Das Playbook, Inning 8: Erweiterte Statistiken zur Verwendung
(Das komplette Playbook mit neun Innings wurde ursprünglich im Frühjahr 2020 veröffentlicht. Es wurde gegebenenfalls für 2025 aktualisiert.)
Baseball ist heute ein völlig anderes Spiel als damals, als der Drehspieß erfunden wurde.
Im Jahr 1980 wurde fast jeder, der sich für Baseball interessierte, von so „Bubblegum Card“-Zahlen wie Schlagdurchschnitt, Homeruns, Siegen und ERA angelockt. Im Laufe der Jahre brachten die klügsten Köpfe des Spiels ans Licht, dass es bessere Möglichkeiten gab, Baseballspieler zu bewerten.
Heute haben wir so viele Statistiken zur Auswahl, dass selbst fortgeschrittene Fantasy-Spieler verwirrt sein könnten. Sogar das Einschalten einer Sendung kann manchmal entmutigend wirken, da aktuelle statistische Innovationen wie Exit Velocity, xwOBA oder FIP beiläufig in den Raum geworfen werden. Welche davon sind für unsere Zwecke wichtig? Und, vielleicht noch wichtiger, was zum Teufel bedeuten einige dieser Statistiken überhaupt?
Unabhängig von Ihrem Erfahrungsniveau im Fantasy-Baseball kann eine Auffrischung (oder Einführung für Neulinge) enorm hilfreich sein. Diese Ausgabe des Playbooks befasst sich eingehender mit einigen der moderneren Metriken, die wir zur Bewertung von Spielern verwenden. Sie sind unten in mehrere verschiedene statistische Kategorien unterteilt.
StatcastEs war im letzten halben Jahrzehnt der letzte Schrei in der Baseball-Analyse, im Fantasy-Baseball und sogar bei Fernsehübertragungen, aber was genau ist Statcast?
Statcast ist ein Datenverfolgungs- und -erfassungstool, das die Fähigkeiten der Spieler analysiert. Es begann 2014 auf teilweiser Probebasis und wurde 2015 in allen 30 Major-League-Stadien eingeführt. Anfangs verwendete es eine Kombination aus Kamera- und Radarsystemen, aber im Jahr 2020 wurde in jedem Major-League-Stadion ein hochentwickeltes Kamerasystem namens Hawk-Eye installiert, und mittlerweile sind an jedem Veranstaltungsort 12 solcher Kameras im Einsatz.
Diese Daten sind vollständig nur für die letzten 10 Saisons (2015-24) verfügbar. Das Statcast-Glossar von MLB.com bietet für Interessierte detailliertere Informationen zur Funktionsweise des Systems. Um es für Fantasy-Zwecke zusammenzufassen: Statcast bietet uns eine Möglichkeit, Spieler zu scouten, indem es die Rohfähigkeiten der Spieler in Statistiken umwandelt.
Am einfachsten finden Sie Statcast-Daten in einem leicht sortierbaren Format auf BaseballSavant.com . Dort finden Sie unter anderem Bestenlisten, Berichte zu vollständigen Spielerstatistiken, eine Suchmaschine, individuelle Spielerseiten und eine Anzeigetafel, mit der Sie die Leistung der Spieler in Echtzeit verfolgen können.
Hier sind einige der wichtigsten, für Fantasy relevanten Statcast-Kennzahlen:
Exit Velocity (EV): Hier wird in Meilen pro Stunde angegeben, wie schnell ein geschlagener Ball von einem Schlagmann geschlagen wurde. Je härter ein Schlagmann einen Ball schlägt, desto weniger Zeit hat die Verteidigung, um zu reagieren, und desto weiter fliegt der Ball wahrscheinlich, was die Chancen auf ein positives Ergebnis für den Schlagmann erhöht. Wenn diese Metrik zur Bewertung von Pitchern verwendet wird, sind daher niedrigere Zahlen wünschenswerter.
Die Exit Velocity eines Spielers wird am häufigsten durch den Durchschnitt dieser Zahl über alle von Statcast als „Batted Ball Events“ bezeichneten geschlagenen Bälle im Spiel angegeben, was seine durchschnittliche Exit Velocity ( aEV ) ist. Die durchschnittliche Exit Velocity der Liga lag im Jahr 2024 bei 88,8 mph, und ein Spieler musste 92,0 mph erreichen, um ins 90. Perzentil zu kommen, und 86,3 mph brachten ihn ins 10. Perzentil.
Dies waren die Top 10 im aEV unter den Titelkandidaten im Batting Title im Jahr 2024:
Aaron Judge , 96,2 Meilen pro Stunde Shohei Ohtani , 95,8 O'Neil Cruz , 95,5 Juan Soto , 94,2 Ketel Marte , 94,0 Vladimir Guerrero Jr. , 93,8 Kyle Schwarber , 93,6 Rafael Devers , 93,2 Matt Chapman , 93,2 Jordan Alvarez , 93,1
Giancarlo Stanton (94,6 mph), Fernando Tatis Jr. (93,5) und Austin Riley (93,3), die alle unter den Top 10 gelandet wären, wenn sie die erforderlichen Schlagauftritte gehabt hätten, um sich zu qualifizieren, fehlten 43, 64 und 33 PAs. Beachten Sie jedoch, dass die Bestenliste von Statcast ihre Qualifikationsschwelle nach der Anzahl der „Batted Ball Events“ und nicht nach den Schlagauftritten festlegt, was bedeutet, dass alle drei ihren Cut geschafft haben.
