Mejores Jóvenes Jugadores Sub-23 de La Liga
165 jugadores de 23 años o menos · clasificados por Analytical Strength Index
Mejores Jóvenes Jugadores de La Liga (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.
Pedri
FC Barcelona • 23 años
€129.7M
€150.0M
+15.6%
Previsto: €141.8M
94.6
Jude Bellingham
Real Madrid • 23 años
€112.4M
€130.0M
+15.6%
Previsto: €122.9M
94.6
Fermín López
FC Barcelona • 23 años
€86.5M
€100.0M
+15.6%
Previsto: €94.6M
94.6
Arda Güler
Real Madrid • 21 años
€77.8M
€90.0M
+15.6%
Previsto: €87.6M
92.8
Dean Huijsen
Real Madrid • 21 años
€51.9M
€60.0M
+15.6%
Previsto: €60.6M
91.4
Lamine Yamal
FC Barcelona • 19 años
€173.0M
€200.0M
+15.6%
Previsto: €198.3M
91.4
Pau Cubarsí
FC Barcelona • 19 años
€69.2M
€80.0M
+15.6%
Previsto: €79.3M
90.8
Pablo Barrios
Atlético de Madrid • 23 años
€47.6M
€55.0M
+15.6%
Previsto: €53.5M
89.8
Álvaro Carreras
Real Madrid • 23 años
€43.2M
€50.0M
+15.6%
Previsto: €48.7M
89.7
Alejandro Balde
FC Barcelona • 22 años
€43.2M
€50.0M
+15.6%
Previsto: €50.5M
89.4
Eduardo Camavinga
Real Madrid • 23 años
€43.2M
€50.0M
+15.6%
Previsto: €48.7M
88.8
Alberto Moleiro
Villarreal CF • 22 años
€43.2M
€50.0M
+15.6%
Previsto: €50.5M
88.1
Marc Pubill
Atlético de Madrid • 23 años
€30.3M
€35.0M
+15.6%
Previsto: €34.1M
85.0
Giuliano Simeone
Atlético de Madrid • 23 años
€34.6M
€40.0M
+15.6%
Previsto: €41.1M
84.9
Franco Mastantuono
Real Madrid • 19 años
€38.9M
€45.0M
+15.6%
Previsto: €47.5M
84.3
Endrick
Real Madrid • 20 años
€34.6M
€40.0M
+15.6%
Previsto: €42.2M
83.8
Gonzalo García
Real Madrid • 22 años
€25.9M
€30.0M
+15.6%
Previsto: €30.3M
79.0
Vitor Reis
Girona FC • 20 años
€25.9M
€30.0M
+15.6%
Previsto: €30.4M
78.6
Yéremy Pino
Villarreal CF • 23 años
€25.9M
€30.0M
+15.6%
Previsto: €30.8M
78.4
Víctor Muñoz
CA Osasuna • 23 años
€25.9M
€30.0M
+15.6%
Previsto: €30.8M
78.4
If you were La Liga's sporting director, who would you sign?
Pick a club, select up to 3 players, and build your transfer proposal.
Explora el tamaño del mercado por posición en La Liga
Gráfico de burbujas interactivo que muestra el crecimiento previsto a 2 años frente a la edad actual de todos los Jóvenes Jugadores de La Liga. Identifica activos infravalorados y sigue el momentum del mercado en 23 clubes con un valor combinado de €2.2B.
Distribución por edad: Jóvenes Jugadores de La Liga
El mercado de ALL de La Liga muestra 2 segmentos de edad diferenciados, con el grupo más numeroso en la franja de 21-23 (129 jugadores, 78 % del mercado). El grupo de edad de 21-23 concentra el mayor valor, con €1.6B, promediando €12.6M por jugador.
Mejores Jóvenes Jugadores por franja de edad
U21 años (36 jugadores)
21-23 años (129 jugadores)
Distribución del valor de mercado
Concentración del nivel élite
Los 17 mejores Jóvenes Jugadores (10 % de los jugadores) controlan €1.3B
Niveles del mercado
La estructura del mercado muestra un valor distribuido, con el nivel élite (€50m+) representando el 7 % del conjunto de ALL de La Liga.
Élite (€50M+)
Premium (€30-50M)
Alto (€15-30M)
Distribución por club: Jóvenes Jugadores de La Liga
Entre los 23 clubes de La Liga, el FC Barcelona lidera con 16 Jóvenes Jugadores valorados en €694.5M (con una media de €43.4M por jugador). Los 10 mejores clubes concentran el 65 % de los Jóvenes Jugadores registrados.
