Mejores Centrales de Ligue 1 (Sep 2026)
Clasificados por Analytical Strength Index
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.
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.
Willian Pacho
Paris Saint-Germain • 24 años
€69.2M
€80.0M
+15.6%
Previsto: €75.6M
94.7
Jérémy Jacquet
Stade Rennais FC • 21 años
€47.6M
€55.0M
+15.6%
Previsto: €55.5M
90.2
Ilya Zabarnyi
Paris Saint-Germain • 24 años
€34.6M
€40.0M
+15.6%
Previsto: €38.9M
87.2
Marquinhos
Paris Saint-Germain • 32 años
€36.2M
€28.0M
-22.6%
Previsto: €16.1M
78.9
Charlie Cresswell
FC Toulouse • 24 años
€21.6M
€25.0M
+15.6%
Previsto: €24.3M
77.4
Nathan Ngoy
LOSC Lille • 23 años
€21.6M
€25.0M
+15.6%
Previsto: €24.3M
77.1
Samson Baidoo
RC Lens • 22 años
€21.6M
€25.0M
+15.6%
Previsto: €25.4M
76.9
Tylel Tati
FC Nantes • 18 años
€21.6M
€25.0M
+15.6%
Previsto: €29.1M
75.7
Lucas Beraldo
Paris Saint-Germain • 22 años
€19.0M
€22.0M
+15.6%
Previsto: €22.3M
75.4
Ismaël Doukouré
RC Strasbourg Alsace • 23 años
€17.3M
€20.0M
+15.6%
Previsto: €19.4M
74.3
Malang Sarr
RC Lens • 27 años
€17.3M
€20.0M
+15.6%
Previsto: €19.0M
73.9
Ismaëlo Ganiou
RC Lens • 21 años
€17.3M
€20.0M
+15.6%
Previsto: €20.3M
73.7
Diego Coppola
Paris FC • 22 años
€15.6M
€18.0M
+15.6%
Previsto: €18.3M
72.7
Leonardo Balerdi
Olympique Marseille • 27 años
€15.6M
€18.0M
+15.6%
Previsto: €17.1M
72.6
Facundo Medina
Olympique Marseille • 27 años
€15.6M
€18.0M
+15.6%
Previsto: €17.1M
72.6
Nayef Aguerd
Olympique Marseille • 30 años
€19.4M
€15.0M
-22.6%
Previsto: €10.5M
70.3
Moussa Niakhaté
Olympique Lyon • 30 años
€19.4M
€15.0M
-22.6%
Previsto: €10.5M
70.3
Alexsandro
LOSC Lille • 27 años
€13.0M
€15.0M
+15.6%
Previsto: €14.2M
70.3
Christian Mawissa
AS Monaco • 21 años
€13.0M
€15.0M
+15.6%
Previsto: €15.2M
70.1
Anthony Rouault
Stade Rennais FC • 25 años
€10.4M
€12.0M
+15.6%
Previsto: €12.3M
68.4
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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 Centrales de Ligue 1. Identifica activos infravalorados y sigue el momentum del mercado en 36 clubes con un valor combinado de €964.5M.
Distribución por edad: Centrales de Ligue 1
El mercado de CB de Ligue 1 muestra 5 segmentos de edad diferenciados, con el grupo más numeroso en la franja de 30+ (120 jugadores, 48 % del mercado). El grupo de edad de 21-23 concentra el mayor valor, con €288.6M, promediando €7.0M por jugador.
Mejores Centrales por franja de edad
U21 años (13 jugadores)
21-23 años (41 jugadores)
24-26 años (38 jugadores)
27-29 años (36 jugadores)
Distribución del valor de mercado
Concentración del nivel élite
Los 25 mejores Centrales (10 % de los jugadores) controlan €569.0M
Niveles del mercado
La estructura del mercado muestra un valor distribuido, con el nivel élite (€50m+) representando el 1 % del conjunto de CB de Ligue 1.
