Strukturovaný přehled českého profesionálního fondu, čtený z perspektivy
hockey intelligence: data, video a taktické čtení v jedné metodice.
Bez predikcí, bez doporučení sestavy.
1,38*hráče v NHL na milion obyvatel, sezóna 2025/26
Per-capita hustota NHL hráčů řadí český fond na páté místo ze šesti porovnávaných zemí.
Finsko má přibližně čtyřnásobnou hustotu,
Švédsko pětinásobnou.
Strukturální propast je nejvýraznější v U22 útočnících
(jediný hráč) a v celé obránecké pipeline (čtyři hráči
celkem, šedesát českých obránců chybí oproti Švédsku). Hokejová intuice
tato čísla rozpoznává hráč po hráči, ale agregaci v jednom místě nemá.
* 15 hráčů s birth_country = CZE na soupiskách NHL 2025/26 (NHL Stats API) ÷ 10,9 M obyvatel (odhad 2024); peer země počítány stejně. Metodologie.
Mapovaný pool
385 hráčů
Reprezentační účast 24/25
42 hráčů
Datový rámec
2024/25 → 2025/26
Mapa cca 280 Čechy hokejistů ve světových profesionálních ligách (NHL, Liiga, Tipsport Extraliga), segmentovaná podle pozice a herního profilu. Metodologický nástroj pro průběžné mapování fondu hráčů v rámci víceletého reprezentačního cyklu, nikoli výběrové doporučení.
Strukturální benchmark vs peer-země
Hokejová intuice český fond rozpoznává hráč po hráči. Strukturální
pozice v rámci peer-zemí (FIN, SWE, SVK, CAN, USA) ale vyžaduje datovou
agregaci, kterou jedinec v hlavě nedokáže. Níže tři čísla, která
typicky nejsou shromážděna v jednom místě.
Per-capita hustota NHL hráčů (sezóna 2025/26)
CAN
Kanada
8,05
SWE
Švédsko
7,17
FIN
Finsko
6,07
SVK
Slovensko
1,67
CZE
Česko
1,38
USA
USA
0,67
Český fond je per-capita pátý ze šesti, mezi Slovenskem
a USA. USA má sice nejvíc NHL hráčů absolutně, ale populace 340 milionů
ředí per-capita hustotu na 0,67. Slovensko (1,67) překonává Česko navzdory
poloviční populaci, finská hustota je přibližně čtyřnásobná, švédská
pětinásobná.
Mediánová produkce (P/GP) podle země, pozice a věkové skupiny. Modře orámovaná
řada vyznačuje Českou republiku; buňka obsahuje počet hráčů a medián bodů na zápas.
Specifické cohort gapy — útočníci
Český pool je strukturálně tenký v mladších kohortách. Současná NHL elita drží mediánovou produkci na světové úrovni, ale jen ve čtyřech hráčích.
Cohort
ČR
FIN
SWE
SVK
U22
10,42
30,24
70,45
40,33
23-25
20,22
90,24
130,32
—
26-29
41,06
80,46
110,40
20,28
30+
50,19
50,47
150,58
—
Český U22 forwards cohort = 1 hráč (Kulich). FIN má 3, SWE 7.
Současný 26-29 elite cohort (Pastrňák, Nečas, Zacha, Hertl) drží
mediánovou produkci 1,06 P/GP, světová špička, ale jen ve čtyřech hráčích.
Specifické cohort gapy — obránci
Obránci jsou strukturálně problematickou pozicí napříč všemi věkovými skupinami. Celkový počet českých NHL obránců je čtyři, švédských třicet.
Cohort
ČR
FIN
SWE
SVK
U22
—
—
50,23
10,38
23-25
10,00
10,27
120,24
—
26-29
10,60
50,18
50,23
20,26
30+
10,23
30,35
80,49
—
ČR má 4 obránce v NHL napříč všemi věkovými skupinami.
Pro srovnání: Finsko 14, Švédsko 30. V U22 kohortě: 0 českých obránců.
Atlas útočníků 2025/26 v obou projekcích. Modré kroužky vyznačují aktivní
reprezentační pool (MS 24/25). Šipky znázorňují trajektorii mezi sezónami.
Pozorování
Reprezentační fond překlenuje NHL i Extraligu
42 z 81 hráčů, kteří odehráli MS 2024 nebo MS 2025 za reprezentaci, se nachází v mapovaném poolu. Mezi nimi top NHL hráči (Pastrňák, Nečas, Vejmelka) i Extraliga veteráni (Červenka, Sedlák, Kundrátek). Strukturálně tedy reprezentační pool není „NHL kontingent“ ani „Extraliga kontingent“: je to spojnice obou profesionálních ekosystémů.
Po aplikaci ligových násobiček se NHL elita (Pastrňák PC1 ≈ 8.5) dramaticky odpoutává od EU elity (Červenka PC1 ≈ 2). Style mapa (bez násobiček) ukazuje samotný herní profil; Pastrňák a Červenka tam leží v podobné zóně produkce. Dvojice projekcí umožňuje interpretovat fond jak stylově, tak kvalitativně, bez nutnosti volit jednu narativu.
Z 16 hráčů, kteří splňují minimum 30 zápasů v obou sezónách, vykazují stabilní top-tier produkci NHL hvězdy (Pastrňák Δ ≈ 0). Mezi zlepšujícími se: Zacha a Nečas (oba NHL, breakout / post-trade). Mezi klesajícími: Hertl a Palát. Tato čísla nejsou predikce; popisují směr pohybu mezi sezónami.
