Sabres
Domicile
Formation
Statistiques joueurs
Informations joueurs
Lignes
Statistiques d’équipe
Calendrier
Finance

Centre de jeu
	White Wolves 6-5-0, 12pts	3	FINAL	4	Bills 1-4-0, 2pts

Team Stats
L1	Séquence	OTL1
3-3-0	Fiche domicile	1-1-0
3-2-0	Fiche domicile	0-3-0
5-4-1	Derniers 10 matchs	1-2-2
3.09	Buts par match	2.00
2.91	Buts contre par match	3.80
28.33%	Pourcentage en avantage numérique	20.00%
76.92%	Pourcentage en désavantage numérique	73.08%

Bills
1-4-0, 2pts

FINAL

White Wolves
6-5-0, 12pts

Team Stats
OTL1	Séquence	L1
1-1-0	Fiche domicile	3-3-0
0-3-0	Fiche domicile	3-2-0
1-2-2	Derniers 10 matchs	5-4-1
2.00	Buts par match	3.09
3.80	Buts contre par match	2.91
20.00%	Pourcentage en avantage numérique	28.33%
73.08%	Pourcentage en désavantage numérique	76.92%

Meneurs d'équipe
	Buts Nikita Alexandrov 3	Passes Marcel Marcel 3

	Points Nikita Alexandrov 5	Plus/Moins Ville Heinola 2

	Victoires Adam Werner 1	Pourcentage d’arrêts Adam Werner 0.877

Statistiques d’équipe
Buts pour 10 2.00 GFG	Tirs pour 128 25.60 Avg	Pourcentage en avantage numérique 20.0% 4 GF	Début de zone offensive 37.8%
Buts contre 19 3.80 GAA	Tirs contre 138 27.60 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 73.1%% 7 GA	Début de la zone défensive 40.4%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Dima
	Entraîneur	Mitch Love
	Division	Central Division
	Conférence	Western Conference
	Capitaine	Dawson Barteaux
	Assistant #1	Henrik Rybinski
	Assistant #2	Aku Raty
Informations de l’aréna
	Capacité	8,000
	Assistance	8,000
	Billets de saison	800
Informations de la formation
	Équipe Pro	29
	Équipe Mineure	21
	Limite contact	50 / 65
	Espoirs	9

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

#	Nom du joueur	C	L	R	D	CON	CK	FG	DI	SK	ST	EN	DU	PH	FO	PA	SC	DF	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Kirill Maksimov		X	X		100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	57	64	0	80	0	0	25	1	716,625$
2	Maxim Groshev		X	X		100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	48	58	0	70	0	0	23	1	787,500$
3	Parker Ford	X				100.00	64	50	87	68	68	75	84	64	61	63	64	71	65	49	61	0	52	0	0	24	2	682,500$
4	Nikita Alexandrov	X				100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	53	61	0	76	0	0	24	2	1,155,000$
5	Kyle McDonald		X	X		100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	48	55	0	80	0	0	22	3	650,000$
6	Raivis Ansons		X	X		100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	48	57	0	73	0	0	22	3	650,000$
7	Matvey Petrov		X	X		100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	40	55	0	64	0	0	21	2	735,000$
8	Aku Raty (A)		X	X		100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	48	58	0	75	0	0	23	1	735,000$
9	Elliot Ekmark	X				100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	48	58	0	66	0	0	22	1	682,500$
10	Isak Rosen		X	X		100.00	60	50	94	73	69	76	92	67	61	66	67	66	65	47	56	0	73	0	0	21	2	1,575,000$
11	Marcel Marcel (R)		X	X		100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	46	55	0	77	0	0	21	2	825,000$
12	Matt Copponi (R)	X				100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	48	55	0	68	0	0	21	2	650,000$
13	Ville Heinola				X	100.00	64	50	93	64	69	81	76	67	25	65	65	70	65	51	61	0	64	0	0	23	2	950,000$
14	Dawson Barteaux (C)				X	100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	59	61	0	57	0	0	24	2	752,456$
15	Santeri Hatakka				X	100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	50	58	0	47	0	0	23	1	682,500$
16	Miska Kukkonen				X	100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	50	58	0	43	0	0	24	1	866,250$
17	Andrew Perrott				X	100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	53	58	0	78	0	0	23	2	650,000$
18	Marek Alscher				X	100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	41	56	0	72	0	0	20	1	975,000$
Rayé
1	Henrik Rybinski (A)	X				100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	52	58	0	26	0	0	23	1	787,500$
2	Antti Saarela	X	X	X		100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	52	58	0	48	0	0	23	1	866,250$
3	Cameron Butler		X	X		100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	41	56	0	20	0	0	22	3	650,000$
4	Zakhar Bardakov	X				100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	40	55	0	29	0	1	23	1	650,000$
5	Cole McWard				X	100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	40	55	0	60	0	0	23	3	650,000$
6	Tomas Machu				X	100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	40	55	0	25	0	1	21	2	650,000$
7	Daniil Sobolev				X	100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	40	55	0	33	0	1	21	2	700,000$
8	Aidan Hreschuk				X	100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	40	55	0	35	0	1	21	2	1,250,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	60	59	64	61	61	71	72	61	59	61	61	61	61	47	57	0	57	0

