Mejores Jugadores (todas las posiciones) de Ligue 1 (Jul 2026)
Clasificados por Analytical Strength Index
Resumen del mercado: Jugadores (todas las posiciones) de Ligue 1 2023-24
Nuestra base de datos registró 905 Jugadores (todas las posiciones) de Ligue 1 en la temporada 2023-24, que representan 39 clubes con un valor de mercado combinado de €4.2B. El valor de mercado medio de los Jugadores (todas las posiciones) de Ligue 1 era €4.7M, con una edad media de 29 años.
El jugador más valioso de Ligue 1 era Vitinha, valorado en €110.0M y que jugó en el Paris Saint-Germain con 26 años. Los 5 mejores Jugadores (todas las posiciones) promediaron €85.0M de valor de mercado, entre ellos Nuno Mendes and Willian Pacho.
La distribución por edad mostró que el jugador más joven registrado era Ayyoub Bouaddi (18 años, LOSC Lille, €40.0M), mientras que el de mayor edad era Laurent Koscielny (40 años, FC Girondins Bordeaux, €3.0M). La investigación muestra que los Jugadores (todas las posiciones) suelen alcanzar su mejor momento a los 26-27 años.
El análisis histórico mostró que 316 Jugadores (todas las posiciones) (35 %) aumentó su valor de mercado durante los siguientes 12 meses, según las trayectorias de la curva de edad, las tendencias de rendimiento de entonces y el análisis del tiempo de juego. El mercado de Ligue 1 para los Jugadores (todas las posiciones) siguió siendo muy competitivo con una notable actividad de fichajes en la temporada 2023-24.
Explora el tamaño del mercado por posición en Ligue 1
Gráfico de burbujas interactivo que muestra el crecimiento previsto a 2 años frente a la edad actual de todos los Jugadores (todas las posiciones) de Ligue 1. Identifica activos infravalorados y sigue el momentum del mercado en 39 clubes con un valor combinado de €4.2B.
Usa la barra de búsqueda de abajo para encontrar jugadores concretos, o aplica filtros para acotar los resultados por club, rango de edad o valor de mercado. Haz clic en el icono del gráfico junto a cualquier jugador para ver su trayectoria histórica de valor y la previsión.
Distribución por edad: Jugadores (todas las posiciones) de Ligue 1
El mercado de ALL de Ligue 1 muestra 5 segmentos de edad diferenciados, con el grupo más numeroso en la franja de 30+ (417 jugadores, 46 % del mercado). El grupo de edad de 24-26 concentra el mayor valor, con €1.2B, promediando €7.9M por jugador.
Mejores Jugadores (todas las posiciones) por franja de edad
U21 años (43 jugadores)
21-23 años (136 jugadores)
24-26 años (151 jugadores)
27-29 años (158 jugadores)
Distribución del valor de mercado
Concentración del nivel élite
Los 91 mejores Jugadores (todas las posiciones) (10 % de los jugadores) controlan €2.5B
Niveles del mercado
La estructura del mercado muestra un valor distribuido, con el nivel élite (€50m+) representando el 1 % del conjunto de ALL de Ligue 1.
Élite (€50M+)
Premium (€30-50M)
Alto (€15-30M)
Distribución por club: Jugadores (todas las posiciones) de Ligue 1
Entre los 39 clubes de Ligue 1, el Paris Saint-Germain lidera con 31 Jugadores (todas las posiciones) valorados en €1.2B (con una media de €39.1M por jugador). Los 10 mejores clubes concentran el 40 % de los Jugadores (todas las posiciones) registrados.
Paris Saint-Germain (31 Jugadores (todas las posiciones))
Olympique Marseille (43 Jugadores (todas las posiciones))
AS Monaco (35 Jugadores (todas las posiciones))
Stade Rennais FC (44 Jugadores (todas las posiciones))
Clasificación de jugadores
Clasificados por Analytical Strength Index. Haz clic en cualquier jugador para ver su perfil completo, o en el icono del gráfico para ver el historial de valor.