Cluster archetypy — útočníci (style projekce)
C0
Top-six skórující
18 hráčů · MS pool 8 · medián ročník 1996
Vysoká produkce gólů + asistencí, NHL stars (Pastrňák, Hertl, Zacha, Nečas) + EU elita (Mazura). Mediánový ročník 1996.
Taktické čteníShooting-heavy top-six profil. Statistický otisk konzistentní s hráči, kteří generují vlastní střelu z controlled-entry situations a drží PP1 minutáž. Reprezentační kontext: hráči tohoto clusteru typicky nesou ofenzivní zatížení první lajny.DPDavid PastrnakMNMartin NecasPZPavel ZachaTHTomas HertlRČRoman Červenka
C1
Mladí prospekti / doplnění
122 hráčů · MS pool 9 · medián ročník 2001
Nízká produkce, mediánový ročník 2001. Většinou Extraliga (112/122). Junior callupy a mladí depth hráči.
Taktické čteníDevelopment pool. Cluster přechodný: kariérní arc je tu rozhodující signál, ne aktuální stats. Pro reprezentační plánování v 4letém cyklu je tahle vrstva fund-the-future.JKJiri KulichTMTomas MazuraFCFilip ChytilOKOndrej KosJFJakub Frolo *
C2
Fyzičtí role-players
9 hráčů · MS pool 1 · medián ročník 1997
Výrazně vysoké PIM (5-6× cohort medián). Velcí hráči: Klapka (NHL prospect), Zohorna, Lakatoš. Středně-vyšší věk.
Taktické čteníPhysical engagement profil: high-PIM signál ukazuje na třetí lajny / bottom-six minutáž s rolí v energy či forecheck. Cluster nemísí elite production se size; stylová separace od scorers je zřetelná.AKAdam KlapkaLHLibor HudáčekDLDominik LakatošMSMatúš SukeľOPOndrej Pavel
C3
Veteránští two-way
92 hráčů · MS pool 4 · medián ročník 1993
Mediánový ročník 1994, nižší produkce než C0. Mix NHL veteránů (Palát, Faksa, Nosek, Kampf) a Extraliga regulars.
Taktické čteníTwo-way / utility middle-six. Hráči, kteří v reprezentačním kontextu obvykle drží PK minuty, defensive-zone faceoffs a structure-of-play roli. Stylový profil mezi pure scorers a defensive specialists.RFRadek FaksaTNTomas NosekOPOndrej PalatDKDavid KampfDKDavid Kaše
Trajektorie 2024/25 → 2025/26 (útočníci, ≥30 GP obě sezóny)
Posun nahoru (Δ quality P/GP)
Hráč
Liga
GP 24 / 25
Δ
PZPavel Zacha
nhl
82 / 78
+0.229
MNMartin Necas
nhl
79 / 78
+0.204
RFRadek Faksa
nhl
70 / 58
+0.070
Posun dolů (Δ quality P/GP)
Hráč
Liga
GP 24 / 25
Δ
OPOndrej Palat
nhl
77 / 80
-0.156
THTomas Hertl
nhl
73 / 82
-0.109
AI a multimodální vrstva níže, metodologie pokračuje za ní
AI a multimodální vrstva
Aplikovaná ML a LLM vrstva nad strukturovanými daty. Per-player scout
briefy generované Claude Opus 4.7 z integrovaného Atlas datasetu,
historické analogy v kariéře z corpusu 1 177 hráčů, plus roadmap
pro modality, jež federace dnes zpracovává odděleně (video, audio).
LLM scout briefy · Claude Opus 4.7
Pro každého hráče v poolu Claude Opus integruje cluster placement,
kvalitou upravenou produkci, trajektorii mezi sezónami, IIHF účast
a srovnatelné profily v korpusu do strukturovaného česky-psaného briefu.
Stance discipline (žádné predikce, žádná doporučení sestavy) je
vynucena systemovým promptem cachovaným přes prompt-caching.
Níže dva briefy jako ukázka, útočník a obránce.
David Pastrňák
F, 1996
Statistický profil
Pastrňák spadá do style clusteru C0 (Top-six skórující) a quality clusteru C3, s extrémní pozicí na produkční ose PC1 (5.77 style / 8.49 quality). Quality-adjusted P/GP 1.189 odpovídá cross-league z-score +6.50 — outlier i v rámci NHL elity v korpusu. Distribuce bodů je výrazně asistenčně vážená (A/GP shrunk 0.833 vs. G/GP 0.356), což ho v rámci C0 řadí spíše k playmaker-forward profilu než k čistému střelci.
Celý brief
Trajektorie
Mezi sezónami 2024-2025 a 2025-2026 P/GP zůstává prakticky identické (1.189 → 1.189, Δ -0.001) při srovnatelném vzorku (82 → 77 GP). Profil je v multi-season okně stable, bez signálu age-related declinu na produkční ose ani strukturálního posunu mezi goal-share a assist-share.
Reprezentační kontext
Dva IIHF turnaje v korpusu (MS 2024, MS 2025), tedy potvrzená Czech-eligible účast v aktuálním cyklu. V rámci českého NT poolu zaujímá nejvyšší pozici na produkční PC1 ose mezi forwardy s NHL daty.
