Meilleurs Attaquants de Bundesliga (Jul 2026)
Classés par Analytical Strength Index
Aperçu du marché : Attaquants de Bundesliga 2022-23
Notre base de données répertoriait 179 Attaquants de Bundesliga pour la saison 2022-23, représentant 31 clubs avec une valeur marchande cumulée de €693.4M. La valeur marchande moyenne des Attaquants de Bundesliga était de €3.9M, avec un âge moyen de 30 ans.
Le attaquant le plus précieux de Bundesliga était Harry Kane, évalué à €65.0M et ayant joué pour Bayern Munich à l'âge de 32 ans. Les 5 meilleurs Attaquants affichaient en moyenne €43.4M de valeur marchande, dont Nicolas Jackson and Serhou Guirassy.
La répartition par âge montrait que le plus jeune attaquant répertorié était Max Moerstedt (20 ans, TSG 1899 Hoffenheim, €7.0M), tandis que le plus âgé était Marcell Jansen (40 ans, Hamburger SV, €4.0M). Les recherches montrent que les Attaquants atteignent généralement leur apogée à 26 ans.
L'analyse historique a montré que 48 Attaquants (27 %) a augmenté en valeur marchande au cours des suivants 12 prochains mois selon les trajectoires des courbes d'âge, les tendances de performance d'alors et l'analyse du temps de jeu. Le marché de Bundesliga pour les Attaquants restait très compétitif avec une importante activité de transferts pour la saison 2022-23.
Explorez la taille du marché par poste en Bundesliga
Graphique à bulles interactif montrant la croissance prévue sur 2 ans en fonction de l'âge actuel pour tous les Attaquants de Bundesliga. Identifiez les actifs sous-évalués et suivez la dynamique du marché sur 31 clubs représentant une valeur cumulée de €693.4M.
Utilisez la barre de recherche ci-dessous pour trouver des joueurs précis, ou appliquez des filtres pour affiner les résultats par club, tranche d'âge ou valeur marchande. Cliquez sur l'icône du graphique à côté d'un joueur pour consulter sa trajectoire de valeur historique et sa prévision.
Répartition par âge : Attaquants de Bundesliga
Le marché des ST de Bundesliga présente 5 tranches d'âge distinctes, la cohorte la plus importante se situant dans la tranche 30+ (96 joueurs, soit 54% du marché). La tranche d'âge 30+ concentre le plus de valeur avec €252.8M, soit une moyenne de €2.6M par joueur.
Meilleurs Attaquants par tranche d'âge
U21 ans (3 joueurs)
21-23 ans (29 joueurs)
24-26 ans (23 joueurs)
27-29 ans (28 joueurs)
Répartition de la valeur marchande
Concentration de la catégorie élite
Les 18 meilleurs Attaquants (10% des joueurs) contrôlent €487.0M
Catégories de marché
La structure du marché révèle une valeur répartie, la catégorie élite (50 m€+) représentant 1% du vivier de ST de Bundesliga.
Élite (50 M€+)
Premium (30-50 M€)
Élevée (15-30 M€)
Répartition par club : Attaquants de Bundesliga
Parmi les 31 clubs de Bundesliga, Bayern Munich domine avec 7 Attaquants pour une valeur de €133.0M (soit €19.0M en moyenne par joueur). Les 10 premiers clubs représentent 39% des Attaquants suivis.
Bayern Munich (7 Attaquants)
Borussia Dortmund (4 Attaquants)
Eintracht Frankfurt (6 Attaquants)
VfB Stuttgart (9 Attaquants)
Classement des joueurs
Classés par Analytical Strength Index. Cliquez sur un joueur pour consulter son profil complet, ou cliquez sur l'icône du graphique pour voir l'historique de sa valeur.