Dies waren die 10 Spieler mit dem niedrigsten aEV unter den berechtigten Schlagmännern:
Sal Frelick , 83,4 Meilen pro Stunde Isaac Paredes , 85,0 Nico Hörner , 85,7 Jacob Young , 85,8 Nolan Schanuel , 86,1 Daulton Varsho , 86,1 Steven Kwan , 86,3 Luis Arraez , 86,3 Nolan Arenado , 86,3 Andres Gimenez , 86,3
Mehrere andere Spieler auf der Bestenliste von Statcast, von denen jeder über 400 PAs hatte, hätten ebenfalls einen hohen Platz auf dieser Liste belegt, wenn sie sich für den Batting Title qualifiziert hätten, darunter Jose Caballero (83,7 mph), Jake McCarthy (84,5) und Brayan Rocchio (84,6).
Kommen wir zu den Pitchern. Unter den 126 Pitchern, die letzte Saison mindestens 100 Innings gespielt haben, waren dies die Top 10 im zugelassenen aEV:
Michael King , 85,7 Meilen pro Stunde Kyle Hendricks , 85,9 Hunter Brown , 86,2 Max Fried , 86,3 Nick Martinez , 86,4 Zack Wheeler , 86,5 Blake Snell , 86,5 Chris Sale , 86,5 Justin Steele , 86,9 Michael Wacha , 86,9
Umgekehrt waren dies die 10 schlechtesten Pitcher in dieser Kategorie:
Taj Bradley , 91,2 Meilen pro Stunde Patrick Corbin , 90,8 Kyle Harrison , 90,7 Trevor Rogers , 90,7 Casey Mize , 90,6 James Paxton , 90,5 Griffin Canning , 90,5 Jon Gray , 90,5 Carlos Rodon , 90,4 Colin Rea , 90,4
Abschusswinkel (LA): Dieser Winkel misst den vertikalen Winkel, in dem ein geschlagener Ball den Schläger des Schlagmanns verlässt. Ein Abschusswinkel von null Grad bedeutet, dass der Ball den Schläger parallel zum Boden verlassen hat, während ein Ergebnis von 90 Grad bedeutet, dass der Ball gerade nach oben vom Schläger abhebt. Wie bei der Austrittsgeschwindigkeit wird der Abschusswinkel am häufigsten als Durchschnitt ( aLA ) angegeben.
Der Abschusswinkel ist eine Möglichkeit, die Art des geschlagenen Balls zu bestimmen, wenn man ihn einzeln untersucht. Beispielsweise wird ein Abschusswinkel unter 10 Grad im Allgemeinen als Groundball angesehen, 10-25 Grad als Line Drive, 25-50 Grad als Flyball und alles über 50 Grad als Pop-up. Durchschnittlich werden Spieler mit höheren Abschusswinkeln im Allgemeinen als Flyball-Hitter (oder Pitcher) eingestuft, während Spieler mit niedrigeren Abschusswinkeln als Groundball-Hitter (oder Pitcher) bezeichnet werden.
Dies waren die 10 besten Schlagmänner der letzten Saison, die für den Batting Title in Frage kamen, was den durchschnittlichen Abschusswinkel angeht, zusammen mit ihrer Platzierung in Bezug auf die Flyball-Rate:
Daulton Varsho , 24,2º aLA, 30,6 FB% (32.-höchste) Anthony Santander , 22,8º aLA, 33,8 FB% (13.-höchster) Isaac Paredes , 22,4º aLA, 29,3 FB% (45.-höchster) Mookie Betts , 21,4º aLA, 35,3 FB% (achthöchster) Cal Raleigh , 21,2º aLA, 36,7 FB% (dritthöchster) Rhys Hoskins , 20,8º aLA, 36,6 FB% (vierthöchster) Willy Adames , 20,6º aLA, 36,4 FB% (fünfthöchster) Jose Ramirez , 19,6º aLA, 31,1 FB% (28.-höchster) Eugenio Suarez , 19,5º aLA, 33,3 FB % (15.-höchster) Salvador Perez , 19,0º aLA, 33,8 FB% (12.-höchster)
Als nächstes waren hier die letzten 10 im Abschusswinkel:
Jacob Young , 2,0º aLA, 15,4 FB% (niedrigster Wert) Brice Turang , 4,0º aLA, 17,7 FB% (drittniedrigster Wert) Brendan Rodgers , 5,0º aLA, 16,9 FB% (zweitniedrigster Wert) Yandy Diaz , 5,0º aLA, 17,8 FB% (viertniedrigster Wert) Maikel Garcia , 5,7º aLA, 20,4 FB% (zehntniedrigste) William Contreras , 6,1º aLA, 19,4 FB% (achtniedrigster Wert) Jackson Chourio , 7,2º aLA, 24,4 FB% (36.-niedrigster Wert) Jeremy Pena , 7,4º aLA, 23,0 FB% (26.-niedrigster Wert) Vladimir Guerrero Jr. , 7,4º aLA, 21,2 FB% (14.-niedrigster Wert) Luis Garcia Jr. , 7,5º aLA, 25,1 FB% (42.-niedrigster Wert)
Wiederum verwenden wir 100 gepitchte Innings als unsere Qualifikationsschwelle. Hier sind die 10 Pitcher mit den niedrigsten durchschnittlichen Launch Angles im Jahr 2024, zusammen mit ihren Flyball-Raten:
Jose Soriano , -1,1º aLA, 15,8 FB% (drittniedrigster Wert) Framber Valdez , -0,2º aLA, 15,0 FB% (am niedrigsten) Andre Pallante , 1,0º aLA, 16,2 FB% (fünftniedrigste) Cristopher Sanchez , 2,4º aLA, 15,6 FB% (zweitniedrigster Wert) Logan Webb , 2,4º aLA, 17,3 FB% (sechstniedrigster Wert) Max Fried , 2,7º aLA, 16,1 FB% (viertniedrigster Wert) Tanner Houck , 3,5º aLA, 17,4 FB% (siebenniedrigster Wert) Ranger Suarez , 5,7º aLA, 18,2 FB% (achtniedrigster Wert) Brayan Bello , 5,9º aLA, 19,6 FB% (10. niedrigster Wert) David Peterson , 7,0º aLA, 21,3 FB% (15.-niedrigster Wert)