Élite (€50M+)
Premium (€30-50M)
Alto (€15-30M)
Distribución por club: Centrales de Ligue 1
Entre los 36 clubes de Ligue 1, el Paris Saint-Germain lidera con 9 Centrales valorados en €178.6M (con una media de €19.8M por jugador). Los 10 mejores clubes concentran el 38 % de los Centrales registrados.
Paris Saint-Germain (9 Centrales)
Stade Rennais FC (11 Centrales)
RC Lens (12 Centrales)
Olympique Marseille (10 Centrales)
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)
Willian Pacho del Paris Saint-Germain, con 24 años, tiene la mayor Eficiencia de Valor Pre-Pico, con 26.67×. Eso significa que Willian Pacho está valorado 26.67× por encima del jugador medio de la franja de edad de 24-26 años, lo que representa un valor excepcional antes de alcanzar su pico.
En segundo lugar está Jérémy Jacquet del Stade Rennais FC, que tiene 21 años, con un PPVE de 22.00×. Tercero es Ilya Zabarnyi, del Paris Saint-Germain, que tiene 24 años con un PPVE de 13.33×.
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 26.67× significa que el jugador vale un 2567 % 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 | Willian Pacho Paris Saint-Germain | 24 | 24-26 | €80.0M | €3.0M | 26.67× |
| #2 | Jérémy Jacquet Stade Rennais FC | 21 | 21-23 | €55.0M | €2.5M | 22.00× |
| #3 | Ilya Zabarnyi Paris Saint-Germain | 24 | 24-26 | €40.0M | €3.0M | 13.33× |
| #4 | Nathan Ngoy LOSC Lille | 23 | 21-23 | €25.0M | €2.5M | 10.00× |
| #5 | Samson Baidoo RC Lens | 22 | 21-23 | €25.0M | €2.5M | 10.00× |
| #6 | Lucas Beraldo Paris Saint-Germain | 22 | 21-23 | €22.0M | €2.5M | 8.80× |
| #7 | Tylel Tati FC Nantes | 18 | U21 | €25.0M | €3.0M | 8.33× |
| #8 | Charlie Cresswell FC Toulouse | 24 | 24-26 | €25.0M | €3.0M | 8.33× |
| #9 | Ismaëlo Ganiou RC Lens | 21 | 21-23 | €20.0M | €2.5M | 8.00× |
| #10 | Ismaël Doukouré RC Strasbourg Alsace | 23 | 21-23 | €20.0M | €2.5M | 8.00× |
| #11 | Diego Coppola Paris FC | 22 | 21-23 | €18.0M | €2.5M | 7.20× |
| #12 | Christian Mawissa AS Monaco | 21 | 21-23 | €15.0M | €2.5M | 6.00× |
| #13 | Kojo Peprah Oppong OGC Nice | 22 | 21-23 | €10.0M | €2.5M | 4.00× |
| #14 | Abdelhamid Ait Boudlal Stade Rennais FC | 20 | U21 | €12.0M | €3.0M | 4.00× |
| #15 | Anthony Rouault Stade Rennais FC | 25 | 24-26 | €12.0M | €3.0M | 4.00× |
| #16 | Antoine Mendy OGC Nice | 22 | 21-23 | €10.0M | €2.5M | 4.00× |
| #17 | CJ Egan-Riley Olympique Marseille | 23 | 21-23 | €9.0M | €2.5M | 3.60× |
| #18 | Juma Bah OGC Nice | 20 | U21 | €10.0M | €3.0M | 3.33× |
| #19 | Otávio Paris FC | 24 | 24-26 | €10.0M | €3.0M | 3.33× |
| #20 | Ousmane Camara Angers SCO | 23 | 21-23 | €8.0M | €2.5M | 3.20× |
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)
Kyllian Antonio del RC Lens, con 18 años, tiene el mayor Potencial de Retorno al Pico, con +52 %. Eso significa que se prevé que Tylel Tati se revalorice un 52 % al alcanzar su pico dentro de 8 años, lo que representa un recorrido al alza significativo antes de entrar en su mejor momento.
