.4 | 0.73 | 48.0 | 1.3 | 4.5 | 4.5 | 12.9 | 0.0 | ↑ %84 | |
| 37 | TielemansMUN | MID | £5.7m | 4.11 | 16.2 | 0.29 | 34.5 | 11.3 | 4.7 | 4.7 | 1.4 | -0.3 | — | |
| 38 | Van HeckeTOT | DEF | £4.9m | 4.11 | 16.8 | 0.17 | 39.6 | 9.3 | 3.5 | 3.5 | 6.8 | -0.1 | — | |
| 39 | BasseyFUL | DEF | £4.5m | 4.09 | 16.5 | 0.06 | 21.6 | 7.3 | 5.3 | 5.3 | 1.1 | 0.0 | — | |
| 40 | RayaARS | GK | £6.1m | 4.08 | 16.4 | 0.00 | 14.8 | 0.0 | 6.0 | 6.0 | 44.2 | +0.1 | ↑ %85 |
Model = 90dk'da tahmini FPL puanı × oynama güvenilirliği (form-bağımsız, underlying istatistiklere dayalı). 5hf = önümüzdeki 5 haftanın fikstür zorluğuyla ağırlıklandırılmış toplam. DC/90 = defensive contribution. Δ£ = sezon başından fiyat değişimi.
🤖 Oynama güvenilirliği, 3 sezon (~77k maç) üzerinde eğitilmiş bir ML modeliyle tahmin edilir (görülmemiş sezonda AUC 0.907). Sezon ortasından itibaren devreye girer; ilk haftalarda heuristik kullanılır.
💰 Fiyat sinyali, net transfer momentumundan fiyat yönünü tahmin eden ayrı bir ML modeli (softmax). Kesinlik değil, eğilimdir: en güçlü yükseliş sinyallerinin ~%40'ı gerçekleşir (base %2). Transferler başlayınca dolar.
🍀 = Understat underlying'e göre getirisi beklenenin altında (şanssız, patlaması yakın) — differential fırsatı. İsme tıkla → tam Understat dökümü (npxG, xGChain, xGBuildup).