Vitinha
Paris Saint-Germain • 26 años
€95.1M
€110.0M
+15.6%
Previsto: €117.9M
95.5
Nuno Mendes
Paris Saint-Germain • 24 años
€64.9M
€75.0M
+15.6%
Previsto: €83.6M
95.0
Willian Pacho
Paris Saint-Germain • 24 años
€60.5M
€70.0M
+15.6%
Previsto: €78.0M
94.5
Désiré Doué
Paris Saint-Germain • 21 años
€77.8M
€90.0M
+15.6%
Previsto: €103.3M
94.1
Achraf Hakimi
Paris Saint-Germain • 27 años
€69.2M
€80.0M
+15.6%
Previsto: €85.7M
94.0
Khvicha Kvaratskhelia
Paris Saint-Germain • 25 años
€77.8M
€90.0M
+15.6%
Previsto: €91.6M
93.8
João Neves
Paris Saint-Germain • 21 años
€95.1M
€110.0M
+15.6%
Previsto: €126.2M
93.3
Ousmane Dembélé
Paris Saint-Germain • 29 años
€129.1M
€100.0M
-22.6%
Previsto: €85.4M
92.9
Bradley Barcola
Paris Saint-Germain • 23 años
€60.5M
€70.0M
+15.6%
Previsto: €78.0M
91.9
Ilya Zabarnyi
Paris Saint-Germain • 23 años
€43.2M
€50.0M
+15.6%
Previsto: €55.1M
89.9
Warren Zaïre-Emery
Paris Saint-Germain • 20 años
€43.2M
€50.0M
+15.6%
Previsto: €59.7M
87.4
Mason Greenwood
Olympique Marseille • 24 años
€43.2M
€50.0M
+15.6%
Previsto: €53.3M
87.2
Maghnes Akliouche
AS Monaco • 24 años
€38.9M
€45.0M
+15.6%
Previsto: €48.0M
85.9
Fabián Ruiz
Paris Saint-Germain • 30 años
€51.7M
€40.0M
-22.6%
Previsto: €34.5M
85.4
Senny Mayulu
Paris Saint-Germain • 20 años
€34.6M
€40.0M
+15.6%
Previsto: €47.7M
84.6
Ethan Nwaneri
Olympique Marseille • 19 años
€34.6M
€40.0M
+15.6%
Previsto: €49.6M
83.8
Ayyoub Bouaddi
LOSC Lille • 18 años
€34.6M
€40.0M
+15.6%
Previsto: €51.4M
83.2
Gonçalo Ramos
Paris Saint-Germain • 25 años
€30.3M
€35.0M
+15.6%
Previsto: €35.6M
82.5
Dilane Bakwa
RC Strasbourg Alsace • 23 años
€27.7M
€32.0M
+15.6%
Previsto: €35.7M
82.2
Marquinhos
Paris Saint-Germain • 32 años
€38.7M
€30.0M
-22.6%
Previsto: €25.1M
80.0
Herramientas de scouting
Analítica avanzada para decisiones de scouting y reclutamiento. Cada herramienta aporta información única sobre el valor, el potencial y la dinámica de mercado de los jugadores.
Eficiencia de Valor Pre-Pico (PPVE)
Identifica jugadores antes de su pico que ofrecen un valor excepcional en relación con su franja de edad. Cuanto mayor es el PPVE, mejor es el valor.
Entender la Eficiencia de Valor Pre-Pico (PPVE)
João Neves del Paris Saint-Germain, con 21 años, tiene la mayor Eficiencia de Valor Pre-Pico, con 44.00×. Eso significa que João Neves está valorado 44.00× por encima del jugador medio de la franja de edad de 21-23 años, lo que representa un valor excepcional antes de alcanzar su pico.
En segundo lugar está Désiré Doué del Paris Saint-Germain, que tiene 21 años, con un PPVE de 36.00×. Tercero es Khvicha Kvaratskhelia, del Paris Saint-Germain, que tiene 25 años con un PPVE de 30.00×.
Cómo se calcula el PPVE: el PPVE compara el valor de mercado actual de un jugador con el valor medio de todos los jugadores de su franja de edad. Un PPVE de 44.00× significa que el jugador vale un 4300 % más que los jugadores habituales de su edad, lo que los convierte en objetivos de alto valor antes de alcanzar su valor máximo.