Hier waren die 10 Pitcher mit den höchsten durchschnittlichen Abschusswinkeln:
Joey Estes , 25,1º aLA, 35,0 FB% (dritthöchster) Nestor Cortes , 21,9º aLA, 32,1 FB% (elfthöchster) Andrew Abbott , 20,7º aLA, 32,5 FB% (achthöchster) Tyler Alexander , 20,2º aLA, 34,5 FB% (vierthöchster) Hunter Greene , 20,0º aLA, 31,7 FB% (13.-höchster) Bailey Ober , 19,9º aLA, 35,2 FB% (zweithöchster) Kutter Crawford , 19,3º aLA, 32,3 FB% (neunthöchster) Nick Pivetta , 19,1º aLA, 32,1 FB% (zehnthöchster) Ryan Pepiot , 19,0º aLA, 29,0 FB% (35.-höchster) Luis Gil , 19,0º aLA, 30,0 FB% (24.-höchster)
Hard Hit Rate: Hier wird die Exit Velocity noch einen Schritt weitergeführt. Als „Hard Hit“ wird ein geschlagener Ball bezeichnet, der mit einer Exit Velocity von mindestens 95 mph geschlagen wurde. Anschließend wird der Durchschnitt aller geschlagenen Bälle des Spielers berechnet, die mit mindestens dieser Geschwindigkeit geschlagen wurden. Das Statcast-Glossar von MLB.com enthält weitere Einzelheiten zur Methodik, einschließlich der Begründung für diese Zahl. Zusammenfassend lässt sich jedoch sagen, dass sich das potenzielle Ergebnis eines geschlagenen Balls bei der Schwelle von 95 mph dramatisch verbessert.
Während Exit Velocity bei prädiktiven Analysen (für uns Fantasy-Analysen) helfen kann , ist Hard Hit Rate ein besseres Tool, da es nur die Rate der positivsten und produktivsten Ergebnisse ermittelt. Es besteht eine stärkere Korrelation zwischen hohen Hard Hit Rates bei Schlagmännern oder niedrigen bei Pitchern und Fantasy-Erfolg.
Unter den Schlagmännern, die im Jahr 2024 für den Batting Title in Frage kommen, waren dies die Top 10 in der Hard Hit Rate:
Aaron Judge , 61,0 % Shohei Ohtani , 60,1 % Juan Soto , 57,0 % Kyle Schwarber , 55,5 % Vladimir Guerrero Jr. , 54,9 % O'Neil Cruz , 54,9 % Gunnar Henderson , 53,9 % Ketel Marte , 53,8 % Marcell Ozuna , 53,5 % Rafael Devers , 52,6 %
Diese 10 Namen umfassten sieben der 10 Schlagmänner, die mindestens 40 Homeruns schlugen (Judge, Ohtani, Soto, Schwarber, Henderson, Marte und Ozuna), und die Gruppe erzielte durchschnittlich 38 Homeruns. Sieben der 10 landeten entweder bei den erzielten Fantasy-Punkten oder beim Player Rater unter den besten 12 Schlagmännern (Judge, Ohtani, Soto, Guerrero, Henderson, Marte und Ozuna).
Wenn wir den umgekehrten Ansatz wählen, sind hier die 10 schlechtesten Qualifikanten in der Hard Hit Rate:
Sal Frelick , 19,5 % Steven Kwan , 23,7 % Luis Arraez , 23,7 % Nolan Schanuel , 25,4 % Isaac Paredes , 27,1 % Nico Hörner , 27,6 % Andres Gimenez , 28,5 % Jacob Young , 28,9 % Brice Turang , 29,7 % Bryson Stott , 30,8 %
Unter Berücksichtigung der Qualifikationsschwelle für 100-Innings-Pitching sind hier die 10 besten Pitcher in Bezug auf die Hard Hit Rate im Jahr 2024:
Blake Snell , 28,9 % Michael King , 30,3 % Hunter Brown , 30,3 % Nick Martinez , 30,5 % Chris Sale , 31,2 % Corbin Burnes , 31,6 % Michael Wacha , 32,5 % Hunter Greene , 32,5 % Tyler Anderson , 33,0 % Justin Steele , 33,2 %
Umgekehrt waren hier die 10 schlechtesten Pitcher in der Hard Hit Rate:
Patrick Corbin , 46,7 % Logan Webb , 46,2 % Yusei Kikuchi , 45,0 % Framber Valdez , 45,0 % Casey Mize , 44,6 % Jared Jones , 44,5 % Trevor Rogers , 44,4 % Bryse Wilson , 44,3 % Jose Soriano , 44,3 % Kyle Harrison , 44,1 %
Barrels: Eine weitere Metrik, die „einen Schritt weiter geht“, diesmal kombiniert sie Austrittsgeschwindigkeit und Abschusswinkel. Barrels werden als geschlagene Bälle definiert, die in beiden Kategorien an den optimalen Stellen getroffen werden. Statcast klassifiziert sie speziell als geschlagene Bälle, die, wenn diese beiden Faktoren kombiniert werden, einen Batting Average von mindestens .500 und einen Slugging Percentage von 1.500 ergeben haben – kurz gesagt, sie sind die großen Hits und wahrscheinlich Homeruns. Das Statcast-Glossar von MLB.com geht hier etwas tiefer auf diese Kategorie ein.
Barrels können hilfreich sein, wenn man versucht, die Schlagkraft eines Spielers einzuschätzen (oder die Fähigkeit, sie auf der Pitching-Seite zu zügeln), insbesondere wenn man versucht, Parkfaktoren aus der Mischung zu entfernen. Schlagmänner, die in dieser Kategorie gut abschneiden, schneiden in der Regel auch in der Homerun-Abteilung gut ab, da alle 11, die im Jahr 2024 mindestens 60 Barrels schafften, auch mindestens 30 Homeruns schlugen (ein Niveau, das nur 23 Schlagmänner erreichten).