FC Barcelona (16 Jóvenes Jugadores)
Real Madrid (16 Jóvenes Jugadores)
Villarreal CF (11 Jóvenes Jugadores)
Atlético de Madrid (11 Jóvenes Jugadores)
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)
Lamine Yamal del FC Barcelona, con 19 años, tiene la mayor Eficiencia de Valor Pre-Pico, con 50.00×. Eso significa que Lamine Yamal está valorado 50.00× por encima del jugador medio de la franja de edad de U21 años, lo que representa un valor excepcional antes de alcanzar su pico.
En segundo lugar está Pedri del FC Barcelona, que tiene 23 años, con un PPVE de 37.50×. Tercero es Jude Bellingham, del Real Madrid, que tiene 23 años con un PPVE de 32.50×.
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 50.00× significa que el jugador vale un 4900 % 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 | Lamine Yamal FC Barcelona | 19 | U21 | €200.0M | €4.0M | 50.00× |
| #2 | Pedri FC Barcelona | 23 | 21-23 | €150.0M | €4.0M | 37.50× |
| #3 | Jude Bellingham Real Madrid | 23 | 21-23 | €130.0M | €4.0M | 32.50× |
| #4 | Fermín López FC Barcelona | 23 | 21-23 | €100.0M | €4.0M | 25.00× |
| #5 | Arda Güler Real Madrid | 21 | 21-23 | €90.0M | €4.0M | 22.50× |
| #6 | Pau Cubarsí FC Barcelona | 19 | U21 | €80.0M | €4.0M | 20.00× |
| #7 | Dean Huijsen Real Madrid | 21 | 21-23 | €60.0M | €4.0M | 15.00× |
| #8 | Pablo Barrios Atlético de Madrid | 23 | 21-23 | €55.0M | €4.0M | 13.75× |
| #9 | Alejandro Balde FC Barcelona | 22 | 21-23 | €50.0M | €4.0M | 12.50× |
| #10 | Eduardo Camavinga Real Madrid | 23 | 21-23 | €50.0M | €4.0M | 12.50× |
| #11 | Alberto Moleiro Villarreal CF | 22 | 21-23 | €50.0M | €4.0M | 12.50× |
| #12 | Álvaro Carreras Real Madrid | 23 | 21-23 | €50.0M | €4.0M | 12.50× |
| #13 | Franco Mastantuono Real Madrid | 19 | U21 | €45.0M | €4.0M | 11.25× |
| #14 | Giuliano Simeone Atlético de Madrid | 23 | 21-23 | €40.0M | €4.0M | 10.00× |
| #15 | Endrick Real Madrid | 20 | U21 | €40.0M | €4.0M | 10.00× |
| #16 | Marc Pubill Atlético de Madrid | 23 | 21-23 | €35.0M | €4.0M | 8.75× |
| #17 | Vitor Reis Girona FC | 20 | U21 | €30.0M | €4.0M | 7.50× |
| #18 | Marc Bernal FC Barcelona | 19 | U21 | €30.0M | €4.0M | 7.50× |
| #19 | Yéremy Pino Villarreal CF | 23 | 21-23 | €30.0M | €4.0M | 7.50× |
| #20 | Gavi FC Barcelona | 22 | 21-23 | €30.0M | €4.0M | 7.50× |
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)
Davinchi del Getafe CF, con 18 años, tiene el mayor Potencial de Retorno al Pico, con +52 %. Eso significa que se prevé que Diego Kochen se revalorice un 52 % al alcanzar su pico dentro de 6 años, lo que representa un recorrido al alza significativo antes de entrar en su mejor momento.