Srovnatelné profily (in-corpus)
V style clusteru C0 jsou nejbližší Martin Nečas (NHL, quality P/GP 1.175, distance 2.197), Lukáš Sedlák (Extraliga, 0.327, 2.235) a Lukáš Jašek (Liiga, 0.362, 2.642). Style mapa bez ligových násobiček zachycuje strukturální podobnost herního profilu, proto se Sedlák a Jašek objevují i přes výrazně nižší quality-adjusted produkci.
Caveats
Datový set obsahuje pouze NHL zdroj, žádné EU srovnání pro tohoto hráče. Vzhledem k extrémním souřadnicím (PC1 quality 8.49) je vzdálenost k nejbližším sousedům v clusteru C0 velká (>2.0), takže "comparable profiles" jsou nejbližší pouze relativně — Pastrňák je v korpusu strukturálně izolovaný outlier.
Filip Hronek
D, 1997
Statistický profil
Hronek se v sezóně 2025-26 nachází ve style clusteru C0 (Ofenzivní obránci) s PCA souřadnicemi (3.35, -0.77), což ho řadí do pravého kvadrantu produkční osy. Quality-adjusted P/GP 0.558 (NHL multiplier 1.00) je tažený především A/GP 0.466; cross-league z-score +6.205 ho na P/GP umisťuje vysoko nad mean defensemen v korpusu. Quality cluster C3 (PCA quality 7.60, 0.50) odpovídá produkčně dominantnímu profilu navzdory labelu "Mladí prospekti" — clustering reflektuje věkovou složku PC2.
Celý brief
Trajektorie
Mezi 2024-25 a 2025-26 vzestup P/GP 0.497 → 0.558 (Δ +0.060) při zvýšení vzorku z 61 na 82 GP, klasifikováno jako stable. Růst je tažen spíše stabilizací zdraví a vyšším volume než skokovou změnou v rate stats; shrinkage efekt na 82 GP je minimální (raw 0.598 → shrunk 0.558).
Reprezentační kontext
Jedna potvrzená IIHF účast (MS 2025), eligibility flag yes. V Czech NT pool patří na pravé straně obrany mezi profily s nejvyšším NHL-adjusted P/GP outputem v korpusu, tedy do horní vrstvy ofenzivních obránců dostupných reprezentaci.
Srovnatelné profily (in-corpus)
Tři nejbližší v rámci style clusteru C0: Marian Adámek (extraliga, distance 1.453), Matyas Kantner (liiga, distance 1.474), Michal Kovařčík (extraliga, distance 1.535). Distance hodnoty 1.4-1.5 indikují, že nejbližší match-up v rámci stejného style profilu je relativně volný — Hronkův quality-adjusted output ho v rámci NHL kontingentu izoluje a srovnatelné style profily pocházejí z nižších lig s výrazně nižším P/GP.
Caveats
Style clustering nezohledňuje ligový kontext, proto srovnatelné profily zahrnují útočníky z Extraligy/Liigy s diametrálně odlišnou kvalitou opozice; quality cluster C3 je relevantnější benchmark. Data set neobsahuje shots/GP, TOI ani usage split (PP1 vs ES), což pro ofenzivního obránce limituje interpretaci, kolik produkce pochází z přesilovkového nasazení.
Marginal cost ≈ 0,04 USD na brief (Claude Opus 4.7 + adaptive thinking,
effort=high, prompt cache na ~3 K stabilního systemového promptu).
Celý český pool (78 hráčů) cca 3 USD jednorázově.
Sample 5 briefů ve formátu markdown:
outputs/briefs/
v repu.
Historické analogy v kariéře
Pro aktuální české hráče algoritmus hledá top 5 nejbližších historických
analogů v cached NHL corpusu (1 177 hráčů, všech národností).
Vzdálenost se počítá ze tří featur ve stejném věku: P/GP (quality-adjusted),
GP, league_quality (z-skóre normalizace). Pro každý
analog se zobrazuje subsequent trajektorie do 4 sezón vpřed.
Popis, ne predikce: čtenář interpretuje rozpětí cest, metoda
ji neuvaluje.