PPVE por franja de edad
| Puesto | Jugador | Edad | Franja | Valor actual | Mediana de la franja | PPVE |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | João Neves Paris Saint-Germain | 21 | 21-23 | €110.0M | €2.5M | 44.00× |
| #2 | Désiré Doué Paris Saint-Germain | 21 | 21-23 | €90.0M | €2.5M | 36.00× |
| #3 | Khvicha Kvaratskhelia Paris Saint-Germain | 25 | 24-26 | €90.0M | €3.0M | 30.00× |
| #4 | Bradley Barcola Paris Saint-Germain | 23 | 21-23 | €70.0M | €2.5M | 28.00× |
| #5 | Nuno Mendes Paris Saint-Germain | 24 | 24-26 | €75.0M | €3.0M | 25.00× |
| #6 | Willian Pacho Paris Saint-Germain | 24 | 24-26 | €70.0M | €3.0M | 23.33× |
| #7 | Ilya Zabarnyi Paris Saint-Germain | 23 | 21-23 | €50.0M | €2.5M | 20.00× |
| #8 | Warren Zaïre-Emery Paris Saint-Germain | 20 | U21 | €50.0M | €2.5M | 20.00× |
| #9 | Mason Greenwood Olympique Marseille | 24 | 24-26 | €50.0M | €3.0M | 16.67× |
| #10 | Ayyoub Bouaddi LOSC Lille | 18 | U21 | €40.0M | €2.5M | 16.00× |
| #11 | Ethan Nwaneri Olympique Marseille | 19 | U21 | €40.0M | €2.5M | 16.00× |
| #12 | Senny Mayulu Paris Saint-Germain | 20 | U21 | €40.0M | €2.5M | 16.00× |
| #13 | Maghnes Akliouche AS Monaco | 24 | 24-26 | €45.0M | €3.0M | 15.00× |
| #14 | Dilane Bakwa RC Strasbourg Alsace | 23 | 21-23 | €32.0M | €2.5M | 12.80× |
| #15 | Malick Fofana Olympique Lyon | 21 | 21-23 | €30.0M | €2.5M | 12.00× |
| #16 | Lamine Camara AS Monaco | 22 | 21-23 | €30.0M | €2.5M | 12.00× |
| #17 | Gonçalo Ramos Paris Saint-Germain | 25 | 24-26 | €35.0M | €3.0M | 11.67× |
| #18 | Emmanuel Emegha RC Strasbourg Alsace | 23 | 21-23 | €28.0M | €2.5M | 11.20× |
| #19 | Arthur Vermeeren Olympique Marseille | 21 | 21-23 | €28.0M | €2.5M | 11.20× |
| #20 | Ibrahim Mbaye Paris Saint-Germain | 18 | U21 | €25.0M | €2.5M | 10.00× |
Potencial de Retorno al Pico (RPP)
Potencial de recuperación desde el valor actual hasta el pico previsto. Muestra cuánto recorrido al alza les queda a los jugadores que se acercan a su mejor momento.
Entender el Potencial de Retorno al Pico (RPP)
Mathys Niflore del FC Toulouse, con 19 años, tiene el mayor Potencial de Retorno al Pico, con +52 %. Eso significa que se prevé que Mathys Niflore se revalorice un 52 % al alcanzar su pico dentro de 7 años, lo que representa un recorrido al alza significativo antes de entrar en su mejor momento.
En segundo lugar está Renato Marin del Paris Saint-Germain, que tiene 20 años, con un RPP de +48 % (6 años hasta el pico). Tercero es Mike Penders, del RC Strasbourg Alsace, que tiene 20 años con un RPP de +48 % (6 años hasta el pico).
Cómo se calcula el RPP: el RPP compara el valor de mercado actual de un jugador con su valor de pico previsto, calculando el potencial de revalorización porcentual. Un RPP del 52 % significa que se espera que el jugador gane un 52 % de valor al entrar en su mejor momento, lo que los convierte en excelentes inversiones de crecimiento.