En segundo lugar está Diego Kochen del FC Barcelona, que tiene 20 años, con un RPP de +52 % (6 años hasta el pico). Tercero es Guille Fernández, del FC Barcelona, que tiene 18 años con un RPP de +48 % (8 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 | Davinchi Getafe CF | 18 | 8 | €1.0M | €2.1M | +52% |
| #2 | Diego Kochen FC Barcelona | 20 | 6 | €1.5M | €3.1M | +52% |
| #3 | Guille Fernández FC Barcelona | 18 | 8 | €3.0M | €5.8M | +48% |
| #4 | Dro Fernández FC Barcelona | 18 | 8 | €10.0M | €19.2M | +48% |
| #5 | Pablo Agudín Real Oviedo | 18 | 8 | €1.0M | €1.9M | +48% |
| #6 | Carlos Macià Villarreal CF | 18 | 8 | €3.0M | €5.8M | +48% |
| #7 | Xavi Espart FC Barcelona | 19 | 7 | €5.0M | €9.6M | +48% |
| #8 | Pau Cubarsí FC Barcelona | 19 | 7 | €80.0M | €153.7M | +48% |
| #9 | Fran González Real Madrid | 21 | 5 | €3.0M | €5.8M | +48% |
| #10 | Alex Marchal Real Sociedad | 18 | 8 | €800K | €1.4M | +44% |
| #11 | Marc Bernal FC Barcelona | 19 | 7 | €30.0M | €53.6M | +44% |
| #12 | Selton Sánchez Athletic Bilbao | 19 | 7 | €2.8M | €5.0M | +44% |
| #13 | Vitor Reis Girona FC | 20 | 6 | €30.0M | €53.6M | +44% |
| #14 | Jon Martín Real Sociedad | 20 | 6 | €25.0M | €44.7M | +44% |
| #15 | Héctor Fort Elche CF | 20 | 6 | €12.0M | €21.4M | +44% |
| #16 | David Otorbi Valencia CF | 18 | 8 | €500K | €894K | +44% |
| #17 | Thiago Pitarch Real Madrid | 19 | 7 | €20.0M | €35.7M | +44% |
| #18 | Pablo Busto Real Betis Balompié | 20 | 6 | €500K | €894K | +44% |
| #19 | Youssef Enríquez Deportivo Alavés | 20 | 6 | €4.0M | €7.1M | +44% |
| #20 | Iker Córdoba Valencia CF | 20 | 6 | €500K | €894K | +44% |
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)
Diego Kochen del FC Barcelona tiene el mayor Potencial Ajustado al Riesgo, con 76.5. Eso significa que Diego Kochen 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 Davinchi del Getafe CF con un RAU de 61.2 (16 % de potencial, 0 % de incertidumbre). Tercero es Héctor Fort, del Elche CF, 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 76.5 significa que el potencial al alza es 76.5× 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 | Diego Kochen FC Barcelona | €1.7M | €1.6M-1.9M | +16% | 76.5 |
| #2 | Davinchi Getafe CF | €1.2M | €1.0M-1.3M | +16% | 61.2 |
| #3 | Héctor Fort Elche CF | €13.2M | €11.7M-14.8M | +10% | 40.4 |
| #4 | Jon Martín Real Sociedad | €27.6M | €24.4M-30.7M | +10% | 40.4 |
| #5 | Xavi Espart FC Barcelona | €5.5M | €4.9M-6.1M | +10% | 40.4 |
| #6 | Pablo Busto Real Betis Balompié | €551K | €488K-615K | +10% | 40.4 |
| #7 | Youssef Enríquez Deportivo Alavés | €4.4M | €3.9M-4.9M | +10% | 40.4 |
| #8 | Iker Córdoba Valencia CF | €551K | €488K-615K | +10% | 40.4 |
| #9 | Selton Sánchez Athletic Bilbao | €3.1M | €2.6M-3.5M | +10% | 31.1 |
| #10 | Jorge Cestero Real Madrid | €8.3M | €7.0M-9.5M | +10% | 31.1 |
| #11 | Claudio Echeverri Girona FC | €16.5M | €14.1M-19.0M | +10% | 31.1 |
| #12 | Guille Fernández FC Barcelona | €3.3M | €2.8M-3.8M | +10% | 31.1 |
| #13 | Carlos Macià Villarreal CF | €3.3M | €2.8M-3.8M | +10% | 31.1 |
| #14 | Dro Fernández FC Barcelona | €11.0M | €9.4M-12.7M | +10% | 31.1 |
| #15 | Pablo Agudín Real Oviedo | €1.1M | €938K-1.3M | +10% | 31.1 |
| #16 | Ibrahim Alani Real Valladolid CF | €551K | €469K-634K | +10% | 31.1 |
| #17 | Thiago Pitarch Real Madrid | €22.1M | €18.8M-25.3M | +10% | 31.1 |
| #18 | Pau Prim FC Barcelona | €551K | €469K-634K | +10% | 31.1 |
| #19 | Jan Virgili RCD Mallorca | €17.2M | €13.6M-20.8M | +15% | 31.0 |
| #20 | Roony Bardghji FC Barcelona | €17.2M | €13.6M-20.8M | +15% | 31.0 |
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 joven 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)
Marciano Sanca del UD Almería, en la franja de edad de 21-23, tiene la mayor Concentración por Cuota de Edad, con +-4.8 %. Eso significa que Pedri capta el 73.3 % del valor de mercado total representando solo el 78.2 % de los jugadores de su grupo de edad, lo que demuestra un estatus de élite dominante.