Pokračování:
věk 23
NHL · 71GP · 8P
věk 24
NHL · 57GP · 17P
věk 25
NHL · 56GP · 7P
věk 26
NHL · 46GP · 8P
4Urho VaakanainenFIN
AHL · 23 GP · 8 P ·
d = 0,24
Pokračování:
věk 23
NHL · 23GP · 2P
věk 24
NHL · 68GP · 14P
věk 25
NHL · 46GP · 15P
věk 26
NHL · 34GP · 6P
5Charles Alexis LegaultCAN
AHL · 24 GP · 8 P ·
d = 0,28
Cíl
Pavel Zacha
F · věk 28 ·
NHL · 78 GP ·
65 P ·
0,83 P/GP
Cohort N = 310
1Elias LindholmSWE
NHL · 80 GP · 64 P ·
d = 0,15
Pokračování:
věk 29
NHL · 49GP · 32P
věk 30
NHL · 82GP · 47P
věk 31
NHL · 69GP · 48P
2Max PaciorettyUSA
NHL · 81 GP · 67 P ·
d = 0,17
Pokračování:
věk 29
NHL · 64GP · 37P
věk 30
NHL · 66GP · 40P
věk 31
NHL · 71GP · 66P
věk 32
NHL · 48GP · 51P
3Bo HorvatCAN
NHL · 81 GP · 68 P ·
d = 0,17
Pokračování:
věk 29
NHL · 81GP · 57P
věk 30
NHL · 68GP · 57P
4Travis KonecnyCAN
NHL · 77 GP · 68 P ·
d = 0,17
5Pavel BuchnevichRUS
NHL · 80 GP · 63 P ·
d = 0,19
Pokračování:
věk 29
NHL · 76GP · 57P
věk 30
NHL · 81GP · 48P
Cíl
Filip Hronek
D · věk 28 ·
NHL · 82 GP ·
49 P ·
0,60 P/GP
Cohort N = 169
1Shayne GostisbehereUSA
NHL · 82 GP · 51 P ·
d = 0,12
Pokračování:
věk 29
NHL · 52GP · 31P
věk 30
NHL · 81GP · 56P
věk 31
NHL · 70GP · 45P
věk 32
NHL · 55GP · 50P
2Devon ToewsCAN
NHL · 80 GP · 50 P ·
d = 0,17
Pokračování:
věk 29
NHL · 82GP · 50P
věk 30
NHL · 76GP · 44P
věk 31
NHL · 68GP · 24P
3Mattias EkholmSWE
NHL · 80 GP · 44 P ·
d = 0,26
Pokračování:
věk 29
NHL · 68GP · 33P
věk 30
NHL · 48GP · 23P
věk 31
NHL · 76GP · 31P
věk 32
NHL · 57GP · 18P
4Hampus LindholmSWE
NHL · 80 GP · 53 P ·
d = 0,33
Pokračování:
věk 29
NHL · 73GP · 26P
věk 30
NHL · 17GP · 7P
věk 31
NHL · 67GP · 26P
5Ryan SuterUSA
NHL · 82 GP · 43 P ·
d = 0,36
Pokračování:
věk 29
NHL · 77GP · 38P
věk 30
NHL · 82GP · 51P
věk 31
NHL · 82GP · 40P
věk 32
NHL · 78GP · 51P
Cíl
David Pastrňák
F · věk 29 ·
NHL · 77 GP ·
100 P ·
1,30 P/GP
Cohort N = 266
1Ryan Nugent-HopkinsCAN
NHL · 82 GP · 104 P ·
d = 0,31
Pokračování:
věk 30
NHL · 80GP · 67P
věk 31
NHL · 78GP · 49P
věk 32
NHL · 72GP · 56P
2Jack EichelUSA
NHL · 74 GP · 90 P ·
d = 0,33
3Claude GirouxCAN
NHL · 82 GP · 102 P ·
d = 0,35
Pokračování:
věk 30
NHL · 82GP · 85P
věk 31
NHL · 69GP · 53P
věk 32
NHL · 54GP · 43P
věk 33
NHL · 57GP · 42P
4Nikita KucherovRUS
NHL · 82 GP · 113 P ·
d = 0,40
Pokračování:
věk 30
NHL · 81GP · 144P
věk 31
NHL · 78GP · 121P
věk 32
NHL · 76GP · 130P
5Sidney CrosbyCAN
NHL · 75 GP · 89 P ·
d = 0,40
Pokračování:
věk 30
NHL · 82GP · 89P
věk 31
NHL · 79GP · 100P
věk 32
NHL · 41GP · 47P
věk 33
NHL · 55GP · 62P
Reference set tvoří pouze hráči v cached NHL landing endpoints (převážně
aktivní rosters 2024/25-2025/26). Pre-2000 retiréi (Jágr, Hejduk, Hašek, Reichel,
Sýkora) v této verzi chybí. Production-grade pipeline by je doplnila
přes hockey-reference scraping; tato session ukazuje princip na dostupných datech.
Reprezentační cyklus dashboard · per-player intelligence
Synthesis view nad existujícími vrstvami: pro každého hráče v showcase
poolu (NHL elita F+D, mid-cycle F, U22 prospekti F+D) jedna integrovaná
karta kombinující cluster placement (style + quality), tactical čtení,
meziroční trajektorii, top 3 historické analogy ve stejném věku, a
excerpt z LLM scout briefu. Pro federační analytický tým je tahle vrstva
operační: na jedné obrazovce všechno, co je o hráči ve
veřejných datech.
88BOS
David Pastrňák
F · věk 30 · NHL
· MS 24/25 ×2
P/GP quality
1,19
z-score
+6,50
GP / P
77 / 100
styleC0Top-six skórujícíqualityC3EU veteráni
Tactical read
Shooting-heavy top-six profil. Statistický otisk konzistentní s hráči, kteří generují vlastní střelu z controlled-entry situations a drží PP1 minutáž. Reprezentační kontext: hráči tohoto clusteru typicky nesou ofenzivní zatížení první lajny.