Potencial de recuperación por jugador
| Puesto | Jugador | Edad | Años hasta el pico | Actual | Previsión de pico | RPP % |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Mathys Niflore FC Toulouse | 19 | 7 | €1.0M | €2.1M | +52% |
| #2 | Renato Marin Paris Saint-Germain | 20 | 6 | €500K | €961K | +48% |
| #3 | Mike Penders RC Strasbourg Alsace | 20 | 6 | €1.0M | €1.9M | +48% |
| #4 | Quentin Ndjantou Paris Saint-Germain | 18 | 8 | €7.0M | €12.5M | +44% |
| #5 | Ibrahim Mbaye Paris Saint-Germain | 18 | 8 | €25.0M | €44.7M | +44% |
| #6 | Ayyoub Bouaddi LOSC Lille | 18 | 8 | €40.0M | €71.5M | +44% |
| #7 | Prosper Peter Angers SCO | 18 | 8 | €5.0M | €8.9M | +44% |
| #8 | Kader Meïté Stade Rennais FC | 18 | 8 | €10.0M | €17.9M | +44% |
| #9 | Soriba Diaoune LOSC Lille | 18 | 8 | €300K | €536K | +44% |
| #10 | Naoufel El Hannach Paris Saint-Germain | 19 | 7 | €1.2M | €2.1M | +44% |
| #11 | Noham Kamara Paris Saint-Germain | 19 | 7 | €1.0M | €1.8M | +44% |
| #12 | Robin Risser RC Lens | 21 | 5 | €10.0M | €17.9M | +44% |
| #13 | Guillaume Restes FC Toulouse | 21 | 5 | €20.0M | €35.7M | +44% |
| #14 | Trevan Sanusi FC Lorient | 19 | 7 | €500K | €831K | +40% |
| #15 | Enzo Sternal Olympique Marseille | 19 | 7 | €1.0M | €1.7M | +40% |
| #16 | Ethan Mbappé LOSC Lille | 19 | 7 | €9.0M | €15.0M | +40% |
| #17 | Samuel Amo-Ameyaw RC Strasbourg Alsace | 19 | 7 | €8.0M | €13.3M | +40% |
| #18 | Sidiki Chérif Angers SCO | 19 | 7 | €7.0M | €11.6M | +40% |
| #19 | Justin Bourgault Stade Brestois 29 | 20 | 6 | €600K | €997K | +40% |
| #20 | Dayann Methalie FC Toulouse | 20 | 6 | €8.0M | €13.3M | +40% |
Potencial Ajustado al Riesgo (RAU)
Potencial al alza ponderado frente a la incertidumbre de la previsión. Cuanto mayor es el RAU, mejor es el perfil de riesgo-recompensa.
Entender el Potencial Ajustado al Riesgo (RAU)
Mathys Niflore del FC Toulouse tiene el mayor Potencial Ajustado al Riesgo, con 154.3. Eso significa que Mathys Niflore tiene un 40 % de potencial al alza con solo un 0 % de incertidumbre en la previsión, lo que representa un excelente riesgo-recompensa para la revalorización.
En segundo lugar está Renato Marin del Paris Saint-Germain con un RAU de 118.5 (28 % de potencial, 0 % de incertidumbre). Tercero es Mike Penders, del RC Strasbourg Alsace, con un RAU de 118.5 (28 % de potencial, 0 % de incertidumbre).
Cómo se calcula el RAU: el RAU divide el potencial al alza entre la incertidumbre de la previsión (RAU = % de potencial ÷ % de incertidumbre). Un RAU de 154.3 significa que el potencial al alza es 154.3× mayor que la incertidumbre, lo que lo convierte en una oportunidad de crecimiento de alta confianza. Apunta a un RAU ≥2.0 para un riesgo-recompensa equilibrado.
Potencial ajustado al riesgo por jugador
| Puesto | Jugador | Previsto | Rango | Potencial % | RAU |
|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Mathys Niflore FC Toulouse | €1.4M | €1.3M-1.5M | +40% | 154.3 |
| #2 | Renato Marin Paris Saint-Germain | €639K | €581K-698K | +28% | 118.5 |
| #3 | Mike Penders RC Strasbourg Alsace | €1.3M | €1.2M-1.4M | +28% | 118.5 |
| #4 | Robin Risser RC Lens | €12.3M | €11.2M-13.5M | +23% | 103.3 |
| #5 | Guillaume Restes FC Toulouse | €24.7M | €22.4M-27.0M | +23% | 103.3 |