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

#	Nom du gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Hunter Jones	100.00	60	70	70	60	60	60	60	60	60	60	60	53	62	0	78	0	0	24	1	716,625$
2	Adam Werner	100.00	60	70	70	60	60	60	60	60	60	60	60	57	64	0	54	0	0	27	1	1,502,456$
Rayé
1	Arsenii Sergeev	100.00	60	70	70	60	60	60	60	60	60	60	60	40	55	0	62	0	1	22	1	700,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	60	70	70	60	60	60	60	60	60	60	60	50	60	0	65	0

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Mitch Love	68	78	76	79	62	67	1	CAN	41	3	600,000$

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

#	Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKM	GW	GT	FO%	FOT	GA	TA	HT	P/20	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Nikita Alexandrov	Bills (BUF)	C	5	3	2	5	1	12	10	4	9	14	3	5	21.43%	1	91	18.28	3	0	3	8	17	16	1	1	60.56%	71	2	0	1	1.09	1	1	0	1	0	0
2	Marcel Marcel	Bills (BUF)	LW/RW	5	1	3	4	-2	4	0	8	4	7	4	7	14.29%	1	88	17.77	0	2	2	2	17	0	0	0	0%	0	3	0	0	0.90	0	0	0	0	0	0
3	Kyle McDonald	Bills (BUF)	LW/RW	5	1	2	3	-3	9	5	10	4	15	4	8	6.67%	2	113	22.70	0	2	2	3	17	15	0	0	40.00%	5	2	1	0	0.53	1	0	0	0	0	0
4	Aku Raty	Bills (BUF)	LW/RW	5	1	2	3	1	26	10	10	8	8	3	10	12.50%	4	93	18.75	0	1	1	1	17	14	0	0	50.00%	10	0	1	0	0.64	0	1	1	0	0	0
5	Isak Rosen	Bills (BUF)	LW/RW	5	1	2	3	-4	0	0	4	9	12	4	12	8.33%	3	122	24.46	0	1	1	2	17	17	0	0	46.99%	83	5	3	0	0.49	0	0	0	0	1	0
6	Raivis Ansons	Bills (BUF)	LW/RW	5	1	1	2	-1	7	5	13	3	14	4	12	7.14%	2	94	18.88	0	0	0	2	17	6	0	0	66.67%	6	2	0	0	0.42	0	1	0	0	0	1
7	Elliot Ekmark	Bills (BUF)	C	5	0	2	2	-2	0	0	1	4	10	3	3	0%	1	71	14.29	0	0	0	0	0	0	0	0	53.66%	41	1	1	0	0.56	0	0	0	0	0	0
8	Kirill Maksimov	Bills (BUF)	LW/RW	5	1	0	1	-3	2	0	5	2	9	2	5	11.11%	3	81	16.28	0	0	0	0	0	4	0	0	33.33%	3	1	3	0	0.25	0	0	0	0	0	1
9	Ville Heinola	Bills (BUF)	D	5	0	1	1	2	0	0	3	2	7	2	7	0%	7	127	25.53	0	0	0	2	17	20	0	0	0%	0	2	3	0	0.16	0	0	0	0	0	0
10	Dawson Barteaux	Bills (BUF)	D	5	1	0	1	-6	6	0	3	6	2	1	2	50.00%	5	113	22.72	1	0	1	1	17	19	0	0	0%	0	1	9	0	0.18	0	0	0	0	0	0
11	Santeri Hatakka	Bills (BUF)	D	5	0	1	1	-2	18	10	8	3	6	3	3	0%	2	97	19.51	0	1	1	0	17	5	0	0	0%	0	1	2	0	0.21	0	2	0	0	0	0
12	Miska Kukkonen	Bills (BUF)	D	5	0	1	1	-6	22	10	2	2	2	0	0	0%	3	84	16.82	0	0	0	0	0	11	0	0	0%	0	0	1	0	0.24	0	1	1	0	0	0
13	Andrew Perrott	Bills (BUF)	D	5	0	1	1	2	2	0	8	9	4	4	2	0%	7	118	23.61	0	0	0	0	17	18	0	0	0%	0	2	4	0	0.17	0	0	0	0	0	0
14	Maxim Groshev	Bills (BUF)	LW/RW	5	0	0	0	0	0	0	2	3	0	0	0	0%	0	23	4.75	0	0	0	0	0	0	0	0	0%	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
15	Parker Ford	Bills (BUF)	C	5	0	0	0	-2	5	5	10	5	11	3	7	0%	2	70	14.17	0	0	0	0	0	1	0	0	46.00%	50	1	1	0	0	0	0	1	0	0	0
16	Matvey Petrov	Bills (BUF)	LW/RW	5	0	0	0	-3	4	0	6	1	3	1	4	0%	0	41	8.22	0	0	0	0	0	0	0	0	66.67%	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
17	Marek Alscher	Bills (BUF)	D	5	0	0	0	-2	0	0	2	0	3	0	1	0%	4	79	15.85	0	0	0	0	0	1	0	0	0%	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
18	Matt Copponi	Bills (BUF)	C	5	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0%	0	0	0.14	0	0	0	0	0	0	0	0	100.00%	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				90	10	18	28	-30	117	55	99	74	128	41	88	7.81%	47	1513	16.82	4	7	11	21	174	153	1	1	51.64%	275	23	29	1	0.37	2	6	3	1	1	2