Trajektorie 24/25 → 25/26
Δ -0,001 P/GPstable82 GP → 77 GP
Historické analogy @29
Ryan Nugent-HopkinsCAN
NHL · 82 GP · 104 P ·
d = 0,31
Jack EichelUSA
NHL · 74 GP · 90 P ·
d = 0,33
Claude GirouxCAN
NHL · 82 GP · 102 P ·
d = 0,35
LLM brief excerpt
Pastrňák spadá do style clusteru C0 (Top-six skórující) a quality clusteru C3, s extrémní pozicí na produkční ose PC1 (5.77 style / 8.49 quality). Quality-adjusted P/GP 1.189 odpovídá cross-league z-score +6.50 — outlier i v rámci NHL elity v korpusu. Distribuce bodů je výrazně asistenčně vážená (A/GP shrunk 0.833 vs.…
88COL
Martin Nečas
F · věk 27 · NHL
· MS 24/25 ×2
P/GP quality
1,18
z-score
+6,41
GP / P
78 / 100
styleC0Top-six skórujícíqualityC3EU veteráni
Tactical read
Shooting-heavy top-six profil. Statistický otisk konzistentní s hráči, kteří generují vlastní střelu z controlled-entry situations a drží PP1 minutáž. Reprezentační kontext: hráči tohoto clusteru typicky nesou ofenzivní zatížení první lajny.
Trajektorie 24/25 → 25/26
Δ +0,204 P/GPimproving79 GP → 78 GP
LLM brief excerpt
Nečas spadá do style clusteru C0 (Top-six skórující) s extrémní pozicí na produkční ose — PCA style souřadnice (5.46, -0.04), quality (8.52, -0.27) ho řadí mezi nejvyhraněnější skórující profily v korpusu. Quality-adjusted P/GP 1.175 (G/GP 0.454, A/GP 0.721) s cross-league z-score +6.414 znamená více než šest směrodatných odchylek nad…
17VAN
Filip Hronek
D · věk 29 · NHL
· MS 24/25 ×1
P/GP quality
0,56
z-score
+6,21
GP / P
82 / 49
styleC0Ofenzivní obránciqualityC3Mladí prospekti
Tactical read
Power-play QB / puck-moving D profil. A/GP dominuje nad G/GP, statistický otisk odpovídá first-pair offensive obráncům s breakout-control rolí. Hodnota se realizuje v týmech s perimetr-heavy PP strukturou.
Trajektorie 24/25 → 25/26
Δ +0,060 P/GPstable61 GP → 82 GP
Historické analogy @28
Shayne GostisbehereUSA
NHL · 82 GP · 51 P ·
d = 0,12
Devon ToewsCAN
NHL · 80 GP · 50 P ·
d = 0,17
Mattias EkholmSWE
NHL · 80 GP · 44 P ·
d = 0,26
LLM brief excerpt
Hronek se v sezóně 2025-26 nachází ve style clusteru C0 (Ofenzivní obránci) s PCA souřadnicemi (3.35, -0.77), což ho řadí do pravého kvadrantu produkční osy. Quality-adjusted P/GP 0.558 (NHL multiplier 1.00) je tažený především A/GP 0.466; cross-league z-score +6.205 ho na P/GP umisťuje vysoko nad mean defensemen v…
18BOS
Pavel Zacha
F · věk 29 · NHL
· MS 24/25 ×1
P/GP quality
0,78
z-score
+3,90
GP / P
78 / 65
styleC0Top-six skórujícíqualityC3EU veteráni
Tactical read
Shooting-heavy top-six profil. Statistický otisk konzistentní s hráči, kteří generují vlastní střelu z controlled-entry situations a drží PP1 minutáž. Reprezentační kontext: hráči tohoto clusteru typicky nesou ofenzivní zatížení první lajny.
Trajektorie 24/25 → 25/26
Δ +0,229 P/GPimproving82 GP → 78 GP
Historické analogy @28
Elias LindholmSWE
NHL · 80 GP · 64 P ·
d = 0,15
Max PaciorettyUSA
NHL · 81 GP · 67 P ·
d = 0,17
Bo HorvatCAN
NHL · 81 GP · 68 P ·
d = 0,17
LLM brief excerpt
Zacha spadá do style clusteru C0 (Top-six skórující) s PCA souřadnicemi (3.02, -0.43) a v quality-adjusted projekci sedí na PC1 = 5.41, což ho řadí mezi NHL elitu corpusu. Quality-adjusted P/GP 0.777 (G/GP 0.363, A/GP 0.415) odpovídá cross-league z-skóre +3.90 — jedna z nejvyšších hodnot v celém datasetu. Style…
20BUF
Jiří Kulich
F · věk 22 · NHL
· MS 24/25 ×1
P/GP quality
0,38
z-score
+1,41
GP / P
12 / 5
styleC1Mladí prospekti / doplněníqualityC4EU mladá / depth
Tactical read
Development pool. Cluster přechodný: kariérní arc je tu rozhodující signál, ne aktuální stats. Pro reprezentační plánování v 4letém cyklu je tahle vrstva fund-the-future.
Historické analogy @21
Mike HardmanUSA
NHL · 8 GP · 3 P ·
d = 0,26
John HaydenUSA
NHL · 12 GP · 4 P ·
d = 0,36
Nicholas RobertsonUSA
NHL · 15 GP · 5 P ·
d = 0,39
LLM brief excerpt
Kulich spadá do style clusteru C1 (Mladí prospekti / doplnění) a quality clusteru C4 (EU mladá / depth), s PCA souřadnicemi style (0.03, 0.37) a quality (1.98, 0.10) — pravostranná pozice na produkční ose ho odlišuje od většiny C4 kohorty díky NHL multiplikátoru. Po Bayesovském shrinkage (K=10) činí jeho…
5PHI
David Jiříček
D · věk 23 · NHL
P/GP quality
0,06
z-score
-0,31
GP / P
26 / 0
styleC2Mladí depth DqualityC4Doplnění
Tactical read
Development blue-line pool. AHL/Extraliga callup volume, NHL prospekti. Cluster přechodný: top-pair NHL ceiling je u většiny open question, ne aktuální výpověď.