En segundo lugar está Tylel Tati del FC Nantes, que tiene 18 años, con un RPP de +52 % (8 años hasta el pico). Tercero es Naoufel El Hannach, del Paris Saint-Germain, que tiene 19 años con un RPP de +48 % (7 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 | Kyllian Antonio RC Lens | 18 | 8 | €3.0M | €6.2M | +52% |
| #2 | Tylel Tati FC Nantes | 18 | 8 | €25.0M | €51.7M | +52% |
| #3 | Naoufel El Hannach Paris Saint-Germain | 19 | 7 | €1.2M | €2.3M | +48% |
| #4 | Amidou Doumbouya OGC Nice | 19 | 7 | €200K | €384K | +48% |
| #5 | Seny Koumbassa FC Toulouse | 19 | 7 | €5.0M | €9.6M | +48% |
| #6 | Isaac Cossier LOSC Lille | 19 | 7 | €200K | €384K | +48% |
| #7 | Noham Kamara Paris Saint-Germain | 19 | 7 | €3.0M | €5.8M | +48% |
| #8 | Abdelhamid Ait Boudlal Stade Rennais FC | 20 | 6 | €12.0M | €21.4M | +44% |
| #9 | Raphaël Le Guen Stade Brestois 29 | 20 | 6 | €800K | €1.4M | +44% |
| #10 | Nidal Celik RC Lens | 20 | 6 | €7.0M | €12.5M | +44% |
| #11 | Yoni Gomis RC Strasbourg Alsace | 20 | 6 | €350K | €625K | +44% |
| #12 | Juma Bah OGC Nice | 20 | 6 | €10.0M | €17.9M | +44% |
| #13 | Anthony Khelifa AC Ajaccio | 20 | 6 | €150K | €268K | +44% |
| #14 | Jérémy Jacquet Stade Rennais FC | 21 | 5 | €55.0M | €91.4M | +40% |
| #15 | Christian Mawissa AS Monaco | 21 | 5 | €15.0M | €24.9M | +40% |
| #16 | Telli Siwe AJ Auxerre | 21 | 5 | €1.0M | €1.7M | +40% |
| #17 | Souleymane Sagnan RC Lens | 21 | 5 | €400K | €665K | +40% |
| #18 | Abdoulaye Faye FC Lorient | 21 | 5 | €4.5M | €7.5M | +40% |
| #19 | Rony Mimb Baheng Olympique Marseille | 21 | 5 | €300K | €499K | +40% |
| #20 | Nehemiah Fernandez Paris Saint-Germain | 21 | 5 | €250K | €415K | +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)
Kyllian Antonio del RC Lens tiene el mayor Potencial Ajustado al Riesgo, con 61.2. Eso significa que Kyllian Antonio tiene un 16 % 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 Tylel Tati del FC Nantes con un RAU de 61.2 (16 % de potencial, 0 % de incertidumbre). Tercero es Yoni Gomis, del RC Strasbourg Alsace, con un RAU de 40.4 (10 % 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 61.2 significa que el potencial al alza es 61.2× 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 | Kyllian Antonio RC Lens | €3.5M | €3.1M-3.9M | +16% | 61.2 |
| #2 | Tylel Tati FC Nantes | €29.1M | €25.7M-32.4M | +16% | 61.2 |
| #3 | Yoni Gomis RC Strasbourg Alsace | €386K | €341K-430K | +10% | 40.4 |
| #4 | Abdelhamid Ait Boudlal Stade Rennais FC | €13.2M | €11.7M-14.8M | +10% | 40.4 |
| #5 | Noham Kamara Paris Saint-Germain | €3.3M | €2.9M-3.7M | +10% | 40.4 |
| #6 | Seny Koumbassa FC Toulouse | €5.5M | €4.9M-6.1M | +10% | 40.4 |
| #7 | Juma Bah OGC Nice | €11.0M | €9.8M-12.3M | +10% | 40.4 |
| #8 | Naoufel El Hannach Paris Saint-Germain | €1.3M | €1.2M-1.5M | +10% | 40.4 |
| #9 | Anthony Khelifa AC Ajaccio | €165K | €146K-184K | +10% | 40.4 |
| #10 | Nidal Celik RC Lens | €7.7M | €6.8M-8.6M | +10% | 40.4 |
| #11 | Amidou Doumbouya OGC Nice | €221K | €195K-246K | +10% | 40.4 |