Hier waren die 11 Schlagmänner mit über 60 Barrels zusammen mit ihren Homerun-Gesamtzahlen und Ranglisten:
Aaron Judge , 105 Barrels, 58 Homeruns (MLB-Spitzenreiter) Shohei Ohtani , 103 Barrels, 54 Homeruns (Zweiter) Juan Soto , 91 Barrels, 41 Homeruns (vierter) Bobby Witt Jr. , 77 Barrels, 32 Homeruns (auf Platz 16) Vladimir Guerrero Jr. , 72 Barrels, 30 Homeruns (Platz 20) Marcell Ozuna , 68 Barrels, 39 Homeruns (Platz 5) Yordan Alvarez , 67 Barrel, 35 Homeruns (11.) Francisco Lindor , 67 Barrels, 33 Homeruns (auf Platz 14) Brent Rooker , 62 Barrels, 39 Homeruns (Platz 5) Teoscar Hernandez , 60 Barrels, 33 Homeruns (auf Platz 14) Kyle Schwarber , 60 Barrels, 38 Homeruns (Achter)
Um es noch einmal zu wiederholen: Dies ist eine Metrik, die auch zur Bewertung von Pitchern verwendet werden kann. Die drei ERA-Qualifikanten, die letzte Saison die wenigsten Barrels zuließen, waren Hunter Brown (21), Max Fried (24) und Chris Sale (24), während die fünf, die die meisten Barrels zuließen, JP Sears (57),Kutter Crawford (52), Kevin Gausman (52), Austin Gomber (52) und Carlos Rodon (52) waren.
Wenig überraschend erzielte Sale das beste HR/9-Verhältnis der Majors (0,46), während Fried den sechsten Platz belegte (0,67). Crawford (1,67) und Gomber (1,64) hatten die beiden schlechtesten HR/9-Verhältnisse, Rodon war der viertschlechteste (1,59) und Sears der achtschlechteste (1,39). Brown (0,95, 16. unter 58 Qualifikanten) und Gausman (0,99, 17.) lagen in dieser Kategorie jedoch im Mittelfeld, was zeigt, dass die Barrel-Rate für Pitcher nicht als das A und O für die Analyse von Fähigkeiten betrachtet werden sollte.
Spin Rate (SR): Dies ist die Geschwindigkeit, mit der sich der Baseball dreht, nachdem ihn ein Pitcher losgelassen hat, berechnet in Umdrehungen pro Minute. Neben der Geschwindigkeit hat die Spin Rate des Pitchers Einfluss auf seine Bewegung. Ein Fastball beispielsweise, der mit hohem Spin geworfen wird, überquert die Platte auf einer höheren Ebene als einer mit niedrigem Spin, was den mythischen „steigenden Fastball“ verursacht. Höhere Spin Raten erzeugen außerdem mehr Break beim Curveball des Pitchers und verbessern so dessen Effektivität.
Das bedeutet jedoch nicht, dass Spinraten an den Enden des Spektrums immer zu einer Steigerung der Pitch-Effektivität führen.
Brandon Pfaadt , der 2024 in mancher Hinsicht einen Schritt nach vorne machte, aber in Bezug auf Fantasy-Punkte immer noch kaum unter die Top 50 der Starting Pitcher kam, hatte eine durchschnittliche Spin Rate von 2.557, die fünfthöchste unter den Pitchern, die mindestens 500 von diesem bestimmten Pitch warfen. Pfaadts Four-Seamer erreichte im Durchschnitt nur 93,8 Meilen pro Stunde, was unter dem Ligadurchschnitt von 94,2 lag, und die Gegner schlugen .265 mit einem Slugging Percentage von .466 gegen den Pitch.
Allerdings spiegelten die Zahlen eine Verbesserung von Pfaadts Four-Seam-Fastball-Metriken wider, und es war positiv, dass er dessen Einsatz verringerte, um sich stärker auf seinen Sinker zu verlassen, wobei die beiden Würfe einen schönen Kontrast zueinander bildeten. Beide Würfe verbesserten ihre Leistung im Jahr 2024, und eine weitere Abhängigkeit von seinen sekundären Angeboten – insbesondere seinem Sweeper – kann ihm nur helfen, voranzukommen.
Pfaadts Ergebnisse beim Four-Seam-Fastball veranschaulichen jedoch, dass weder die Spin Rate noch die Durchschnittsgeschwindigkeit allein ausschlaggebend für einen Elite-Pitch sind.
Tanner Bibees Cutter hingegen ist ein ideales Beispiel für einen Pitch, der dank seiner hohen Spinrate effektiver wird. Unter den Pitchern, die 2024 mindestens 400 Cutter warfen, hatte er die meisten durchschnittlichen Umdrehungen pro Minute (2.742). Bibees Cutter war für 50 seiner insgesamt 187 Strikeouts verantwortlich, nachdem er 2023 51 seiner 141 Strikeouts erzielt hatte, und die Gegner erzielten nur .141 gegen ihn mit einem wOBA von .205.
Es ist ein Pitch, der Bibee hervorragend dabei geholfen hat, harten Kontakt zu minimieren und eine hohe Pop-Up-Rate zu erzielen. Seine Hard-Hit-Rate von 27,4 % und seine Pop-Up-Rate von 18,0 % mit dem Pitch gehören jeweils zu den besten Quoten des Spiels mit einem Cutter (mindestens 400 geworfen).