| #6 | Naoufel El Hannach Paris Saint-Germain | €1.5M | €1.3M-1.7M | +23% | 82.7 |
| #7 | Noham Kamara Paris Saint-Germain | €1.2M | €1.1M-1.4M | +23% | 82.7 |
| #8 | Lucas Lavallée Paris Saint-Germain | €344K | €316K-371K | +15% | 79.9 |
| #9 | Doğan Alemdar Stade Rennais FC | €1.7M | €1.6M-1.9M | +15% | 79.9 |
| #10 | Ayyoub Bouaddi LOSC Lille | €51.4M | €43.7M-59.1M | +29% | 74.2 |
| #11 | Ishé Samuels-Smith RC Strasbourg Alsace | €833K | €738K-929K | +19% | 69.6 |
| #12 | Yoni Gomis RC Strasbourg Alsace | €417K | €369K-465K | +19% | 69.6 |
| #13 | Dayann Methalie FC Toulouse | €9.5M | €8.4M-10.6M | +19% | 69.6 |
| #14 | Nidal Celik RC Lens | €1.2M | €1.1M-1.3M | +19% | 69.6 |
| #15 | Abdoul Ouattara RC Strasbourg Alsace | €10.7M | €9.5M-11.9M | +19% | 69.6 |
| #16 | Justin Bourgault Stade Brestois 29 | €714K | €632K-797K | +19% | 69.6 |
| #17 | Abdelhamid Ait Boudlal Stade Rennais FC | €11.9M | €10.5M-13.3M | +19% | 69.6 |
| #18 | Nhoa Sangui Paris FC | €6.0M | €5.3M-6.6M | +19% | 69.6 |
| #19 | Ethan Nwaneri Olympique Marseille | €49.6M | €42.2M-57.0M | +24% | 64.6 |
| #20 | Massamba N'Diaye Clermont Foot 63 | €551K | €507K-595K | +10% | 58.1 |
Índice de Presión de Plantilla (RPI)
Presión de profundidad de plantilla basada en la distribución de Z-scores. Un RPI negativo = poca profundidad, positivo = plantilla profunda.
Qué muestra esto
Z-Score explicado: mide cuántas desviaciones estándar separan la fortaleza de un jugador de la media de la posición. Un Z-Score de 0 significa media, +1.0 es una desviación estándar por encima de la media y -1.0 está por debajo de la media.
Cómo usarlo: un RPI < -1.0 indica una escasez crítica de profundidad. Estas posiciones necesitan refuerzos inmediatos. Un RPI > +1.0 sugiere una profundidad sólida, que permite solo incorporaciones selectivas y de alto valor.
Mercado actual: la posición de jugador muestra una profundidad débil (Z-score medio: -0.00). RPI: -0.00.
Análisis de profundidad de la posición
Z-Scores más altos
Z-Scores más bajos
Concentración por Cuota de Edad (ASC)
Identifica jugadores que captan un valor desproporcionado en relación con la representación de su grupo de edad. Un ASC positivo = concentración de valor.
Entender la Concentración por Cuota de Edad (ASC)
Thomas Meunier del LOSC Lille, en la franja de edad de 30+, tiene la mayor Concentración por Cuota de Edad, con +-26.3 %. Eso significa que Fabián Ruiz capta el 19.7 % del valor de mercado total representando solo el 46.1 % de los jugadores de su grupo de edad, lo que demuestra un estatus de élite dominante.
En segundo lugar está Marco Verratti del Paris Saint-Germain con un ASC de +-26.3 % (19.7 % de cuota de valor frente a 46.1 % de cuota de jugadores en la franja de 30+). Tercero es Sébastien Corchia, del FC Nantes, con un ASC de +-26.3 % (19.7 % de valor frente a 46.1 % de jugadores en la franja de 30+).
Cómo se calcula el ASC: ASC = (% del valor total) - (% del total de jugadores) en la franja de edad. Un ASC de +-26.3 % significa que el jugador capta un -26.3 % más de valor de mercado que su representación numérica, lo que indica un estatus de gran estrella. ASC > +15% = dominio de élite, ASC < -15% = posibles objetivos de valor.