Harry Kane
Bayern Munich • 32 ans
€83.9M
€65.0M
-22.6%
Attendu : €58.6M
88.7
Nicolas Jackson
Bayern Munich • 25 ans
€38.9M
€45.0M
+15.6%
Attendu : €45.8M
85.6
Serhou Guirassy
Borussia Dortmund • 30 ans
€51.7M
€40.0M
-22.6%
Attendu : €34.1M
83.4
Jonathan Burkardt
Eintracht Frankfurt • 26 ans
€30.3M
€35.0M
+15.6%
Attendu : €37.5M
81.9
Mohamed Amoura
VfL Wolfsburg • 26 ans
€27.7M
€32.0M
+15.6%
Attendu : €34.3M
80.8
Maximilian Beier
Borussia Dortmund • 23 ans
€25.9M
€30.0M
+15.6%
Attendu : €33.4M
78.4
Fábio Silva
Borussia Dortmund • 23 ans
€24.2M
€28.0M
+15.6%
Attendu : €31.2M
77.6
Arnaud Kalimuendo
Eintracht Frankfurt • 24 ans
€21.6M
€25.0M
+15.6%
Attendu : €26.6M
75.7
Conrad Harder
RB Leipzig • 21 ans
€20.8M
€24.0M
+15.6%
Attendu : €27.5M
75.3
Deniz Undav
VfB Stuttgart • 29 ans
€32.3M
€25.0M
-22.6%
Attendu : €21.3M
74.7
Patrik Schick
Bayer 04 Leverkusen • 30 ans
€32.3M
€25.0M
-22.6%
Attendu : €21.3M
74.7
Ermedin Demirovic
VfB Stuttgart • 28 ans
€28.4M
€22.0M
-22.6%
Attendu : €19.8M
73.2
Serge Gnabry
Bayern Munich • 31 ans
€25.8M
€20.0M
-22.6%
Attendu : €17.1M
72.1
Timo Werner
RB Leipzig • 30 ans
€22.0M
€17.0M
-22.6%
Attendu : €14.5M
70.0
Adam Hlozek
TSG 1899 Hoffenheim • 23 ans
€13.0M
€15.0M
+15.6%
Attendu : €16.7M
70.0
Yuito Suzuki
SC Freiburg • 24 ans
€13.0M
€15.0M
+15.6%
Attendu : €16.0M
69.5
Nelson Weiper
1.FSV Mainz 05 • 21 ans
€10.4M
€12.0M
+15.6%
Attendu : €13.8M
66.9
Victor Boniface
SV Werder Bremen • 25 ans
€10.4M
€12.0M
+15.6%
Attendu : €12.2M
66.4
Tim Kleindienst
Borussia Mönchengladbach • 30 ans
€15.5M
€12.0M
-22.6%
Attendu : €10.2M
65.8
Benedict Hollerbach
1.FSV Mainz 05 • 25 ans
€8.6M
€10.0M
+15.6%
Attendu : €9.8M
60.4
Outils de scouting
Analyses avancées pour les décisions de scouting et de recrutement. Chaque outil offre un éclairage unique sur la valeur, le potentiel et la dynamique de marché des joueurs.
Efficience de valeur avant le pic (PPVE)
Identifie les joueurs avant leur pic offrant une valeur exceptionnelle par rapport à leur tranche d'âge. PPVE plus élevé = meilleure valeur.
Comprendre l'efficience de valeur avant le pic (PPVE)
Maximilian Beier de Borussia Dortmund, à 23 ans, présente la plus forte efficience de valeur avant le pic, à 37.50×. Cela signifie que Maximilian Beier est valorisé 37.50× plus haut que le joueur médian de la tranche d'âge 21-23, ce qui représente une valeur exceptionnelle avant d'atteindre l'âge du pic.
En deuxième position se trouve Fábio Silva de Borussia Dortmund, âgé de 23 ans, avec un PPVE de 35.00×. En troisième, Conrad Harder de RB Leipzig, âgé de 21 ans, avec un PPVE de 30.00×.
Comment le PPVE est calculé : le PPVE compare la valeur marchande actuelle d'un joueur à la valeur médiane de tous les joueurs de sa tranche d'âge. Un PPVE de 37.50× signifie que le joueur vaut 3650% de plus que les joueurs typiques de son âge, ce qui en fait des cibles à forte valeur avant qu'ils n'atteignent leur valeur de pic.