Historické analogy @22
Victor ManciniUSA
AHL · 23 GP · 10 P ·
d = 0,08
Cam DineenUSA
AHL · 22 GP · 10 P ·
d = 0,17
Brett KulakCAN
AHL · 22 GP · 10 P ·
d = 0,17
Každá karta je render existujícího datasetu — žádný nový výpočet
mimo synthesis. Production deployment této vrstvy by zahrnoval interaktivní
filtry (věk, pozice, liga, IIHF eligibility), per-hráče history sparkline,
a embed plně-generovaného briefu v expandable detailu.
Video tracking a tactical platform
Tracking + event detection + tactical dashboards pipeline je v aktivním
vývoji jako general-purpose framework v paralelním sportovním kontextu
(jiný profesionální sport, klient mimo hokejovou Extraligu). Architektura
je sport-agnostic: broadcast video →
YOLOv8 / RT-DETR detekce hráčů + objektu →
per-frame coords v field/rink coordinates →
event detection (passes, shots, zone entries) →
tactical dashboards.
Pro Extraliga aplikaci jde o transfer learning na existujícím stacku
a vyřešení access k broadcast videu, ne o vývoj CV technologie od nuly.
Proof of concept v hokejovém kontextu (uvedeno pro tento report):
30sekundový publikně dostupný highlight Tipsport Extraliga (sezóna 2024/25,
Karlovy Vary vs HC Mountfield) byl zpracován pretrained YOLOv8n modelem
(COCO-trained, žádný hockey-specific fine-tuning). Sample 21 frames
ze 751, detekce class 0 (person, proxy pro skater + rozhodčí) a class 32
(sports ball, proxy pro puk).
Real PoC · YOLOv8n na 30 s Extraliga broadcast
Frame 185 · 6 KVA (oxblood) +
6 MHK / ref (navy) = balanced 5v5 + rozhodčí na ledě
Per-team heatmapy · KVA n=221 vs MHK+ref n=395 přes 151 frames
(5 fps sample), rozděleno torso HSV clusteringem
Sample density
5 fps / 151 frames
On-ice / frame
4,1 osob
Off-ice filtrované
32,9 % detekcí
Karlovy Vary (red)
221 detekcí
HC Mountfield + ref
395 detekcí
Inference / frame
18,3 ms (CPU)
Co tahle vrstva přidá · 3 poznámky
Co tahle vrstva přidá nad samotnou detekci: dense sample
(5 fps, 151 frames z 30 s), ICE ROI filter (odstraňuje 32,9 % junk
detekcí lavičky a davu), a per-team color split (KMeans-like rule
nad torso HSV: high saturation v red hue range → Karlovy Vary,
ostatní → MHK / rozhodčí). Frame 185 (wide angle, 5v5 + ref):
balanced 6 KVA + 6 MHK = correct call. Per-team heatmapy ukazují, kde
každý tým strávil čas na ledě v rámci 30 s sample — tactical
signal který commercial trackery dělají, ale jen pro NHL; pro
Extraliga, Liiga, SHL je tahle vrstva mezera na trhu.
0 detekcí puku a fixed-rectangle ICE ROI jsou dva
očekávané PoC floors: puk je v 640×360 broadcast ~1-2 px diameter
proti COCO "sports ball" tréninku na 30-60 px míče; ROI obdélník je
crude approximation, produkční move je per-frame perspektivní
homografie z fixních rink markerů (modré/červené linie, faceoff kruhy
→ pixel přepočet na metr v rink coords, ROI se počítá automaticky
z polygonu). Hockey-specific fine-tune detektoru na annotated puk
dataset (Roboflow public sets nebo vlastní labelling) odstraní oba
defaults.
Co tahle vrstva přidá pro video coach nad commercial tracker:
Sportlogiq a InStat pokrývají NHL plně, Extraliga útržkovitě a draho.
Tahle pipeline běží na CPU v real-time (~55 fps na pretrained modelu),
bez per-game licencí; federace nebo klub si ji adaptuje na vlastní
taktický slovník. Konkrétně co tohle umožní video analytikovi:
auto-pre-tagging klipů (zone entry, forecheck attempt, faceoff,
line change) — coach pak jen verifikuje místo aby tagoval od nuly;
search-and-retrieve (“ukaž mi všechny KVA zone entries
z levé strany s controlled puk”); per-line heatmaps
(která pětka kde drží puk vs jen pendluje); opponent tendency reports
cross-game (“Mountfield PP1 vstupuje vlevo v 67 % případů”);
real-time alerts (“soupeř právě přepnul na 1-3-1 PK box”).
Detekce je primitive layer; tactical platform je vrstva
klasifikace, retrieval a alerts nad detekcí.
Plánováno · media buzz index z českých hokej podcastů
Český hokejový diskurz se z velké části odehrává v podcastech (Hokejka,
Češi v NHL, Slovenský hokej, regional). Plánovaná pipeline:
RSS feed scrape →
Whisper-large-v3 transkribce v češtině →
NER na jména hráčů →
sentiment a topic extraction →
buzz time-series per hráč. Signál, který federace dnes nemá
systematizovaný: mediální momentum a narativ kolem hráčů
jako doplněk ke statistické trajektorii.