En segundo lugar está Oso del Sevilla FC con un ASC de +-4.8 % (73.3 % de cuota de valor frente a 78.2 % de cuota de jugadores en la franja de 21-23). Tercero es Nobel Mendy, del Rayo Vallecano, con un ASC de +-4.8 % (73.3 % de valor frente a 78.2 % de jugadores en la franja de 21-23).
Cómo se calcula el ASC: ASC = (% del valor total) - (% del total de jugadores) en la franja de edad. Un ASC de +-4.8 % significa que el jugador capta un -4.8 % 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 | Marciano Sanca UD Almería | 21-23 | 73.3% | 78.2% | -4.8% |
| #2 | Oso Sevilla FC | 21-23 | 73.3% | 78.2% | -4.8% |
| #3 | Nobel Mendy Rayo Vallecano | 21-23 | 73.3% | 78.2% | -4.8% |
| #4 | Asier Osambela CA Osasuna | 21-23 | 73.3% | 78.2% | -4.8% |
| #5 | Karl Etta Eyong Levante UD | 21-23 | 73.3% | 78.2% | -4.8% |
| #6 | Fran González Real Madrid | 21-23 | 73.3% | 78.2% | -4.8% |
| #7 | Adrián Liso Getafe CF | 21-23 | 73.3% | 78.2% | -4.8% |
| #8 | Pau Navarro Villarreal CF | 21-23 | 73.3% | 78.2% | -4.8% |
| #9 | Carlos Espí Levante UD | 21-23 | 73.3% | 78.2% | -4.8% |
| #10 | Kareem Tunde Levante UD | 21-23 | 73.3% | 78.2% | -4.8% |
| #11 | Pau Cabanes Villarreal CF | 21-23 | 73.3% | 78.2% | -4.8% |
| #12 | Jan Salas RCD Mallorca | 21-23 | 73.3% | 78.2% | -4.8% |
| #13 | Fer López Celta de Vigo | 21-23 | 73.3% | 78.2% | -4.8% |
| #14 | Iñigo Arguibide CA Osasuna | 21-23 | 73.3% | 78.2% | -4.8% |
| #15 | Javi Rodríguez Celta de Vigo | 21-23 | 73.3% | 78.2% | -4.8% |
| #16 | Justin Kalumba RCD Mallorca | 21-23 | 73.3% | 78.2% | -4.8% |
| #17 | Christantus Uche Getafe CF | 21-23 | 73.3% | 78.2% | -4.8% |
| #18 | Thiago Fernández Real Oviedo | 21-23 | 73.3% | 78.2% | -4.8% |
| #19 | Matías Moreno Levante UD | 21-23 | 73.3% | 78.2% | -4.8% |
| #20 | Juanma Herzog UD Las Palmas | 21-23 | 73.3% | 78.2% | -4.8% |
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, 37 incorporaciones estándar, 126 candidatos en lista de seguimiento, 0 en su pico.
COMPRAR YA - Alto potencial
LISTA DE SEGUIMIENTO - Alto potencial
COMPRAR YA - Potencial medio
Jugadores en su PICO
No hay jugadores en esta categoría
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 €800K. 0 infravalorados, 6 premium.