Concentración de valor por jugador
| Puesto | Jugador | Franja de edad | Cuota de valor | Cuota de jugadores | ASC |
|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Thomas Meunier LOSC Lille | 30+ | 19.7% | 46.1% | -26.3% |
| #2 | Marco Verratti Paris Saint-Germain | 30+ | 19.7% | 46.1% | -26.3% |
| #3 | Sébastien Corchia FC Nantes | 30+ | 19.7% | 46.1% | -26.3% |
| #4 | Yoann Wachter FC Lorient | 30+ | 19.7% | 46.1% | -26.3% |
| #5 | Gaëtan Belaud Stade Brestois 29 | 30+ | 19.7% | 46.1% | -26.3% |
| #6 | Wahbi Khazri Montpellier HSC | 30+ | 19.7% | 46.1% | -26.3% |
| #7 | Amadou Soukouna FC Toulouse | 30+ | 19.7% | 46.1% | -26.3% |
| #8 | Jérémy Cordoval ESTAC Troyes | 30+ | 19.7% | 46.1% | -26.3% |
| #9 | Loïc Poujol FC Sochaux-Montbéliard | 30+ | 19.7% | 46.1% | -26.3% |
| #10 | Joffrey Cuffaut AS Nancy-Lorraine | 30+ | 19.7% | 46.1% | -26.3% |
| #11 | Dennis Appiah AS Saint-Étienne | 30+ | 19.7% | 46.1% | -26.3% |
| #12 | Benjamin Jeannot Dijon FCO | 30+ | 19.7% | 46.1% | -26.3% |
| #13 | Idriss Saadi RC Strasbourg Alsace | 30+ | 19.7% | 46.1% | -26.3% |
| #14 | Arnaud Souquet Montpellier HSC | 30+ | 19.7% | 46.1% | -26.3% |
| #15 | Cédric Cambon Thonon Évian Grand Genève FC | 30+ | 19.7% | 46.1% | -26.3% |
| #16 | Eric Bauthéac LOSC Lille | 30+ | 19.7% | 46.1% | -26.3% |
| #17 | John Tshibumbu GFC Ajaccio | 30+ | 19.7% | 46.1% | -26.3% |
| #18 | Florent Hanin Angers SCO | 30+ | 19.7% | 46.1% | -26.3% |
| #19 | Maxime Barthelmé FC Lorient | 30+ | 19.7% | 46.1% | -26.3% |
| #20 | Gabriel Silva AS Saint-Étienne | 30+ | 19.7% | 46.1% | -26.3% |
Mapa Comprar Ya vs Lista de Espera
Clasifica a los jugadores según su posición de edad y su potencial al alza para orientar el momento de la incorporación.
Qué muestra esto
Cómo usarlo:"Comprar Ya - Alto Potencial" = objetivos prioritarios inmediatos."Lista de Seguimiento" = vigilar durante 6-12 meses."Pico" = pagar una prima por rendimientos contrastados."En declive" = solo para profundidad a corto plazo.
Mercado actual: 31 objetivos inmediatos, 173 incorporaciones estándar, 0 candidatos en lista de seguimiento, 231 en su pico.
COMPRAR YA - Alto potencial
LISTA DE SEGUIMIENTO - Alto potencial
No hay jugadores en esta categoría
COMPRAR YA - Potencial medio
Jugadores en su PICO
Precio vs Z-Score de Pares
Análisis de precios basado en el IQR en relación con los pares de la posición. Identifica jugadores sobrevalorados/infravalorados frente al mercado.
Qué muestra esto
Cómo usarlo: un Z-score < -1.5 = significativamente infravalorado (posible chollo). Un Z-score > +1.5 = precio premium (requiere una sólida justificación). Dentro de ±1.0 = valor de mercado justo.
Mercado actual: la mediana de la posición es €450K. 0 infravalorados, 118 premium.
Posicionamiento de valor frente a los pares
| Jugador | Valor de mercado | Mediana de la posición | Z-Score | Valoración |
|---|---|---|---|---|
Christian Mawissa AS Monaco | €15.0M | €1.0M | -1.25 | Buen valor |
Paul Pogba AS Monaco | €15.0M | €1.0M | -1.25 | Buen valor |
Mason Greenwood Olympique Marseille | €50.0M | €1.0M | -1.25 | Buen valor |
Charlie Cresswell FC Toulouse | €15.0M | €1.0M | -1.25 | Buen valor |
Lucas Stassin AS Saint-Étienne | €15.0M | €1.0M | -1.25 | Buen valor |
Djaoui Cissé Stade Rennais FC | €15.0M | €1.0M | -1.25 | Buen valor |
Othmane Maamma Montpellier HSC | €300K | €1.0M | -1.00 | Buen valor |
Prosper Peter Angers SCO | €5.0M | €1.0M | -1.00 | Buen valor |
Kembo Diliwidi RC Lens | €300K | €1.0M | -1.00 | Buen valor |
Rayan Fofana RC Lens | €5.0M | €1.0M | -1.00 | Buen valor |
Soriba Diaoune LOSC Lille | €300K | €1.0M | -1.00 | Buen valor |
Marquinhos Paris Saint-Germain | €30.0M | €1.0M | -1.00 | Buen valor |
Emiliano Sala FC Nantes | €16.0M | €1.0M | -1.00 | Buen valor |
Moussa Niakhaté Olympique Lyon | €16.0M | €1.0M | -1.00 | Buen valor |
Achraf Hakimi Paris Saint-Germain | €80.0M | €1.0M | -1.00 | Buen valor |
Gonçalo Ramos Paris Saint-Germain | €35.0M | €1.0M | -1.00 | Buen valor |
Sebastian Nanasi RC Strasbourg Alsace | €15.0M | €1.0M | -1.00 | Buen valor |
Ilya Zabarnyi Paris Saint-Germain | €50.0M | €1.0M | -1.00 | Buen valor |
Nhoa Sangui Paris FC | €5.0M | €1.0M | -1.00 | Buen valor |
Yoni Gomis RC Strasbourg Alsace | €350K | €1.0M | -0.90 | Buen valor |
Cómo clasificamos a los Jugadores (todas las posiciones) de Ligue 1
Nuestro Analytical Strength Index está calibrado específicamente para los jugadores (todas las posiciones), mediante curvas de edad específicas de la posición y referencias de tiempo de juego. El modelo se basa en investigación académica sobre la valoración de jugadores (Franck y Nüesch, 2012) y las curvas de edad-rendimiento (Dendir, 2016).