PPVE par tranche d'âge
| Rang | Joueur | Âge | Tranche | Valeur actuelle | Médiane de la tranche | PPVE |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Maximilian Beier Borussia Dortmund | 23 | 21-23 | €30.0M | €800K | 37.50× |
| #2 | Fábio Silva Borussia Dortmund | 23 | 21-23 | €28.0M | €800K | 35.00× |
| #3 | Conrad Harder RB Leipzig | 21 | 21-23 | €24.0M | €800K | 30.00× |
| #4 | Adam Hlozek TSG 1899 Hoffenheim | 23 | 21-23 | €15.0M | €800K | 18.75× |
| #5 | Nicolas Jackson Bayern Munich | 25 | 24-26 | €45.0M | €2.5M | 18.00× |
| #6 | Nelson Weiper 1.FSV Mainz 05 | 21 | 21-23 | €12.0M | €800K | 15.00× |
| #7 | Arnaud Kalimuendo Eintracht Frankfurt | 24 | 24-26 | €25.0M | €2.5M | 10.00× |
| #8 | Igor Matanovic SC Freiburg | 23 | 21-23 | €7.0M | €800K | 8.75× |
| #9 | Keke Topp SV Werder Bremen | 22 | 21-23 | €5.0M | €800K | 6.25× |
| #10 | Yuito Suzuki SC Freiburg | 24 | 24-26 | €15.0M | €2.5M | 6.00× |
| #11 | Victor Boniface SV Werder Bremen | 25 | 24-26 | €12.0M | €2.5M | 4.80× |
| #12 | Benedict Hollerbach 1.FSV Mainz 05 | 25 | 24-26 | €10.0M | €2.5M | 4.00× |
| #13 | Max Moerstedt TSG 1899 Hoffenheim | 20 | U21 | €7.0M | €2.0M | 3.50× |
| #14 | Oscar Vilhelmsson SV Darmstadt 98 | 22 | 21-23 | €2.0M | €800K | 2.50× |
| #15 | Damion Downs Hamburger SV | 22 | 21-23 | €2.0M | €800K | 2.50× |
| #16 | Junior Adamu SC Freiburg | 25 | 24-26 | €5.0M | €2.5M | 2.00× |
| #17 | Armindo Sieb 1.FSV Mainz 05 | 23 | 21-23 | €1.5M | €800K | 1.88× |
| #18 | Grant-Leon Ranos Borussia Mönchengladbach | 22 | 21-23 | €1.0M | €800K | 1.25× |
| #19 | Dzenan Pejcinovic VfL Wolfsburg | 21 | 21-23 | €1.0M | €800K | 1.25× |
| #20 | David Mokwa TSG 1899 Hoffenheim | 22 | 21-23 | €1.0M | €800K | 1.25× |
Potentiel de retour au pic (RPP)
Potentiel de progression de la valeur actuelle vers le pic prévu. Indique le potentiel de hausse restant pour les joueurs approchant de leur prime.
Comprendre le potentiel de retour au pic (RPP)
Jovan Milosevic de SV Werder Bremen, à 20 ans, présente le plus fort potentiel de retour au pic, à +35%. Cela signifie que Jovan Milosevic devrait s'apprécier de 35% en atteignant l'âge de son pic dans 6 ans, ce qui représente un potentiel de hausse significatif avant d'entrer dans sa prime.
En deuxième position se trouve Alejo Sarco de Bayer 04 Leverkusen, âgé de 20 ans, avec un RPP de +35% (6 ans avant le pic). En troisième, Max Moerstedt de TSG 1899 Hoffenheim, âgé de 20 ans, avec un RPP de +35% (6 ans avant le pic).
Comment le RPP est calculé : le RPP compare la valeur marchande actuelle d'un joueur à sa valeur de pic prévue, en calculant le potentiel d'appréciation en pourcentage. Un RPP de 35% signifie que le joueur devrait gagner 35% de valeur en entrant dans sa prime, ce qui en fait d'excellents investissements de croissance.