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	GA	SA	SAR	PS %	ST	BG
1	Adam Werner	Bills (BUF)	4	1	1	2	0.877	3.36	250	14	114	59	0	4	0
2	Hunter Jones	Bills (BUF)	1	0	0	0	0.333	6.67	18	2	3	1	0	0	5
3	Arsenii Sergeev	Bills (BUF)	1	0	1	0	0.857	4.39	41	3	21	10	0	1	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			6	1	2	2	0.862	3.68	310	19	138	70		5	5

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	Âge	Date de naissance	Pays	Recrue	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Acquis Par	Date de la Dernière Transaction	Ballotage forcé	Waiver Possible	Contrat	Date du Signature du Contrat	Forcer UFA	Rappel d'urgence	Type	Salaire actuel	Salaire restant	Plafond salarial	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire année 2	Salaire année 3	Salaire année 4	Salaire année 5	Salaire année 6	Salaire année 7	Salaire année 8	Salaire année 9	Salaire année 10	Plafond salarial année 2	Plafond salarial année 3	Plafond salarial année 4	Plafond salarial année 5	Plafond salarial année 6	Plafond salarial année 7	Plafond salarial année 8	Plafond salarial année 9	Plafond salarial année 10	Non-échange année 2	Non-échange année 3	Non-échange année 4	Non-échange année 5	Non-échange année 6	Non-échange année 7	Non-échange année 8	Non-échange année 9	Non-échange année 10
Adam Werner	Bills (BUF)	G	27	1997-05-02	SWE	No	198 Lbs	6 ft5	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	1,502,456$	429,273$	150,246$	42,927$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Aidan Hreschuk	Bills (BUF)	D	21	2003-02-19	USA	No	179 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	2		False	False	Pro & Farm	1,250,000$	357,143$	125,000$	35,714$	No	1,250,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,250,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Aku Raty	Bills (BUF)	LW/RW	23	2001-07-05	FIN	No	170 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	735,000$	210,000$	73,500$	21,000$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Andrew Perrott	Bills (BUF)	D	23	2001-08-24	USA	No	201 Lbs	6 ft0	No	No	Assign Manually		No	No	2	2025-11-28	False	False	Pro & Farm	650,000$	185,714$	65,000$	18,571$	No	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Antti Saarela	Bills (BUF)	C/LW/RW	23	2001-06-27	FIN	No	187 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	866,250$	247,500$	86,625$	24,750$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Arsenii Sergeev	Bills (BUF)	G	22	2002-12-16	RUS	No	192 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	700,000$	200,000$	70,000$	20,000$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Cameron Butler	Bills (BUF)	LW/RW	22	2002-06-09	CAN	No	210 Lbs	6 ft4	No	No	Assign Manually		No	No	3	2025-11-16	False	False	Pro & Farm	650,000$	185,714$	65,000$	18,571$	No	650,000$	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	650,000$	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Cole McWard	Bills (BUF)	D	23	2001-06-09	USA	No	192 Lbs	6 ft1	No	No	Assign Manually		No	No	3	2025-12-07	False	False	Pro & Farm	650,000$	185,714$	65,000$	18,571$	No	650,000$	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	650,000$	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Daniil Sobolev	Bills (BUF)	D	21	2003-03-03	RUS	No	214 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	2		False	False	Pro & Farm	700,000$	200,000$	70,000$	20,000$	No	700,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	700,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Dawson Barteaux	Bills (BUF)	D	24	2000-01-12	CAN	No	187 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	2	2025-09-13	False	False	Pro & Farm	752,456$	214,987$	75,246$	21,499$	No	752,456$	-	-	-	-	-	-	-	-	752,456$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Elliot Ekmark	Bills (BUF)	C	22	2002-01-29	SWE	No	165 Lbs	5 ft9	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	682,500$	195,000$	68,250$	19,500$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Henrik Rybinski	Bills (BUF)	C	23	2001-06-26	CAN	No	185 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	787,500$	225,000$	78,750$	22,500$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Hunter Jones	Bills (BUF)	G	24	2000-09-21	CAN	No	194 Lbs	6 ft4	No	No	N/A		No	No	1	2025-09-13	False	False	Pro & Farm	716,625$	204,750$	71,662$	20,475$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Isak