| #12 | Isaac Cossier LOSC Lille | €221K | €195K-246K | +10% | 40.4 |
| #13 | Raphaël Le Guen Stade Brestois 29 | €882K | €781K-983K | +10% | 40.4 |
| #14 | Zineddine Belaid JS Kabylie | €1.2M | €1.1M-1.4M | +3% | 12.0 |
| #15 | Formose Mendy FC Lorient | €4.6M | €4.1M-5.1M | +2% | 11.8 |
| #16 | Moustapha Mbow Paris FC | €9.2M | €8.3M-10.1M | +2% | 11.8 |
| #17 | Fouad El Maach AS Monaco | €154K | €138K-169K | +2% | 11.8 |
| #18 | Aboubacar Lô FC Metz | €307K | €277K-338K | +2% | 11.8 |
| #19 | Loris Mouyokolo FC Lorient | €307K | €277K-338K | +2% | 11.8 |
| #20 | Lorenzo Prso OGC Nice | €154K | €138K-169K | +2% | 11.8 |
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 central 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)
Cédric Cambon del Thonon Évian Grand Genève FC, en la franja de edad de 30+, tiene la mayor Concentración por Cuota de Edad, con +-32.5 %. Eso significa que Marquinhos capta el 15.9 % del valor de mercado total representando solo el 48.4 % de los jugadores de su grupo de edad, lo que demuestra un estatus de élite dominante.
En segundo lugar está Nikola Maksimović del Montpellier HSC con un ASC de +-32.5 % (15.9 % de cuota de valor frente a 48.4 % de cuota de jugadores en la franja de 30+). Tercero es Samuel Umtiti, del LOSC Lille, con un ASC de +-32.5 % (15.9 % de valor frente a 48.4 % 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 +-32.5 % significa que el jugador capta un -32.5 % 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 | Cédric Cambon Thonon Évian Grand Genève FC | 30+ | 15.9% | 48.4% | -32.5% |
| #2 | Nikola Maksimović Montpellier HSC | 30+ | 15.9% | 48.4% | -32.5% |
| #3 | Samuel Umtiti LOSC Lille | 30+ | 15.9% | 48.4% | -32.5% |
| #4 | Jonathan Gradit RC Lens | 30+ | 15.9% | 48.4% | -32.5% |
| #5 | Mickaël Firmin FC Toulouse | 30+ | 15.9% | 48.4% | -32.5% |
| #6 | Zakaria Diallo RC Lens | 30+ | 15.9% | 48.4% | -32.5% |
| #7 | Julien Berthomier OGC Nice | 30+ | 15.9% | 48.4% | -32.5% |
| #8 | Nicolas Pallois FC Nantes | 30+ | 15.9% | 48.4% | -32.5% |
| #9 | Cheick Touré FC Lorient | 30+ | 15.9% | 48.4% | -32.5% |
| #10 | Kara Mbodj FC Nantes | 30+ | 15.9% | 48.4% | -32.5% |
| #11 | Léo Lacroix AS Saint-Étienne | 30+ | 15.9% | 48.4% | -32.5% |
| #12 | Wesley Lautoa Dijon FCO | 30+ | 15.9% | 48.4% | -32.5% |
| #13 | Mory Koné ESTAC Troyes | 30+ | 15.9% | 48.4% | -32.5% |
| #14 | Ádám Lang Dijon FCO | 30+ | 15.9% | 48.4% | -32.5% |
| #15 | Uros Radakovic FC Nantes | 30+ | 15.9% | 48.4% | -32.5% |
| #16 | Josué Albert Clermont Foot 63 | 30+ | 15.9% | 48.4% | -32.5% |
| #17 | Nicolas Saint-Ruf SC Bastia | 30+ | 15.9% | 48.4% | -32.5% |
| #18 | Prince Gouano Amiens SC | 30+ | 15.9% | 48.4% | -32.5% |
| #19 | Gaël Vena FC Toulouse | 30+ | 15.9% | 48.4% | -32.5% |
| #20 | Eric Dier AS Monaco | 30+ | 15.9% | 48.4% | -32.5% |
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: 2 objetivos inmediatos, 11 incorporaciones estándar, 41 candidatos en lista de seguimiento, 62 en su pico.