Ukázkový výstup · ilustrace na vzorových datech
Ukázka výstupu pipeline: měsíční buzz score (počet zmínek × sentiment)
pro 4 hráče. Reálná pipeline by čerpala z transkripcí Whisper-large-v3,
NER by extrahoval mentioned-by-name. Data zde jsou ilustrativní.
Aktuálně neimplementováno.
Metodologie
Datové zdroje
NHL Stats API (api-web.nhle.com/v1): všichni aktivní 2024/25 a 2025/26 NHL hráči, filtr birth_country = CZE
MoneyPuck: 5v5 per-60 metriky a xG (NHL-only enrichment)
Liiga (liiga.fi): sezónní totaly přes Playwright
Tipsport Extraliga (hokej.cz): per-team /statistiky, birth dates z /hrac/ profilů
IIHF turnaje (Wikipedia: MS 2024, MS 2025, WJC 2024, WJC 2025): reprezentační účast pro eligibility filtr
Ligové násobičky (quality projekce)
P/GP_quality = P/GP_shrunk × m_liga
Liga
Násobička
nhl
1,00
ahl
0,55
shl
0,45
liiga
0,42
nl
0,40
extraliga
0,35
cz1l
0,20
Subjektivní aproximace inspirované veřejnými srovnáními produkce hráčů přecházejících mezi ligami
(hockeyviz.com, Sznajder NHL-equivalency analyses). Citlivostní analýza níže ukazuje robustnost vůči ±20 %.
Bayesovský shrinkage
Per-game produkce hráčů s malým vzorkem (GP < 10) je shrinkutována k mediánu své ligy
pomocí empirical Bayes formule:
shrunk_rate = (počet_eventů + K × cohort_medián) / (player_GP + K), K = 10
Při GP = 1 dominuje cohort medián (~91 %); při GP = 80 dominují skutečná data (~89 %).
Bez shrinkage by hráč jako Lantoši (4 GP, 5 bodů, 1,25 P/GP raw) předběhl Pastrňáka v kvalitě.
Po shrinkage spadne na 0,59 P/GP, metodologicky obhajitelné.
PCA loadings
Pozice
Projekce
PC
% variance
G/GP
A/GP
PIM/GP
věk
D
quality
PC1
41.4%
0.706
0.702
-0.064
0.067
D
quality
PC2
27.1%
0.019
0.113
0.714
-0.691
D
style
PC1
35.8%
0.666
0.643
-0.376
0.041
D
style
PC2
26.5%
-0.120
-0.226
-0.509
0.822
F
quality
PC1
46.2%
0.699
0.703
0.083
-0.103
F
quality
PC2
25.0%
-0.069
0.024
0.904
0.422
F
style
PC1
42.6%
0.658
0.673
0.226
-0.250
F
style
PC2
25.3%
-0.128
0.093
0.774
0.613
Citlivostní analýza (±20 % násobičky)
Pro každý scénář perturbace násobičky byl přepočítán quality ranking a změřena změna oproti baseline.
Top-10 ranking je vůči těmto změnám stabilní: žádný scénář nezpůsobuje churn větší než 1 hráč.
NHL top elita (Pastrňák, Nečas, Zacha, Hertl) zůstává v top čtyřce ve všech scénářích.
Scénář
Popis
Top-10 overlap
Top-10 churn
Mean Δ rank (top 20)
baseline
current multipliers from config
10 / 10
0
0.00
liiga_minus20
liiga multiplier −20%
9 / 10
1
4.35
liiga_plus20
liiga multiplier +20%
9 / 10
1
1.90
extraliga_minus20
extraliga multiplier −20%
9 / 10
1
1.30
extraliga_plus20
extraliga multiplier +20%
10 / 10
0
2.50
all_minus20
every league multiplier −20%
10 / 10
0
0.00
all_plus20
every league multiplier +20%
10 / 10
0
0.00
Atlas obránců
Atlas obránců 2025/26. Stejná interpretace jako útočníci.
Cluster detaily — obránci
C0
Ofenzivní obránci
15 hráčů · MS pool 3 · medián ročník 1997
Vyšší A/GP (0.29), playmaking z modré. Hronek (NHL), Jordan (Liiga), Alscher, Kaňák.
Taktické čteníPower-play QB / puck-moving D profil. A/GP dominuje nad G/GP, statistický otisk odpovídá first-pair offensive obráncům s breakout-control rolí. Hodnota se realizuje v týmech s perimetr-heavy PP strukturou.FHFilip HronekMAMarek AlscherMJMichal JordanMAMarian AdámekJGJakub Galvas
C1
Fyzičtí veteráni
10 hráčů · MS pool 1 · medián ročník 1995
Gudas (NHL), Pláněk, Šenkeřík. Nízká produkce, vyšší PIM. Pivot defenzivního stylu.
Taktické čteníTop-shutdown / matchup-pair profil. High-PIM signál koreluje s physical engagement v defensive-zone work. Cluster pure defensive D, často matched proti opposing top six.RGRadko GudasPŠPetr ŠenkeříkTDTomáš DvořákJJJanis JaksTBTomáš Bartejs
C2
Mladí depth D
42 hráčů · MS pool 6 · medián ročník 2001
Mediánový ročník 2001, mostly Extraliga. Jiříček (NHL prospect), Hovorka, Trejbal, Hájek.