Erwarteter Schlagdurchschnitt (xBA), Erwarteter Slugging-Prozentsatz (xSLG) und Erwarteter gewichteter On-Base-Durchschnitt (xwOBA): Diese könnten für Fantasy-Manager am hilfreichsten sein und sind definitiv klügere Metriken, um „Glücksfaktoren“ aus den Zahlen der Spieler zu entfernen. Jeder formuliert eine erwartete Zahl basierend auf der Austrittsgeschwindigkeit, dem Abschusswinkel und, falls zutreffend, basierend auf der Art des geschlagenen Balls, der Sprintgeschwindigkeit des Spielers und bietet so eine bessere Einschätzung dessen, was man von dem Spieler erwarten sollte, entweder bei einem einzelnen Spiel oder über die Saison (bei den kumulierten Zahlen).
Der erwartete gewichtete On-Base-Durchschnitt dürfte für diejenigen von Ihnen in punktebasierten Ligen interessanter sein, die Doubles und Triples belohnen. Er hilft dabei, ein vollständigeres Bild der Schlagfähigkeit eines Spielers zu erhalten.
Hier waren die 10 besten qualifizierten Schlagmänner in Bezug auf xwOBA im Jahr 2024, zusammen mit ihren Platzierungen unter den Schlagmännern in Fantasy-Punkten:
Aaron Judge , .479 xwOBA, 630 Fantasy-Punkte (Zweiter) Juan Soto , .462 xwOBA, 582 (vierter) Shohei Ohtani , .442 xwOBA, 653 (erster) Yordan Alvarez , .411 xwOBA, 467 (Achter) Vladimir Guerrero Jr. , .408 xwOBA, 510 (sechster) Bobby Witt Jr. , .407 xwOBA, 590 (vierter) Marcell Ozuna , .402 xwOBA, 436 (auf Platz 11) Ketel Marte , .392 xwOBA, 436 (gleicher 11. Platz) Corey Seager , .390 xwOBA, 343 (47.) Kyle Schwarber , .380 xwOBA, 406 (auf Platz 20)
Diese Kategorien können auch verwendet werden, um Regressionskandidaten zu identifizieren, also Spieler, deren Batted-Ball-Ergebnisse günstiger waren, als sie hätten sein sollen. Tyler Fitzgerald , der in Inning 6 von The Playbook für seinen unerwarteten Leistungsschub am Ende der Saison erwähnt wird, hatte den größten wOBA-xwOBA-Split der Majors unter Schlagmännern mit mindestens 300 Plate Appearances, 65 Punkte in diese Richtung (.357 wOBA, .292 xwOBA).
Hier finden Sie alle diese erwarteten Statistiken sowie einige der anderen Statcast-Angebote, einschließlich einer CSV-Download-Option. Die Zahlen für Pitcher finden Sie auch hier .
Sprintgeschwindigkeit: Diese 2017 eingeführte Methode misst in Fuß, wie schnell ein Spieler während des schnellsten einsekündigen Zeitfensters lief, in dem er die Bases lief. Zwei Arten von Baserunning-Gelegenheiten werden gemessen: Läufe zur ersten Base bei schwach geschlagenen Groundern oder Läufe über zwei oder mehr Bases bei Bällen, die im Park gehalten werden (ausgenommen Läufe von der zweiten Base bei einem Extra-Base-Hit). Dies hilft dabei, ein Gefühl für die reine Geschwindigkeit eines Spielers zu bekommen, was nützlich sein kann, wenn man in Fantasy nach gestohlenen Bases sucht.
Jeder Lauf, der mit mehr als 30 Fuß pro Sekunde gemessen wird, wird als ausgezeichnet gewertet und als „Burst“ bezeichnet, und die durchschnittliche Sprintgeschwindigkeit der Liga ist normalerweise nur etwas besser als 27 Fuß pro Sekunde. Bei langsameren Läufern erreichen die Werte manchmal nur 22 Fuß pro Sekunde. Ein bemerkenswertes Beispiel aus jüngster Zeit ist Yadier Molina, der 2022 mit 21,8 Fuß pro Sekunde den schlechtesten Durchschnitt im Baseball (unter denen mit mindestens 50 gemessenen Läufen) erzielte.
Dies waren die Top-10-Performer im Sprint Speed im Jahr 2024, unter denen, bei denen mindestens 50 „Wettkampfläufe“ gemessen wurden, zusammen mit der Gesamtzahl ihrer gestohlenen Bases:
Bobby Witt Jr. , 30,5 Fuß/Sekunde, 31 von 43 Bases gestohlen Johan Rojas , 30,1 Fuß/Sekunde, 25 von 29 Bases gestohlen Elly De La Cruz , 30,0 Fuß/Sekunde, 67 von 83 gestohlenen Bases Tyler Fitzgerald , 30,0 Fuß/Sekunde, 17 von 21 Bases gestohlen Pete Crow-Armstrong , 30,0 Fuß/Sekunde, 27 von 30 Bases gestohlen Victor Scott II , 30,0 Fuß/Sekunde, 5 von 6 Bases gestohlen Jorge Mateo , 29,9 Fuß/Sekunde, 13 von 15 Bases gestohlen Jose Siri , 29,9 Fuß/Sekunde, 14 von 21 Bases gestohlen Garrett Hampson , 29,8 Fuß/Sekunde, 7 von 9 Bases gestohlen Jeremy Pena , 29,8 Fuß/Sekunde, 20 von 26 Bases gestohlen
Wie Sie sehen, hat diese Gruppe insgesamt 226 von 283 Bases gestohlen, was einer Erfolgsquote von 79,9 % entspricht und damit über dem Durchschnitt der Liga (79,0 %) liegt.
Es gibt noch viele andere Statcast-Kategorien, die Sie untersuchen können, aber diese sieben sind für Fantasy-Manager am relevantesten.