COMPRAR YA - Alto potencial
LISTA DE SEGUIMIENTO - Alto potencial
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 €400K. 0 infravalorados, 25 premium.
Posicionamiento de valor frente a los pares
| Jugador | Valor de mercado | Mediana de la posición | Z-Score | Valoración |
|---|---|---|---|---|
Alexsandro LOSC Lille | €15.0M | €600K | -1.50 | Buen valor |
Rasmus Nicolaisen FC Toulouse | €5.0M | €600K | -1.33 | Buen valor |
Seny Koumbassa FC Toulouse | €5.0M | €600K | -1.00 | Buen valor |
Ayumu Seko Le Havre AC | €5.0M | €600K | -1.00 | Buen valor |
Christopher Wooh Stade Rennais FC | €5.0M | €600K | -1.00 | Buen valor |
Abdoul Koné Stade Reims | €5.0M | €600K | -0.75 | Buen valor |
Christian Mawissa AS Monaco | €15.0M | €600K | -0.71 | Buen valor |
Mark McKenzie FC Toulouse | €7.0M | €600K | -0.67 | Buen valor |
Youssouf Ndayishimiye OGC Nice | €7.0M | €600K | -0.67 | Buen valor |
Sinaly Diomandé AJ Auxerre | €6.0M | €600K | -0.67 | Buen valor |
Alidu Seidu Stade Rennais FC | €6.0M | €600K | -0.67 | Buen valor |
Nidal Celik RC Lens | €7.0M | €600K | -0.60 | Buen valor |
Junior Diaz Stade Brestois 29 | €6.0M | €600K | -0.50 | Valor justo |
Soumaïla Coulibaly Stade Brestois 29 | €6.0M | €600K | -0.50 | Valor justo |
Maxime Wackers FC Lorient | €150K | €600K | -0.50 | Valor justo |
Vincent Peugnet FC Metz | €175K | €600K | -0.49 | Valor justo |
Djegui Koita EA Guingamp | €200K | €600K | -0.48 | Valor justo |
Ryan Bidounga AS Nancy-Lorraine | €300K | €600K | -0.43 | Valor justo |
Thomas Basila FC Nantes | €300K | €600K | -0.43 | Valor justo |
Abdel Medioub FC Girondins Bordeaux | €350K | €600K | -0.40 | Valor justo |
Resumen del mercado: Centrales de Ligue 1 2024-25
Nuestra base de datos registró 248 Centrales de Ligue 1 en la temporada 2024-25, que representan 36 clubes con un valor de mercado combinado de €964.5M. El valor de mercado medio de los Centrales de Ligue 1 era €3.9M, con una edad media de 29 años.
El central más valioso de Ligue 1 era Willian Pacho, valorado en €80.0M y que jugó en el Paris Saint-Germain con 24 años. Los 5 mejores Centrales promediaron €45.6M de valor de mercado, entre ellos Jérémy Jacquet and Ilya Zabarnyi.
