CPOE-Analyse – QB Completion Efficiency – AFLE 2026

Was ist CPOE?

CPOE (Completion Percentage Over Expected) beantwortet eine andere Frage als PYOE oder EPA/Play: Wie hoch ist die Trefferquote eines QBs verglichen mit dem, was sein Tiefenprofil erwarten lässt?

Ein QB, der ausschließlich kurze Checkdowns wirft, sollte strukturell eine höhere CMP% erzielen als einer, der regelmäßig auf 8+ Yards Tiefe zielt. Rohe Completion-Prozente ignorieren diesen Kontext vollständig. CPOE korrigiert ihn.

Kernaussage: Ein QB mit +5 % CPOE trifft unter seinem spezifischen Coverage-Druck 5 Prozentpunkte häufiger als der Ligadurchschnitt bei gleicher Passdistanz.

Methodik (AFLE-eigenes Modell)

Da für die AFLE kein ML-gestütztes CPOE-Modell mit Coverage- und Pressure-Tracking vorliegt, wird CPOE hier über die Passdistanz (AIR YDS/A) als Hauptvariable approximiert. Die Grundannahme ist empirisch belegt: Jeder zusätzliche Yard Passdistanz senkt die erwartete Completion Rate um ca. 3,5 Prozentpunkte.

Formel:

Liga-∅ CMP%    = 66,1 %   (alle Starter ≥ 100 ATT, gewichtet nach Versuchen)
Liga-∅ ADOT    = 4,40 Yards
Faktor         = 3,5 % pro Yard Abweichung

Expected CMP% = 66,1 % + (4,40 − AIR YDS/A) × 3,5 %
CPOE          = Actual CMP% − Expected CMP%

Einschränkung: Das Modell berücksichtigt ausschließlich die Passdistanz. Faktoren wie Pocket-Stress, Coverage-Typ (Man/Zone), Drop-Route vs. Break-Route und Receiver-Qualität fließen nicht ein. CPOE ist daher als komplementäre, nicht als vollständige Effizienzmetrik zu lesen.


CPOE-Ranking – Starter (≥ 100 Versuche)

RangQBTeamATTCMP%AIR YDS/AExp. CMP%CPOEPYOEEPA/Play
1Jameson WangPanthers Wrocław33970,50 %5,1563,48 %+7,02 %+1,97−0,04
2Ben HolmesVienna Vikings27270,96 %4,6765,16 %+5,80 %+3,95+0,25
3William Henry BachmeierAlpine Rams14571,03 %4,2666,59 %+4,44 %+2,07−0,18
4Jakeb SullivanBerlin Thunder42266,59 %4,4066,10 %+0,49 %+1,57−0,15
5Seth MorganAlpine Rams21362,91 %5,0763,76 %−0,85 %+0,40−0,20
6Kenji BaharRhein Fire29966,89 %3,4669,39 %−2,50 %+2,97+0,15
7Karé LylesLondon Warriors40462,38 %4,1467,01 %−4,63 %+0,40−0,24
8Evan HillockParis Lights26059,23 %4,1267,08 %−7,85 %+0,45−0,11
9Matthew McKayFirenze Red Lions13250,76 %5,0263,93 %−13,17 %−0,40−0,12

Die drei entscheidenden Divergenzen

1. Jameson Wang (WPA): CPOE-Leader, EPA-negativ

Wang hat die höchste CPOE (+7,02 %) aller Starter — er trifft Pässe auf 5,15 Yards Tiefe deutlich häufiger als die Liga im Schnitt. Trotzdem ist seine EPA/Play negativ (−0,04).

Die Erklärung liegt im Kontext der Completions: Wang trifft präzise, aber häufig in Situationen, in denen ein Completion allein nicht genügt (3rd & long, Early Down mit wenig Raumgewinn). CPOE misst Treffsicherheit, nicht Situationsgewinn. Er ist ein präziser QB in einem EPA-ineffizienten System.

KomponenteWertEinordnung
CMP%70,50 %Ligaweit 2. höchster Wert
Expected CMP%63,48 %Auf Basis ADOT 5,15
CPOE+7,02 %Rang 1
EPA/Play−0,04Rang 3 unter Startern
SACK%9,70 %Zweitschlechtester Wert

Fazit: Wang wirft präzise unter Druck, verliert aber zu viele Plays durch Sacks (9,70 % — ligaweit zweithöchster Wert) und trifft in Situationen, wo Yards allein nicht weiterhelfen.

2. Kenji Bahar (RHF): Negative CPOE, positive EPA

Das direkte Gegenteil zu Wang: Bahar hat negative CPOE (−2,50 %), aber positive EPA/Play (+0,15). Sein ADOT von 3,46 Yards ist der kürzeste aller Starter — ligaweit die flachste Passdistanz. Das treibt die erwartete CMP% auf 69,39 %, die er mit tatsächlichen 66,89 % nicht ganz erreicht.