Potentiel de progression par joueur
| Rang | Joueur | Âge | Années avant le pic | Actuelle | Prévision au pic | RPP % |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Jovan Milosevic SV Werder Bremen | 20 | 6 | €700K | €1.1M | +35% |
| #2 | Alejo Sarco Bayer 04 Leverkusen | 20 | 6 | €2.0M | €3.1M | +35% |
| #3 | Max Moerstedt TSG 1899 Hoffenheim | 20 | 6 | €7.0M | €10.8M | +35% |
| #4 | Jordi Paulina Borussia Dortmund | 21 | 5 | €500K | €719K | +30% |
| #5 | Dzenan Pejcinovic VfL Wolfsburg | 21 | 5 | €1.0M | €1.4M | +30% |
| #6 | Fabio Torsiello SV Darmstadt 98 | 21 | 5 | €500K | €719K | +30% |
| #7 | Enrique Herrero Eintracht Frankfurt | 21 | 5 | €300K | €431K | +30% |
| #8 | Simon Kalambayi TSG 1899 Hoffenheim | 21 | 5 | €150K | €216K | +30% |
| #9 | Nelson Weiper 1.FSV Mainz 05 | 21 | 5 | €12.0M | €17.2M | +30% |
| #10 | Conrad Harder RB Leipzig | 21 | 5 | €24.0M | €34.5M | +30% |
| #11 | Mohamed Sankoh VfB Stuttgart | 22 | 4 | €700K | €936K | +25% |
| #12 | Keke Topp SV Werder Bremen | 22 | 4 | €5.0M | €6.7M | +25% |
| #13 | Grant-Leon Ranos Borussia Mönchengladbach | 22 | 4 | €1.0M | €1.3M | +25% |
| #14 | Oscar Vilhelmsson SV Darmstadt 98 | 22 | 4 | €2.0M | €2.7M | +25% |
| #15 | Malick Sanogo 1.FC Union Berlin | 22 | 4 | €250K | €334K | +25% |
| #16 | Damion Downs Hamburger SV | 22 | 4 | €2.0M | €2.7M | +25% |
| #17 | David Mokwa TSG 1899 Hoffenheim | 22 | 4 | €1.0M | €1.3M | +25% |
| #18 | Shio Fukuda Borussia Mönchengladbach | 22 | 4 | €800K | €1.1M | +25% |
| #19 | Lucas Copado Bayern Munich | 22 | 4 | €750K | €1.0M | +25% |
| #20 | Luis Hartwig VfL Bochum | 23 | 3 | €350K | €435K | +20% |
Potentiel ajusté du risque (RAU)
Potentiel de hausse pondéré par l'incertitude des prévisions. RAU plus élevé = meilleur profil risque-rendement.
Comprendre le potentiel ajusté du risque (RAU)
Nelson Weiper de 1.FSV Mainz 05 présente le plus fort potentiel ajusté du risque, à 31.0. Cela signifie que Conrad Harder dispose d'un potentiel de hausse de 15% avec seulement 0% d'incertitude de prévision, ce qui représente un excellent rapport risque-rendement pour l'appréciation de la valeur.
En deuxième position se trouve Conrad Harder de RB Leipzig avec un RAU de 31.0 (15% de potentiel, 0% d'incertitude). En troisième, Jovan Milosevic de SV Werder Bremen avec un RAU de 30.9 (15% de potentiel, 0% d'incertitude).
Comment le RAU est calculé : le RAU divise le potentiel de hausse par l'incertitude de prévision (RAU = potentiel % ÷ incertitude %). Un RAU de 31.0 signifie que le potentiel de hausse est 31.0× supérieur à l'incertitude, ce qui en fait une opportunité de croissance à forte fiabilité. Visez un RAU ≥2.0 pour un rapport risque-rendement équilibré.
Potentiel ajusté du risque par joueur
| Rang | Joueur | Attendue | Fourchette | Potentiel % | RAU |
|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Nelson Weiper 1.FSV Mainz 05 | €13.8M | €10.9M-16.6M | +15% | 31.0 |
| #2 | Conrad Harder RB Leipzig | €27.5M | €21.8M-33.2M | +15% | 31.0 |
| #3 | Jovan Milosevic SV Werder Bremen | €803K | €636K-969K | +15% | 30.9 |
| #4 | Alejo Sarco Bayer 04 Leverkusen | €2.3M | €1.8M-2.8M | +15% | 30.9 |
| #5 | Max Moerstedt TSG 1899 Hoffenheim | €8.0M | €6.4M-9.7M | +15% | 30.9 |
| #6 | Adam Hlozek TSG 1899 Hoffenheim | €16.7M | €13.7M-19.7M | +11% | 28.5 |
| #7 | Maximilian Beier Borussia Dortmund | €33.4M | €27.4M-39.4M | +11% | 28.5 |
| #8 | Fábio Silva Borussia Dortmund | €31.2M | €25.6M-36.8M | +11% | 28.5 |
| #9 | Jordi Paulina Borussia Dortmund | €551K | €437K-665K | +10% | 22.5 |
| #10 | Dzenan Pejcinovic VfL Wolfsburg | €1.1M | €874K-1.3M | +10% | 22.5 |
| #11 | Fabio Torsiello SV Darmstadt 98 | €551K | €437K-665K | +10% | 22.5 |
| #12 | Enrique Herrero Eintracht Frankfurt | €331K | €262K-399K | +10% | 22.5 |
| #13 | Simon Kalambayi TSG 1899 Hoffenheim | €165K | €131K-200K | +10% | 22.5 |
| #14 | Mohamed Amoura VfL Wolfsburg | €34.3M | €28.1M-40.5M | +7% | 18.6 |
| #15 | Jonathan Burkardt Eintracht Frankfurt | €37.5M | €30.8M-44.3M | +7% | 18.6 |
| #16 | Thomas Kastanaras FC Augsburg | €535K | €439K-632K | +7% | 18.3 |
| #17 | Igor Matanovic SC Freiburg | €7.5M | €6.1M-8.8M | +7% | 18.3 |
| #18 | Luis Hartwig VfL Bochum | €375K | €307K-442K | +7% | 18.3 |
| #19 | Luca Wollschläger Hertha BSC | €187K | €154K-221K | +7% | 18.3 |
| #20 | Armindo Sieb 1.FSV Mainz 05 | €1.6M | €1.3M-1.9M | +7% | 18.3 |
Indice de pression d'effectif (RPI)
Pression sur la profondeur d'effectif basée sur la distribution des Z-scores. RPI négatif = profondeur faible, positif = effectif profond.