Verteidigungsunabhängige Pitching-MetrikenFIP und xFIP: Abkürzung für Fielding Independent Pitching Score – und für erwarteten FIP. Damit wird versucht, den Einfluss der Verteidigung eines Pitchers auf seine Statistiken zu eliminieren, indem er nur anhand seiner zugelassenen Homeruns, Walks und Hit Batsmen sowie seiner Strikeouts beurteilt und diese auf eine Zahl reduziert werden, die dem ERA ähnelt. xFIP geht noch einen Schritt weiter und entfernt den „Glücksfaktor“ bei Homeruns, indem stattdessen die zugelassenen Fly Balls der Pitcher verwendet und eine durchschnittliche Homerun-Rate für diese angenommen wird.
FIP kann eine schnelle und einfache Methode sein, um das Pech eines Pitchers während der betreffenden Saison zu beseitigen und Pitcher zu identifizieren, deren Schicksal sich in Zukunft ausgleichen sollte. xFIP kann unterdessen hilfreich sein, wenn Pitcher bewertet werden, die in Stadien mit deutlich unterschiedlichen Parkfaktoren eingesetzt werden, oder wenn sie das Team wechseln. Welches auch immer Sie verwenden, beide sind wesentlich stärkere Scouting-Maßnahmen als ERA.
Dies waren die Top 10 Pitcher im FIP im Jahr 2024, unter denen, die mindestens 100 Innings gepitcht haben und alle eine hervorragende Saison hatten:
Chris Sale , 2.09 Blake Snell , 2,43 Paul Skenes , 2.44 Tarik Skubal , 2,49 Garrett Häkeln , 2,69 Tyler Glasnow , 2,90 Reynaldo Lopez , 2,92 Logan Webb , 2,95 Cole Ragans , 2,99 Christoph Sanchez , 3,00
Der Vergleich des FIP eines Pitchers mit seinem ERA ist oft eine praktische, wenn auch einfache Methode, um „Glückspilze“ aufzuspüren, die im kommenden Jahr mehr Glück haben könnten. Unter den Pitchern, die mindestens 100 Innings geworfen haben, waren dies die 10 größten ERA-FIP-Differenzen, die eher darauf hindeuten, dass sie mehr Pech hatten:
Jordan Montgomery , 1,75 Runs Unterschied (6,23 ERA, 4,48 FIP) Patrick Corbin , 1,20 (5,62, 4,41) Kenta Maeda , 1,12 (6,09, 4,96) Meilen Mikolas , 1,11 (5,35, 4,24) Brandon Pfaadt , 1,10 (4,71, 3,61) Kyle Hendricks , 0,94 (5,92, 4,98) Garrett Crochet , 0,89 (3,58, 2,69) Nick Lodolo , 0,81 (4,76, 3,95) Jon Gray , 0,77 (4,47, 3,70) Sonny Gray , 0,72 (3,84, 3,12)
Das heißt nicht, dass Hendricks 2025 ein großes Comeback gelingen wird, zumal ein FIP von 4,98 alles andere als eine schöne Zahl ist. Aber zu seiner Verteidigung und der Verteidigung des Rests der Liste muss man sagen, dass mehrere der Namen auf der Top-10-Liste des letzten Jahres – Brady Singer , Dylan Cease , Luke Weaver , Taj Bradley und Hunter Brown – 2024 erhebliche Verbesserungen ihres Fantasy-Werts verzeichnen konnten.
Umgekehrt sind hier die 10 Pitcher, die hinsichtlich ihrer ERA-FIP-Differenz das meiste Glück hatten:
Michael Lorenzen , minus 1,58 Runs Unterschied (3,31 ERA, 4,89 FIP) Ronel Blanco , minus-1,35 (2,80, 4,15) Andrew Abbott , minus 1,33 (3,72, 5,04) Jose Berrios , minus 1,11 (3,60, 4,72) Bowden Francis , minus 1,06 (3,30, 4,36) Bryse Wilson , minus 1,05 (4,04, 5,09) Luis L. Ortiz , minus -0,93 (3,32, 4,25) Reynaldo Lopez , minus -0,93 (1,99, 2,92) Tobias Myers , minus 0,91 (3,00, 3,91) Javier Assad , minus 0,90 (3,73, 4,64)
Hüten Sie sich jedoch davor, zu viel Wert auf FIP und xFIP zu legen. Ich empfehle, sie lediglich als ein weiteres Bewertungsinstrument in Ihrem Werkzeugkasten zu betrachten. Miley beispielsweise hat in jeder seiner letzten drei gesunden Saisons (2019, 2021 und 2023) eine ERA-FIP-Differenz von mindestens einem halben Lauf und zeigt dank seiner Kontrolle und seiner Fähigkeit, harten Kontakt zu minimieren, eine Tendenz, seine Peripheriegeräte zu übertreffen.
SIERA: Eine Abkürzung für Skill-Interactive ERA. SIERA ist eine neuere Innovation, die wie FIP versucht, den defensiven Einfluss aus der Pitching-Gleichung zu entfernen und zu bestimmen, wie effektiv der jeweilige Werfer tatsächlich war. Der Hauptunterschied zwischen SIERA und FIP besteht darin, dass letzteres geschlagene Bälle aus seiner Gleichung ausschließt, ersteres sie jedoch in der Berechnung berücksichtigt. Wenn Sie an den mathematischen Details interessiert sind, hat FanGraphs eine großartige Kolumne geschrieben, in der SIERA erklärt und die Formel zur Berechnung bereitgestellt wird. Hier .