Componentes de puntuación para ALL
Índice de Palmarés Histórico (35 %)
Valor de mercado máximo de la carrera de los jugadores (todas las posiciones) de Ligue 1, que refleja una trayectoria contrastada y la reputación. Usa una escala logarítmica para tener en cuenta la distribución exponencial del valor a nivel de élite.
Indicador de Rendimiento Actual (30 %)
Valor de mercado actual de los jugadores (todas las posiciones) de Ligue 1, que recoge el estado de forma reciente, las lesiones y el nivel de rendimiento actual. Ponderado para reflejar los patrones de depreciación relacionados con la edad.
Aprovechamiento del Tiempo de Juego (18 %)
Los centrocampistas con 2400+ minutos obtienen la puntuación más alta, lo que indica un papel de titular habitual y un rendimiento sostenido.
Curva de Rendimiento Ajustada por Edad (12 %)
Los centrocampistas alcanzan su pico a los 26-27 años con un declive del 6,0 %/año. Los jugadores antes del pico obtienen una puntuación más alta en trayectoria de desarrollo.
Ajuste por Nivel de Competición (3 %)
La Ligue 1 recibe la prima de las 5 grandes ligas europeas por la intensidad competitiva y la calidad del rival.
Multiplicador de Expectativas de Rendimiento (2 %)
Los jugadores de clubes con pedigrí en la Champions League afrontan mayores exigencias de rendimiento y complejidad táctica, lo que contribuye a su desarrollo y a la validación de su valor de mercado.
Referencias de Rendimiento de ALL
Edad de máximo rendimiento: 26-27 años (calidad técnica y visión táctica)
Ritmo de declive: 6,0 % anual (las habilidades técnicas envejecen mejor que los atributos físicos)
Minutos óptimos: 2400-2500 por temporada (equilibrio entre protagonismo y recuperación)
Previsión de valor de mercado a 1 año
Modelo probabilístico que combina la depreciación por curva de edad, el impulso del valor y los factores de tiempo de juego:
• Factor de edad: Centrocampista: -6,0 %/año tras el pico, +5 %/año antes del pico
• Trayectoria de valor: Cerca del pico de la carrera (>95 % del valor máximo): +3 % de impulso | Declive moderado: -5 %
• Factor de tiempo de juego: Titulares habituales (+2 %), rotación de la plantilla (-2 %)
• Rango de previsión: Intervalo de confianza del ±12-15 %
Base de investigación
• Dendir (2016): curvas de edad-rendimiento para los jugadores (todas las posiciones)
• Carmichael et al. (2011): depreciación de jugadores en las grandes ligas
• Franck y Nüesch (2012): modelos de precios hedónicos para la valoración del talento
• Szymanski, S. (2015). Money and Soccer: A Soccernomics Guide
Preguntas frecuentes
Preguntas habituales sobre los Jugadores (todas las posiciones) de Ligue 1 en la temporada 2023-24
¿Quiénes son los Jugadores (todas las posiciones) más valiosos de Ligue 1 en 2023-24?