Posicionamiento de valor frente a los pares
| Jugador | Valor de mercado | Mediana de la posición | Z-Score | Valoración |
|---|---|---|---|---|
Xavi Espart FC Barcelona | €5.0M | €4.0M | -1.20 | Buen valor |
Pau Cubarsí FC Barcelona | €80.0M | €4.0M | -1.00 | Buen valor |
Manuel Ángel Real Madrid | €5.0M | €4.0M | -0.75 | Buen valor |
Pablo Torre RCD Mallorca | €5.0M | €4.0M | -0.75 | Buen valor |
Alejandro Rego Athletic Bilbao | €5.0M | €4.0M | -0.75 | Buen valor |
Unai Gómez Athletic Bilbao | €5.0M | €4.0M | -0.75 | Buen valor |
Hugo Sotelo Celta de Vigo | €5.0M | €4.0M | -0.75 | Buen valor |
Vitor Reis Girona FC | €30.0M | €4.0M | -0.67 | Buen valor |
Marc Bernal FC Barcelona | €30.0M | €4.0M | -0.67 | Buen valor |
Karl Etta Eyong Levante UD | €15.0M | €4.0M | -0.60 | Buen valor |
Pau Navarro Villarreal CF | €15.0M | €4.0M | -0.60 | Buen valor |
Ilaix Moriba Celta de Vigo | €15.0M | €4.0M | -0.60 | Buen valor |
Carlos Álvarez Levante UD | €15.0M | €4.0M | -0.60 | Buen valor |
Omar El Hilali RCD Espanyol Barcelona | €15.0M | €4.0M | -0.60 | Buen valor |
Miguel Román Celta de Vigo | €15.0M | €4.0M | -0.60 | Buen valor |
Matías Moreno Levante UD | €6.0M | €4.0M | -0.50 | Valor justo |
Andrés Castrín Sevilla FC | €6.0M | €4.0M | -0.50 | Valor justo |
Luca Koleosho RCD Espanyol Barcelona | €6.0M | €4.0M | -0.50 | Valor justo |
Joel Roca Girona FC | €6.0M | €4.0M | -0.50 | Valor justo |
Fer López Celta de Vigo | €16.0M | €4.0M | -0.40 | Valor justo |
Resumen del mercado: Jóvenes Jugadores de La Liga 2022-23
Nuestra base de datos registró 165 Jóvenes Jugadores de La Liga en la temporada 2022-23, que representan 23 clubes con un valor de mercado combinado de €2.2B. El valor de mercado medio de los Jóvenes Jugadores de La Liga era €13.5M, con una edad media de 22 años.
El joven jugador más valioso de La Liga era Pedri, valorado en €150.0M y que jugó en el FC Barcelona con 23 años. Los 5 mejores Jóvenes Jugadores promediaron €106.0M de valor de mercado, entre ellos Jude Bellingham and Fermín López.
La distribución por edad mostró que el joven jugador más joven registrado era Dro Fernández (18 años, FC Barcelona, €10.0M), mientras que el de mayor edad era Pedri (23 años, FC Barcelona, €150.0M). La investigación muestra que los Jóvenes Jugadores suelen alcanzar su mejor momento a los 26 años.
El análisis histórico mostró que 116 Jóvenes Jugadores (70 %) 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 La Liga para los Jóvenes Jugadores siguió siendo muy competitivo con una notable actividad de fichajes en la temporada 2022-23.
Cómo clasificamos a los Jóvenes Jugadores de La Liga
Nuestro Analytical Strength Index está calibrado específicamente para los jóvenes jugadores, 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 jóvenes jugadores de La Liga, 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 jóvenes jugadores de La Liga, 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 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 La Liga 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: 27 años (calidad técnica y visión táctica)
Ritmo de declive: Escalonado, no un ritmo fijo: en torno a -5 % a los 28, -10 % a los 29 y más pronunciado desde los 30 (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: curva compuesta y por tramos en torno a un pico de 27 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 ±12-15 %
Base de investigación
• Dendir (2016): curvas de edad-rendimiento para los jóvenes jugadores
• 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 Jóvenes Jugadores de La Liga en la temporada 2022-23
¿Quiénes son los Jóvenes Jugadores más valiosos de La Liga en 2022-23?
El joven jugador más valioso de La Liga en 2022-23 es Pedri, que está valorado en €150.0M y juega en el FC Barcelona. El segundo más valioso es Jude Bellingham (€130.0M, Real Madrid), seguido de Fermín López (€100.0M, FC Barcelona). Nuestra base de datos registra 165 Jóvenes Jugadores de La Liga con valoraciones de mercado exhaustivas actualizadas para la temporada 2022-23.
¿Cómo se clasifican los Jóvenes Jugadores de La Liga?
Los Jóvenes Jugadores de La Liga se clasifican según nuestro propio Analytical Strength Index, que está calibrado específicamente para los Jóvenes Jugadores. 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 La Liga; 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 Jóvenes Jugadores?
¿Cuánto cuesta fichar a un joven jugador de primer nivel de La Liga?
Los traspasos de los Jóvenes Jugadores de La Liga varían considerablemente según el valor de mercado, la duración del contrato y la posición negociadora del club. Para el joven jugador mejor clasificado Pedri (valor de mercado: €150.0M), los traspasos estimados oscilarían entre €120.0M y €210.0M 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 La Liga.
¿Cuál es la previsión de valor para los Jóvenes Jugadores de La Liga?
Nuestro modelo de previsión a 1 año proyecta los cambios de valor de mercado de los Jóvenes Jugadores de La Liga 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 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 joven jugador de La Liga?
Nuestros datos de los joven jugador de La Liga 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 La Liga y se actualizan mensualmente para la temporada 2022-23 a fin de garantizar la precisión en las decisiones de reclutamiento e inversión.