Obwohl die Rangliste von SIERA nicht genau mit der von FIP übereinstimmt, ist sie gut darin, die Fähigkeiten der Pitcher zu identifizieren. Hier waren die Top 10 in SIERA im Jahr 2024, wobei die 100-Inning-Schwelle für die Qualifikation verwendet wurde:
Chris Sale , 2,80 Tarik Skubal , 2,89 Sonny Gray , 3.03 Jack Flaherty , 3.10 Logan Gilbert , 3.19 Yusei Kikuchi , 3,30 Zack Wheeler , 3,32 Framber Valdez , 3,41 Pablo Lopez , 3,46 Dylan Cease , 3,46
Auf „Glück“ basierende StatistikenEinst das heißeste Thema in der Fantasy-Baseball-Analyse, sind auf Glück basierende Statistiken in den letzten Saisons etwas in den Hintergrund geraten, da wir uns der Faktoren, die sie beeinflussen, stärker bewusst werden. Dennoch lohnt es sich, diese kurz aufzufrischen, da jede einzelne einen kleinen Einblick in die Fähigkeiten eines Spielers geben kann, ganz zu schweigen davon, dass unser Verständnis dieser Statistiken die Fallstricke aufdecken kann, die sich ergeben, wenn man ihnen zu sehr vertraut.
BABIP oder Batting Average on Balls in Play: BABIP wurde erstmals um die Jahrhundertwende von Voros McCracken eingeführt und misst die Fähigkeit eines Pitchers, Schläge auf Bälle im Spiel zu verhindern, sowie die Erfolgsquote eines Schlagmanns nur bei den geschlagenen Bällen, die er ins Spiel bringt. Dabei werden Walks, Strikeouts und Homeruns – die schließlich nicht im Spielfeld landen – aus der Gleichung entfernt. Sie können es selbst berechnen, indem Sie Hits minus Homeruns durch At-Bats minus Homeruns minus Strikeouts plus Sacrifice Flies dividieren, oder (H – HR)/(AB – HR – K + SF).
Die Idee ist, dass der durchschnittliche BABIP der Liga im Allgemeinen bei etwa .300 liegt, sodass jeder Spieler, dessen Wert deutlich davon abweicht, in naher Zukunft wahrscheinlich wieder in Richtung dieses Durchschnittswerts zurückkehren wird. Als sich im letzten Jahrzehnt defensive Verschiebungen durchsetzten, sank diese Zahl jedoch langsam. Seltsamerweise schwankte der BABIP der Liga von 2020 bis 2022 zwischen .290 und .292, stieg dann mit den neuen Regeln für Verschiebungen im Jahr 2023 auf .297 und fiel unter denselben neuen Regeln in der letzten Saison wieder auf .291.
Das Problem mit BABIP als Analysetool besteht darin, dass es sowohl die Qualität des Kontakts, der mit der Art des geschlagenen Balls verbunden ist, als auch die defensive Aufstellung völlig ignoriert – Dinge, die die oben erwähnten „erwarteten“ Statistiken von Statcast korrigieren sollen. Deshalb ist es bei der Untersuchung von BABIP ratsam, die Art des Pitchers oder Schlagmanns (Ground Ball vs. Fly Ball) sowie die eigene Geschichte des Spielers in dieser Kategorie zu berücksichtigen. Hat er beispielsweise regelmäßig BABIPs erzielt, die über dem Durchschnitt der Liga liegen?
Im Jahr 2024 war Seiya Suzuki (.370) der bestqualifizierte Schlagmann in Bezug auf den BABIP, und seine Zahl lag 34 Punkte über seiner Karrierequote in dieser Kategorie zu Beginn der Saison und 29 Punkte über seiner Marke von 2023. Dieser Vergleich deutet darauf hin, dass bei ihm im Jahr 2024 mit einem Rückgang des Schlagdurchschnitts zu rechnen ist.
Es ist jedoch fair, darauf hinzuweisen, dass Suzukis Karriere-BABIP von .347 in drei Jahren in den USA den siebtbesten Platz unter den Spielern mit mindestens 1.000 Schlagauftritten einnimmt, und er hatte während seiner Karriere in Japan auch einen BABIP von .329. Erwarten Sie nicht, dass sein BABIP vollständig auf den Durchschnitt der Liga zurückfällt.
Prozentsatz der Homeruns pro Flyball (HR/FB%): Wie bereits im obigen xFIP-Abschnitt erwähnt, bestimmt der Prozentsatz der Homeruns pro Flyball, wie viel Glück ein Spieler mit seinen Flyballs hatte, die den Außenfeldzaun für einen Homerun passierten. Der jährliche Durchschnitt der Liga in dieser Kategorie variiert stärker als BABIP, lag 2024 jedoch bei 9,9 % – und das, nachdem die Quote 2022 bei 9,7 % und 2023 bei 10,6 % lag. Wie bei BABIP wird erwartet, dass sich Schlagmänner und Pitcher in naher Zukunft wieder dem Mittelwert annähern, obwohl diese Kategorie im Gegensatz zu BABIP viel leichter von Dingen wie Kontaktqualität oder Parkfaktoren beeinflusst werden kann.
Im Jahr 2024 hatte Framber Valdez (13,4 %) die höchste Qualifikationsquote unter den Pitchern, während Sonny Gray , der den 21. Platz unter den Starting Pitchern und den 50. Platz insgesamt bei den Fantasy Points belegte, eine Quote von 13,2 % hatte, nachdem er 2023 die beste Zahl der Liga in dieser Kategorie erzielt hatte. Chris Sale hatte 2024 die niedrigste Quote der Majors (6,3 %).
Eine große Schwierigkeit, die es bei dieser Kategorie zu beachten gilt, sind die unterschiedlichen Berechnungen in den statistischen Quellen, die auf die unterschiedliche Klassifizierung der geschlagenen Balltypen sowie die geringfügigen Unterschiede in den Formeln zurückzuführen sind. FanGraphs hat beispielsweise den durchschnittlichen Home Run per Fly Ball-Prozentsatz der Liga mit 11,6 % angegeben.