El jugador más valioso de Ligue 1 en 2023-24 es Vitinha, que está valorado en €110.0M y juega en el Paris Saint-Germain. El segundo más valioso es Nuno Mendes (€75.0M, Paris Saint-Germain), seguido de Willian Pacho (€70.0M, Paris Saint-Germain). Nuestra base de datos registra 905 Jugadores (todas las posiciones) de Ligue 1 con valoraciones de mercado exhaustivas actualizadas para la temporada 2023-24.
¿Cómo se clasifican los Jugadores (todas las posiciones) de Ligue 1?
Los Jugadores (todas las posiciones) de Ligue 1 se clasifican según nuestro propio Analytical Strength Index, que está calibrado específicamente para los Jugadores (todas las posiciones). La puntuación combina seis factores: el Índice de Palmarés Histórico (35 %), que mide el valor máximo de la carrera; el Indicador de Rendimiento Actual (30 %), que refleja las señales recientes del mercado; el Aprovechamiento del Tiempo de Juego (18 %), que registra los minutos disputados; la Curva de Rendimiento Ajustada por Edad (12 %), que usa las edades de máximo rendimiento específicas de cada posición; el Coeficiente de Calidad de Liga (3 %) para el nivel competitivo de Ligue 1; y el Multiplicador de Nivel de Club (2 %), que tiene en cuenta el prestigio del club. Esta metodología se fundamenta en investigación académica, incluido el trabajo de Dendir (2016) sobre las curvas de edad-rendimiento y de Franck y Nüesch (2012) sobre modelos de precios hedónicos.
¿A qué edad alcanzan su mejor momento los Jugadores (todas las posiciones)?
¿Cuánto cuesta fichar a un jugador de primer nivel de Ligue 1?
Los traspasos de los Jugadores (todas las posiciones) de Ligue 1 varían considerablemente según el valor de mercado, la duración del contrato y la posición negociadora del club. Para el jugador mejor clasificado Vitinha (valor de mercado: €110.0M), los traspasos estimados oscilarían entre €88.0M y €154.0M según la situación contractual. Los jugadores con contratos más largos (más de 3 años) exigen traspasos premium (1,2-1,4 × el valor de mercado), mientras que los que están en su último año pueden estar disponibles por 0,8-1,1 × el valor de mercado. Nuestras estimaciones de traspaso se derivan de patrones históricos de fichajes y de modificadores según el tiempo de contrato, validados frente a transacciones reales de Ligue 1.
¿Cuál es la previsión de valor para los Jugadores (todas las posiciones) de Ligue 1?
Nuestro modelo de previsión a 1 año proyecta los cambios de valor de mercado de los Jugadores (todas las posiciones) de Ligue 1 a partir de la depreciación por curva de edad, la trayectoria histórica y los ajustes por tiempo de juego. La previsión combina tres factores: la apreciación/depreciación según la edad (los jugadores antes del pico ganan ~5 % anual hacia la edad de máximo rendimiento, y los posteriores al pico declinan a ritmos específicos de cada posición), el impulso de la trayectoria de mercado (comparando el valor actual con el máximo) y la confianza por tiempo de juego (los titulares habituales reciben un +2 %). Los intervalos de confianza de la previsión tienen en cuenta la volatilidad específica de cada posición:los centrocampistas tienen una volatilidad del ±12-15 %. Los jugadores jóvenes (menores de 22 años) y los mayores (mayores de 32 años) reciben multiplicadores de incertidumbre de 1,15 × debido a patrones impredecibles de desarrollo o declive.
¿De dónde proceden los datos de los jugador de Ligue 1?
Nuestros datos de los jugador de Ligue 1 proceden de la Transfer Intelligence Database propia de Football Analytics AI, que agrega valoraciones de mercado, estadísticas de jugadores, información contractual e historiales de traspasos de múltiples fuentes del sector. Los valores de mercado se actualizan periódicamente en función del rendimiento de los jugadores, las lesiones, las negociaciones contractuales y la actividad del mercado de fichajes. Enriquecemos estos datos con nuestra analítica propia, que incluye algoritmos de puntuación específicos de cada posición, curvas de edad-rendimiento calibradas según la investigación académica y modelos estadísticos de previsión. Todos los datos se validan frente a fuentes oficiales de Ligue 1 y se actualizan mensualmente para la temporada 2023-24 a fin de garantizar la precisión en las decisiones de reclutamiento e inversión.