Ce que cela montre
Le Z-Score expliqué : mesure de combien d'écarts-types la force d'un joueur s'éloigne de la moyenne du poste. Un Z-Score de 0 correspond à la moyenne, +1.0 à un écart-type au-dessus de la moyenne, -1.0 en dessous de la moyenne.
Comment l'utiliser : un RPI < -1.0 indique une pénurie critique de profondeur. Ces postes nécessitent un renfort immédiat. Un RPI > +1.0 suggère une profondeur solide, n'autorisant que des ajouts sélectifs et à forte valeur.
Marché actuel : le poste de attaquant présente une profondeur solide (Z-score moyen : 0.00). RPI : 0.00.
Analyse de la profondeur par poste
Z-Scores les plus élevés
Z-Scores les plus bas
Concentration de part par âge (ASC)
Identifie les joueurs captant une valeur disproportionnée par rapport à la représentation de leur groupe d'âge. ASC positif = concentration de valeur.
Comprendre la concentration de part par âge (ASC)
Terrence Boyd de SV Darmstadt 98, dans la tranche d'âge 30+, présente la plus forte concentration de part par âge, à +-17.2%. Cela signifie que Harry Kane capte 36.4% de la valeur marchande totale tout en ne représentant que 53.6% des joueurs de son groupe d'âge, ce qui témoigne d'un statut d'élite dominant.
En deuxième position se trouve Artjoms Rudnevs de 1.FC Köln avec un ASC de +-17.2% (36.4% de part de valeur contre 53.6% de part de joueurs dans la tranche 30+). En troisième, Mark Uth de 1.FC Köln avec un ASC de +-17.2% (36.4% de valeur contre 53.6% de joueurs dans la tranche 30+).
Comment l'ASC est calculé : ASC = (% de la valeur totale) - (% du total des joueurs) dans la tranche d'âge. Un ASC de +-17.2% signifie que le joueur capte -17.2% de valeur marchande de plus que sa représentation numérique, ce qui indique un statut de vedette. ASC > +15% = domination d'élite, ASC < -15% = cibles de valeur potentielles.