Strand Rate oder Left On Base Percentage (LOB%): Dies misst den Prozentsatz der Baserunner, die ein Pitcher bei einem bestimmten Spiel oder im Laufe einer Saison auf der Base zurücklässt. Anstatt die tatsächliche Anzahl der gestrandeten Baserunner zu berücksichtigen, wird angenommen, dass die Läufer mit einer ligaweiten Durchschnittsrate punkten. Die Formel lautet Hits plus Walks plus Hit Batsmen minus erzielte Runs, geteilt durch Hits plus Walks plus Hit Batsmen minus Home Runs mal 1,4 (ein vorgegebener, ligaweit durchschnittlicher Faktor) oder (H + BB + HB - R)/(H + BB + HB - (HR * 1,4)).
Die durchschnittliche Strandrate der Liga liegt normalerweise bei etwa 72,0 % und lag 2024 bei 72,1 %. In der letzten Saison war Ronel Blanco unter den ERA-qualifizierten Pitchern Spitzenreiter in dieser Kategorie (83,6 %), während Miles Mikolas (62,9 %) das Schlusslicht bildete. Blancos Strandrate war bei weitem die beste, die er in seiner neunjährigen Profikarriere jemals bei einem Stopp erzielt hatte, was die Befürchtungen verstärkt, dass er 2025 nachlassen wird.
Varianz von Standort zu StandortNicht jeder geschlagene Ball wird gleich bewertet.
Wie in der Kategorie „Home Run per Fly Ball Percentage“ erwähnt, kann die Klassifizierung der geschlagenen Bälle im Spiel einen spürbaren Einfluss auf die Ergebnisse haben. Beispielsweise weisen sowohl Statcast als auch unser internes Pitch-Tracking-Tool Pop-ups als eigene Kategorie zu, unabhängig von Fly Balls, während die von FanGraphs aufgelisteten Fly Ball-Raten diese Pop-ups einschließen. Hard Hit-Raten können je nach Quelle ebenfalls variieren.
So hatte beispielsweise Daulton Varsho die höchste Pop-Up-Rate der Majors unter den Schlagmännern, die für den Batting Title in Frage kommen, da er den Ball in 18,2 % der Fälle, in denen er ihn ins Spiel brachte, hochgeschlagen hat. FanGraphs rechnet diese in seine Fly-Ball-Rate ein, wodurch er dort auf 52,9 % kam, den zweithöchsten Wert unter 129 Qualifikanten, während er laut unserem internen Pitch-Tracking-Tool nur eine Fly-Ball-Rate von 30,6 % hatte, den 32.-höchsten Wert in derselben Gruppe. Wer sich Varshos Fly-Ball-Rate auf FanGraphs ansieht, könnte annehmen, dass er die höheren Außenfeldzäune des Rogers Centre – die wurden vor der Saison 2023 erhöht – besser überwinden kann, als er es tatsächlich ist.
Berücksichtigen Sie bei Ihren Daten immer mehrere Quellen. Bei großen Abweichungen in den Ergebnissen sind möglicherweise zusätzliche Untersuchungen erforderlich, um das wahre Fähigkeitsniveau des Spielers zu ermitteln. Wenn alles andere fehlschlägt, würde ich jedoch in erster Linie den Statcast-Daten vertrauen.
Wo Sie diese Zahlen selbst eingehender recherchieren könnenJede der oben genannten statistischen Kategorien ist leicht im Internet verfügbar, einschließlich zahlreicher Download-Optionen, damit Sie selbst mit den Zahlen spielen können.
BaseballSavant.com, auf das ich bereits verwiesen habe, beherbergt eine Vielzahl von Statcast-Statistiken, die sortiert, durchsucht und heruntergeladen werden können. Einige der Links dazu sind oben verfügbar, aber ich konzentriere mich hier auf die Suchseite , da sie ein großartiger Ort ist, um beim Scouting von Spielern Abfragen Ihrer Wahl auszuführen.
Dort finden Sie alle möglichen Situationen, mit denen die Facetten des Spiels eines Spielers in Bezug auf verschiedene Pitch -Typen, in bestimmten Fällen, in Bezug auf die Handlungen oder die Verwendung spezifischer Datumsbereiche, unter anderem, zuerst Ihren Player -Typ, den Teig (oder das bestimmte Positionsspiel) oder einen spezifischen Player -Spieler ausgewählt haben. > = AS 2023-09-01, dann wählen Sie Sortier nach XWOBA.
Wie Sie sehen können , nimmt Aaron Judge (.499) mit dieser Spaltung den Spitzenplatz ein, während Dominic Fletcher (.185) zuletzt.
Michael Harris IIs starkes Finish-er traf mit acht Homeruns und 18 RBI.
Fangraphs ist eine weitere Website, die benutzerdefinierte Statistikberichte anbietet, einschließlich derjenigen, die Sie herunterladen können. .
Wie bei Statcast bietet Fangraphs Optionen zum Überprüfen der Spaltungen der Spieler sowie zum Anfordern von Nummern in einem benutzerdefinierten Datumsbereich. Identität unter den Qualifikationen in diese Richtung .
Als kurzer Hinweis, als Fangraphs keine Paywalled -Website, insbesondere in der schwierigen aktuellen Umgebung, sollten Sie eine Mitgliedschaft bestellen, um Ihre Unterstützung zu bieten.
Zu einigen anderen Websites sollten Sie in Ihrem Scouting berücksichtigen:
Brooks Baseball: Ihre Stärke ist das Pitch F/X -Tool, mit dem Sie auf Spieler ähneln können, die auf Statast verfügbar sind.
Baseball -Prospekt: Sie gibt es schon seit einiger Zeit und bieten seit über zwei Jahrzehnten Analysen und veröffentlichen dort ein Jahr, in dem jeder Spieler einzeln profiliert.
Nachdem Sie Ihre Füße mit fortgeschrittenen Statistiken nass gemacht haben, setzen wir sie mit dem endgültigen Inning des Playbooks einige meiner bevorzugten Erkenntnisse mit vielen der oben diskutierten Tools aus.
espn