La distribución por edad mostró que el central más joven registrado era Tylel Tati (18 años, FC Nantes, €25.0M), mientras que el de mayor edad era Laurent Koscielny (40 años, FC Girondins Bordeaux, €3.0M). La investigación muestra que los Centrales suelen alcanzar su mejor momento a los 28 años.
El análisis histórico mostró que 58 Centrales (23 %) 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 Centrales siguió siendo muy competitivo con una notable actividad de fichajes en la temporada 2024-25.
Cómo clasificamos a los Centrales de Ligue 1
Nuestro Analytical Strength Index está calibrado específicamente para los centrales, 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 CB
Índice de Palmarés Histórico (35 %)
Valor de mercado máximo de la carrera de los centrales 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 centrales 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 defensas con 2500+ 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 defensas alcanzan su pico a los 28 años con un ritmo de declive del 5,0 %/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 CB
Edad de máximo rendimiento: 28 años (equilibrio entre físico e inteligencia táctica)
Ritmo de declive: Escalonado, no un ritmo fijo: en torno a -5 % a los 29, -10 % a los 30 y más pronunciado desde los 31 (la colocación compensa la pérdida de velocidad)
Minutos óptimos: 2500 por temporada (titular habitual con gestión de las rotaciones)
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: Defensa: curva compuesta y por tramos en torno a un pico de 28 años; +25 %/año hasta los 21, +15 % entre los 22 y los 23, +10 % hasta el año anterior al pico, y después -5 %, -10 % y más pronunciado en cada tramo posterior. El crecimiento se atenúa por encima de 30 M€.
• 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 ±10 %
Base de investigación
• Dendir (2016): curvas de edad-rendimiento para los centrales
• 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 Centrales de Ligue 1 en la temporada 2024-25
¿Quiénes son los Centrales más valiosos de Ligue 1 en 2024-25?
El central más valioso de Ligue 1 en 2024-25 es Willian Pacho, que está valorado en €80.0M y juega en el Paris Saint-Germain. El segundo más valioso es Jérémy Jacquet (€55.0M, Stade Rennais FC), seguido de Ilya Zabarnyi (€40.0M, Paris Saint-Germain). Nuestra base de datos registra 248 Centrales de Ligue 1 con valoraciones de mercado exhaustivas actualizadas para la temporada 2024-25.
¿Cómo se clasifican los Centrales de Ligue 1?
Los Centrales de Ligue 1 se clasifican según nuestro propio Analytical Strength Index, que está calibrado específicamente para los Centrales. 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 Centrales?
Los defensas suelen alcanzar su mejor momento a los 28 años. En nuestro modelo de valoración, el valor cae después en tramos cada vez más pronunciados, y no a un ritmo anual fijo: en torno a -5 % a los 29, -10 % a los 30 y -25 % o más desde los 31. La investigación muestra que los defensas equilibran los atributos físicos con la inteligencia táctica, lo que les permite mantener un alto rendimiento hasta el final de la veintena. El tiempo de juego óptimo para el máximo rendimiento ronda los 2500 minutos por temporada.
¿Cuánto cuesta fichar a un central de primer nivel de Ligue 1?
Los traspasos de los Centrales de Ligue 1 varían considerablemente según el valor de mercado, la duración del contrato y la posición negociadora del club. Para el central mejor clasificado Willian Pacho (valor de mercado: €80.0M), los traspasos estimados oscilarían entre €64.0M y €112.0M 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 Centrales de Ligue 1?
Nuestro modelo de previsión a 1 año proyecta los cambios de valor de mercado de los Centrales 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 acumulan ganancias compuestas hacia la edad de máximo rendimiento de su posición, hasta un +25 % anual hasta los 21, que se modera al acercarse, y los posteriores al pico caen en tramos cada vez más pronunciados), 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 defensas tienen una volatilidad del ±10 %. 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 central de Ligue 1?
Nuestros datos de los central 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 2024-25 a fin de garantizar la precisión en las decisiones de reclutamiento e inversión.