Concentration de valeur par joueur
| Rang | Joueur | Tranche d'âge | Part de valeur | Part de joueurs | ASC |
|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Terrence Boyd SV Darmstadt 98 | 30+ | 36.4% | 53.6% | -17.2% |
| #2 | Artjoms Rudnevs 1.FC Köln | 30+ | 36.4% | 53.6% | -17.2% |
| #3 | Mark Uth 1.FC Köln | 30+ | 36.4% | 53.6% | -17.2% |
| #4 | Philipp Hofmann VfL Bochum | 30+ | 36.4% | 53.6% | -17.2% |
| #5 | Aron Jóhannsson SV Werder Bremen | 30+ | 36.4% | 53.6% | -17.2% |
| #6 | Nikola Dovedan 1. Fußballclub Heidenheim 1846 | 30+ | 36.4% | 53.6% | -17.2% |
| #7 | Michael Gregoritsch FC Augsburg | 30+ | 36.4% | 53.6% | -17.2% |
| #8 | Marvin Ducksch SV Werder Bremen | 30+ | 36.4% | 53.6% | -17.2% |
| #9 | Sargis Adamyan 1.FC Köln | 30+ | 36.4% | 53.6% | -17.2% |
| #10 | Harry Kane Bayern Munich | 30+ | 36.4% | 53.6% | -17.2% |
| #11 | Havard Nielsen SpVgg Greuther Fürth | 30+ | 36.4% | 53.6% | -17.2% |
| #12 | Gerrit Wegkamp Fortuna Düsseldorf | 30+ | 36.4% | 53.6% | -17.2% |
| #13 | Boris Tashchy VfB Stuttgart | 30+ | 36.4% | 53.6% | -17.2% |
| #14 | Anthony Ujah 1.FC Union Berlin | 30+ | 36.4% | 53.6% | -17.2% |
| #15 | Maximilian Philipp SC Freiburg | 30+ | 36.4% | 53.6% | -17.2% |
| #16 | Munas Dabbur TSG 1899 Hoffenheim | 30+ | 36.4% | 53.6% | -17.2% |
| #17 | Sebastian Andersson 1.FC Köln | 30+ | 36.4% | 53.6% | -17.2% |
| #18 | Soma Novothny VfL Bochum | 30+ | 36.4% | 53.6% | -17.2% |
| #19 | Florian Niederlechner Hertha BSC | 30+ | 36.4% | 53.6% | -17.2% |
| #20 | Yussuf Poulsen Hamburger SV | 30+ | 36.4% | 53.6% | -17.2% |
Carte Acheter maintenant vs Liste d'attente
Classe les joueurs selon leur position d'âge et leur potentiel de hausse afin de guider le moment de l'acquisition.
Ce que cela montre
Comment l'utiliser : « Acheter maintenant - Fort potentiel » = cibles prioritaires immédiates. « Liste de suivi » = à surveiller pendant 6-12 mois. « Pic » = payer une prime pour des joueurs à la performance avérée. « Vieillissant » = profondeur à court terme uniquement.
Marché actuel : 0 cibles immédiates, 34 acquisitions standards, 0 prospects en liste de suivi, 41 à leur pic.
ACHETER MAINTENANT - Fort potentiel
Aucun joueur dans cette catégorie
LISTE DE SUIVI - Fort potentiel
Aucun joueur dans cette catégorie
ACHETER MAINTENANT - Potentiel moyen
Joueurs au PIC
Prix vs Z-Score des pairs
Analyse de prix basée sur l'IQR par rapport aux pairs du poste. Identifie les joueurs sur- ou sous-évalués par rapport au marché.
Ce que cela montre
Comment l'utiliser : un Z-score < -1.5 = nettement sous-évalué (bonne affaire potentielle). Un Z-score > +1.5 = prix premium (nécessite une solide justification). Dans une fourchette de ±1.0 = valeur de marché équitable.
Marché actuel : la médiane du poste est de €350K. 0 sous-évalués, 22 premium.
Positionnement de valeur vs pairs
| Joueur | Valeur marchande | Médiane du poste | Z-Score | Évaluation |
|---|---|---|---|---|
Yussuf Poulsen Hamburger SV | €6.0M | €750K | -1.00 | Bonne affaire |
Ermedin Demirovic VfB Stuttgart | €22.0M | €750K | -1.00 | Bonne affaire |
Yuito Suzuki SC Freiburg | €15.0M | €750K | -1.00 | Bonne affaire |
Jovan Milosevic SV Werder Bremen | €700K | €750K | -1.00 | Bonne affaire |
Sebastian Müller Arminia Bielefeld | €200K | €750K | -0.73 | Bonne affaire |
Adam Hlozek TSG 1899 Hoffenheim | €15.0M | €750K | -0.69 | Bonne affaire |
Cyrill Akono 1.FSV Mainz 05 | €250K | €750K | -0.68 | Bonne affaire |
Luc Ihorst SV Werder Bremen | €350K | €750K | -0.59 | Bonne affaire |
Chinedu Ekene TSG 1899 Hoffenheim | €150K | €750K | -0.58 | Bonne affaire |
Dimitri Oberlin Bayern Munich | €175K | €750K | -0.56 | Bonne affaire |
Julian Schieber FC Augsburg | €400K | €750K | -0.55 | Bonne affaire |
Semir Telalovic Borussia Mönchengladbach | €400K | €750K | -0.55 | Bonne affaire |
Meris Skenderovic TSG 1899 Hoffenheim | €200K | €750K | -0.54 | Bonne affaire |
Muhammed Kiprit Hertha BSC | €200K | €750K | -0.54 | Bonne affaire |
Jan Rosenthal SV Darmstadt 98 | €125K | €750K | -0.50 | Valeur équitable |
Nick Proschwitz TSG 1899 Hoffenheim | €125K | €750K | -0.50 | Valeur équitable |
Bajram Nebihi FC Augsburg | €125K | €750K | -0.50 | Valeur équitable |
Junior Adamu SC Freiburg | €5.0M | €750K | -0.50 | Valeur équitable |
Orhan Ademi Eintracht Braunschweig | €125K | €750K | -0.50 | Valeur équitable |
Simon Kalambayi TSG 1899 Hoffenheim | €150K | €750K | -0.47 | Valeur équitable |
Comment nous classons les Attaquants de Bundesliga
Notre Analytical Strength Index est calibré spécifiquement pour les attaquants, en utilisant des courbes d'âge et des références de temps de jeu propres au poste. Le modèle s'appuie sur la recherche universitaire relative à la valorisation des joueurs (Franck & Nüesch, 2012) et aux courbes âge-performance (Dendir, 2016).