Der Grund für seine hohe EPA: Bahars Receiver gewinnen nach dem Fang überproportional viele Yards (YAC/CMP: 8,52 — ligaweit höchster Starter-Wert). Das System ist auf Screen/Check-down-Pässe ausgelegt, die dann durch Kaylon Geiger und Harlan Kwofie im Freiraum verlängert werden. Die CMP% ist dabei weniger entscheidend als die YAC-Qualität.

KomponenteWertEinordnung
CMP%66,89 %Durchschnitt
Expected CMP%69,39 %Auf Basis ADOT 3,46
CPOE−2,50 %Rang 6
YAC/CMP8,52Ligabester Starter
EPA/Play+0,15Rang 2

Fazit: Bahar wird vom CPOE-Modell bestraft, weil sein System ihn mit kurzen Pässen spielen lässt — er soll eine hohe CMP% haben, tut es aber nicht. Die EPA-Effizienz entsteht durch die Receiver, nicht durch seine Armstärke.

3. Evan Hillock (PAR): Tiefenbereinigt der schwächste Starter

Hillock hat nicht nur die rohste niedrigste CMP% unter qualifizierten Startern (59,23 %), sondern auch die zweitniedrigste CPOE (−7,85 %). Sein ADOT von 4,12 Yards liegt unter dem Ligadurchschnitt — er wirft also kürzer als die meisten, sollte daher strukturell eine höhere Trefferquote erzielen, tut es aber nicht.

Das deutet auf ein schematisches und Coverage-Problem gleichzeitig hin: Paris Lights generiert keine freien Receiver-Fenster, und Hillock trifft diese Fenster auch schlechter als zu erwarten wäre.


CPOE vs. PYOE — Vollständiger Vergleich

CPOE (Treffsicherheit tiefenbereinigt) und PYOE (Yardgewinne tiefenbereinigt) messen verwandte, aber unterschiedliche Qualitäten. Ihre Divergenz ist analytisch besonders wertvoll.

QBTeamCPOEPYOEDeltaInterpretation
Jameson WangWPA+7,02 %+1,97+5,05Treffsicherer als sein Yard-Output vermuten lässt — kurze Completions ohne Raumgewinn
Ben HolmesVIK+5,80 %+3,95+1,85Konsistent in beiden Dimensionen — Liga-Benchmark
BachmeierALP+4,44 %+2,07+2,37Treffsicher, aber Completions generieren weniger Yards als erwartet
SullivanBTH+0,49 %+1,57−1,08Gewinnt mehr Yards pro Completion als erwartet, trifft aber kaum besser als Baseline
MorganALP−0,85 %+0,40−1,25Leicht unter Completion-Erwartung, aber Yards pro Treffer solide
BaharRHF−2,50 %+2,97−5,47Größte Divergenz: schlechteste CPOE, zweithöchste PYOE — System-QB mit YAC-Abhängigkeit
LylesLON−4,63 %+0,40−4,23Verfehlt beide Erwartungen — schwächer als Passer Rating suggeriert
HillockPAR−7,85 %+0,45−7,40Treffsicherer Ausreißer negativ — strukturelles Receiving-Problem
McKayFIR−13,17 %−0,40−12,77Einziger QB mit negativen Werten in beiden Metriken

Delta = CPOE − (PYOE normiert auf %-Punkte). Hoher positiver Wert = QB trifft besser als er Yards generiert. Hoher negativer Wert = QB generiert überraschend viele Yards pro Completion, trifft aber weniger oft als erwartet.


Backup-Spotlight: Nico Hrouda (VIK)

QBTeamATTCMP%AIR YDS/AExp. CMP%CPOEPYOE
Nico HroudaVienna Vikings7675,00 %3,8268,13 %+6,87 %+5,50

Hrouda hat mit nur 76 Versuchen sowohl die höchste PYOE (+5,50) als auch die zweithöchste CPOE (+6,87 %) der gesamten Stichprobe. Er wirft auf 3,82 Yards Tiefe — kürzer als der Schnitt — und trifft trotzdem 75 % seiner Pässe, 6,87 Prozentpunkte über dem Erwartungswert. Das Sample ist begrenzt, aber die Kombination aus hoher CPOE und hoher PYOE ist einzigartig in der Liga: er trifft nicht nur häufiger, sondern auch ertragreicher als erwartet.


Einordnung: Wann CPOE mehr sagt als EPA/Play

SituationAussagekräftigere Metrik
Gesamte Offense-Effizienz beurteilenEPA/Play
QB-Genauigkeit unter Coverage-Druck einschätzenCPOE
Arm-Stärke vs. System-Abhängigkeit trennenPYOE + CPOE kombiniert
Garbage-Time-Volumen herausfilternEPA/Play + TOT EPA
Receiver-Abhängigkeit des QBs erkennenCPOE niedrig + PYOE hoch = YAC-getriebenes System

Querverweise