Taktické čteníDevelopment blue-line pool. AHL/Extraliga callup volume, NHL prospekti. Cluster přechodný: top-pair NHL ceiling je u většiny open question, ne aktuální výpověď.MHMikulas HovorkaOTOndrej TrejbalRPRayen PetrovickýFKFilip KrálDMDavid Moravec
C3
Veteránští bodaři
5 hráčů · MS pool 3 · medián ročník 1992
Tichaček, Kundrátek, Krejčík. Vyšší A (0.29), starší (1992). Šedovlasí playmakeři z modré.
Taktické čteníPP2 utility / experienced offensive D. Continuity-of-system role, často spojnice mezi mladými top-pair D a defensive shutdowny. V reprezentačním kontextu drží známé schéma.JTJiri TichacekJKJakub KrejčíkTKTomáš KundrátekRŠRadim ŠimekDŠDavid Škůrek
C4
Two-way střední věk
13 hráčů · MS pool 3 · medián ročník 2000
Vyrovnaný profil, mediánový ročník 2000.
Taktické čteníBottom-pair / depth blue-line profil. Vyrovnaný statistický otisk bez specializace; kluster, kde se ztrácí distinkce mezi role-types. Utility hodnota podle týmového kontextu.RKRadek KucerikTCTomáš CibulkaMTMiguël TourignySHSamuel Huzevka *LZLibor Zábranský
C5
Defenzivní depth
43 hráčů · MS pool 0 · medián ročník 1993
Šestá kategorie: typicky velmi mladí nebo strongly defensive.
Taktické čteníAHL/junior reserves nebo strongly defensive-only D. Cluster mimo aktivní NHL minutáž; relevance je organizational depth, ne aktuální role.FPFilip PavlíkAPAdam PolášekAJAdam JánošíkPDPatrik DemelARAlex Rašner
Omezení této analýzy
Veřejná versus interní data
Tato analýza využívá výhradně veřejně dostupné
statistické zdroje (NHL API, MoneyPuck, Liiga, hokej.cz, Wikipedia pro IIHF turnaje).
Trénerský a manažerský úsek reprezentace ČR disponuje interními daty (videosrážka,
kondiční sledování, scoutingové zprávy, mikrostatistiky vstupů do pásma a kontrolovaných
výjezdů), které tato metoda nezohledňuje. Vzory zde identifikované jsou hypotézami
pro vnitřní validaci, nikoli závěry.
Liga quality multipliers
Použité násobičky kvality lig (NHL = 1.00, AHL = 0.55,
SHL = 0.45, Liiga = 0.42, NL = 0.40, Extraliga = 0.35, 1. liga = 0.20) jsou subjektivní
aproximace. Vycházejí z veřejných srovnání produkce hráčů, kteří přešli mezi ligami, ale
jsou citlivé na výběr hráčů, vlastnosti pravidel, velikost kluziště a sezónní kontext.
Citlivostní analýza (oddíl Methodologie) ukazuje, jak se mapa mění při změně násobičky
o ±20 %: top-10 ranking je vůči těmto perturbacím stabilní (churn 0-1 hráčů).
Žádná data z KHL
KHL je z analýzy vyloučena ze dvou důvodů: politické sankce
omezují použitelnost ruských statistických zdrojů, a kvalita dat byla v poslední době
neověřitelná. Čeští hráči v KHL nejsou v této verzi mapy zachyceni.
Velikost vzorku a Bayesovský shrinkage
Někteří hráči mají odehráno méně než 10
zápasů v sezoně 2025/26. Per-game metriky pro tyto hráče byly shrinkutovány k mediánu
své ligy (Empirical Bayes, K = 10 fantomových zápasů). Trajektoriální analýza vyžaduje
minimum 30 zápasů v obou sezónách (16 hráčů splňuje).
Goaltending
Brankáři jsou vyloučeni z hlavní mapy, protože jejich pozičně
specifické metriky neumožňují společnou projekci s útočníky a obránci. Brankářská
analytika je extrémně kontext-závislá (kvalita obrany před brankářem, ledové podmínky,
schéma hry) a tato analýza nenárokuje hloubku v této oblasti.
Chybějící zdroje
SHL a švýcarská NL jsou v této verzi mapy vyloučeny;
oba weby jsou JavaScript-rendered s netriviálním přístupem k datům. Český pool
v těchto ligách (~10-20 hráčů) tedy v této verzi mapy chybí. AHL hráči, NCAA, juniorské
ligy mimo Extraligu a Liigy jsou rovněž mimo scope.
Style ≠ tactical understanding
Statistický otisk hráče nezachycuje schopnost
číst hru, leadership, šatnové vlivy, ani specifické dovednosti pro mezinárodní turnaje
(např. hru na velkém ledě po dlouhé NHL sezóně). To je doménou trenérů a scoutingu.
Žádné doporučení
Tato analýza identifikuje statistická seskupení a změny v čase.
Výběr hráčů a strategická rozhodnutí vyžadují integraci s interní expertízou, kterou
tato metoda nemá k dispozici. Cílem je nabídnout metodu, kterou interní tým může
aplikovat na vlastní rozšířenou datovou základnu.
Reprodukovatelnost
Plná pipeline je veřejná: github.com/barborasandova/czehockey-player-pool-atlas.
MIT licence. Spustit lze přes make install && make install-browsers && make all.
Random seed = 42 pro všechny stochastické operace (KMeans, UMAP).