Composantes du score pour ST
Indice de performance historique (35 %)
Valeur marchande maximale en carrière pour les attaquants de Bundesliga, reflétant un palmarès avéré et la réputation. Utilise une échelle logarithmique pour tenir compte de la répartition exponentielle de la valeur au niveau de l'élite.
Indicateur de performance actuelle (30 %)
Valeur marchande actuelle pour les attaquants de Bundesliga, capturant la forme récente, les blessures et le niveau de performance actuel. Pondéré pour refléter les schémas de dépréciation liés à l'âge.
Utilisation du temps de jeu (18 %)
Les attaquants avec 2 200+ minutes obtiennent le score le plus élevé, indiquant un rôle de titulaire régulier et une performance soutenue.
Courbe de performance ajustée en fonction de l'âge (12 %)
Les attaquants atteignent leur apogée à 26 ans avec le déclin le plus rapide de 7,0 %/an (dépendant de la vitesse). Les joueurs avant leur apogée obtiennent un score plus élevé sur leur trajectoire de développement.
Ajustement du niveau de compétition (3 %)
Bundesliga reçoit la prime des 5 grands championnats européens pour l'intensité compétitive et la qualité de l'opposition.
Multiplicateur d'attentes de performance (2 %)
Les joueurs des clubs ayant un pedigree en Ligue des champions font face à des standards de performance plus élevés et à une complexité tactique accrue, ce qui contribue au développement et à la validation par le marché.
Références de performance pour ST
Âge d'apogée : 26 ans (vitesse et efficacité devant le but à leur apogée)
Taux de déclin : 7,0 % par an (déclin le plus rapide, poste dépendant de la vitesse)
Minutes optimales : 2 200-2 400 par saison (poste de haute intensité nécessitant une rotation)
Prévision de la valeur marchande sur 1 an
Modèle probabiliste combinant la dépréciation liée à la courbe d'âge, la dynamique de valeur et les facteurs liés au temps de jeu :
• Facteur d'âge : Attaquant : -7,0 %/an après l'apogée, +5 %/an avant l'apogée
• Trajectoire de valeur : Proche de l'apogée de carrière (>95 % de la valeur maximale) : +3 % de dynamique | Déclin modéré : -5 %
• Facteur de temps de jeu : Titulaires réguliers (+2 %), Rotation de l'effectif (-2 %)
• Fourchette de prévision : Intervalle de confiance de ±18 % (le plus volatil, dépendant de la forme)
Fondement scientifique
• Dendir (2016) : Courbes âge-performance pour les attaquants
• Carmichael et al. (2011) : Dépréciation des joueurs dans les grands championnats
• Franck & Nüesch (2012) : Modèles de prix hédoniques pour la valorisation des talents
• Szymanski, S. (2015). Money and Soccer: A Soccernomics Guide
Foire aux questions
Questions fréquentes sur les Attaquants de Bundesliga pour la saison 2022-23
Qui sont les Attaquants les plus précieux de Bundesliga en 2022-23 ?
Le attaquant le plus précieux de Bundesliga en 2022-23 est Harry Kane, qui vaut €65.0M et joue pour Bayern Munich. Le deuxième plus précieux est Nicolas Jackson (€45.0M, Bayern Munich), suivi de Serhou Guirassy (€40.0M, Borussia Dortmund). Notre base de données répertorie 179 Attaquants de Bundesliga avec des valorisations de marché complètes mises à jour pour la saison 2022-23.
Comment les Attaquants de Bundesliga sont-ils classés ?
Les Attaquants de Bundesliga sont classés par notre Analytical Strength Index propriétaire, qui est spécifiquement calibré pour les Attaquants. Le score combine six facteurs : l'indice de performance historique (35 %) mesurant la valeur maximale en carrière, l'indicateur de performance actuelle (30 %) reflétant les signaux de marché récents, l'utilisation du temps de jeu (18 %) suivant les minutes jouées, la courbe de performance ajustée en fonction de l'âge (12 %) utilisant les âges d'apogée spécifiques au poste, le coefficient de qualité de la compétition (3 %) pour le niveau de la compétition de Bundesliga, et le multiplicateur de niveau de club (2 %) tenant compte du prestige du club. Cette méthodologie s'appuie sur des recherches universitaires, notamment les travaux de Dendir (2016) sur les courbes âge-performance et de Franck & Nüesch (2012) sur les modèles de prix hédoniques.
À quel âge les Attaquants atteignent-ils leur apogée ?
Les attaquants atteignent généralement leur apogée à 26 ans, avec le taux de déclin le plus rapide de 7,0 % par an après l'apogée. Cela reflète la forte dépendance du poste à la vitesse, à l'accélération et à la puissance explosive, qui se détériorent plus rapidement que les compétences techniques. Les recherches de Carmichael et al. (2020) confirment que les attaquants atteignent leur apogée plus tôt et déclinent plus rapidement que tout autre poste. Le temps de jeu optimal est d'environ 2 200-2 400 minutes par saison.
Combien coûte le recrutement d'un attaquant de premier plan de Bundesliga ?
Les indemnités de transfert pour les Attaquants de Bundesliga varient considérablement selon la valeur marchande, la durée du contrat et la position de négociation du club. Pour le attaquant le mieux classé Harry Kane (valeur marchande : €65.0M), les indemnités de transfert estimées s'échelonneraient de €52.0M à €91.0M selon la situation contractuelle. Les joueurs ayant des contrats plus longs (3 ans et plus) commandent des indemnités élevées (1,2-1,4 × la valeur marchande), tandis que ceux en dernière année peuvent être disponibles pour 0,8-1,1 × la valeur marchande. Nos estimations d'indemnités sont dérivées des tendances historiques de transferts et de modificateurs liés à l'échéance contractuelle, validés par rapport aux transactions réelles de Bundesliga.
Quelle est la prévision de valeur pour les Attaquants de Bundesliga ?
Notre modèle de prévision sur 1 an projette les variations de valeur marchande des Attaquants de Bundesliga en fonction de la dépréciation liée à la courbe d'âge, de la trajectoire historique et des ajustements du temps de jeu. La prévision combine trois facteurs : l'appréciation/dépréciation liée à l'âge (les joueurs avant l'apogée gagnent environ 5 % par an en approchant de l'âge d'apogée, ceux après l'apogée déclinent à des taux spécifiques au poste), la dynamique de la trajectoire de marché (comparant la valeur actuelle à la valeur maximale) et la confiance liée au temps de jeu (les titulaires réguliers reçoivent un bonus de +2 %). Les intervalles de confiance des prévisions tiennent compte de la volatilité spécifique au poste-les attaquants ont une volatilité de ±18 % (les plus volatils en raison de leur dépendance à la forme). Les jeunes joueurs (moins de 22 ans) et les joueurs plus âgés (plus de 32 ans) reçoivent des multiplicateurs d'incertitude de 1,15 × en raison de schémas de développement ou de déclin imprévisibles.
D'où proviennent les données sur les attaquant de Bundesliga ?
Nos données sur les attaquant de Bundesliga proviennent de la Transfer Intelligence Database propriétaire de Football Analytics AI, qui agrège les valorisations de marché, les statistiques des joueurs, les informations contractuelles et les historiques de transferts à partir de multiples sources du secteur. Les valeurs marchandes sont mises à jour régulièrement en fonction des performances des joueurs, des blessures, des négociations contractuelles et de l'activité du marché des transferts. Nous enrichissons ces données avec nos analyses propriétaires, notamment des algorithmes de notation spécifiques au poste, des courbes âge-performance calibrées sur la recherche universitaire et des modèles de prévision statistiques. Toutes les données sont validées par rapport aux sources officielles de Bundesliga et mises à jour mensuellement pour la saison 2022-23 afin de garantir leur exactitude pour les décisions de recrutement et d'investissement.