Rosen	Bills (BUF)	LW/RW	21	2003-03-15	SWE	No	180 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	2	2025-09-13	False	False	Pro & Farm	1,575,000$	450,000$	157,500$	45,000$	No	1,575,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,575,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Kirill Maksimov	Bills (BUF)	LW/RW	25	1999-06-01	RUS	No	194 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	716,625$	204,750$	71,662$	20,475$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Kyle McDonald	Bills (BUF)	LW/RW	22	2002-02-05	CAN	No	207 Lbs	6 ft4	No	No	Assign Manually		No	No	3	2025-11-16	False	False	Pro & Farm	650,000$	185,714$	65,000$	18,571$	No	650,000$	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	650,000$	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Marcel Marcel	Bills (BUF)	LW/RW	21	2003-10-31	CZE	Yes	243 Lbs	6 ft2	No	No	Prospect		No	No	2	2025-08-24	False	False	Pro & Farm	825,000$	235,714$	82,500$	23,571$	No	825,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	825,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Marek Alscher	Bills (BUF)	D	20	2004-04-07	CZE	No	190 Lbs	7 ft5	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	975,000$	278,571$	97,500$	27,857$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Matt Copponi	Bills (BUF)	C	21	2003-06-04	USA	Yes	174 Lbs	5 ft9	No	No	Prospect		No	No	2	2025-08-24	False	False	Pro & Farm	650,000$	185,714$	65,000$	18,571$	No	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Matvey Petrov	Bills (BUF)	LW/RW	21	2003-03-12	RUS	No	179 Lbs	6 ft2	No	No	Trade	2025-11-17	No	No	2	2025-09-13	False	False	Pro & Farm	735,000$	210,000$	73,500$	21,000$	No	735,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	735,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Maxim Groshev	Bills (BUF)	LW/RW	23	2001-12-14	RUS	No	192 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	787,500$	225,000$	78,750$	22,500$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Miska Kukkonen	Bills (BUF)	D	24	2000-06-19	FIN	No	203 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	866,250$	247,500$	86,625$	24,750$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Nikita Alexandrov	Bills (BUF)	C	24	2000-09-16	GER	No	177 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	2	2025-09-13	False	False	Pro & Farm	1,155,000$	330,000$	115,500$	33,000$	No	1,155,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,155,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Parker Ford	Bills (BUF)	C	24	2000-07-20	USA	No	181 Lbs	5 ft9	No	No	N/A		No	No	2	2025-09-13	False	False	Pro & Farm	682,500$	195,000$	68,250$	19,500$	No	682,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	682,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Raivis Ansons	Bills (BUF)	LW/RW	22	2002-01-29	LAT	No	190 Lbs	6 ft1	No	No	Assign Manually		No	No	3	2025-11-21	False	False	Pro & Farm	650,000$	185,714$	65,000$	18,571$	No	650,000$	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	650,000$	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Santeri Hatakka	Bills (BUF)	D	23	2001-01-15	FIN	No	191 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	682,500$	195,000$	68,250$	19,500$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Tomas Machu	Bills (BUF)	D	21	2003-03-02	CZE	No	194 Lbs	6 ft4	No	No	N/A		No	No	2		False	False	Pro & Farm	650,000$	185,714$	65,000$	18,571$	No	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Ville Heinola	Bills (BUF)	D	23	2001-03-02	FIN	No	181 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	2	2025-09-13	False	False	Pro & Farm	950,000$	271,429$	95,000$	27,143$	No	950,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	950,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Zakhar Bardakov	Bills (BUF)	C	23	2001-02-24	RUS	No	209 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	650,000$	185,714$	65,000$	18,571$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
29	22.62	192 Lbs	6 ft2	1.69	822,178$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Raivis Ansons	Elliot Ekmark	Marcel Marcel	28	1	2	2
2	Isak Rosen	Parker Ford	Kirill Maksimov	28	1	2	2
3	Kyle McDonald	Nikita Alexandrov	Aku Raty	25	1	2	2
4	Kyle McDonald	Isak Rosen	Matvey Petrov	19	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Santeri Hatakka	Marek Alscher	32	1	2	2
2	Dawson Barteaux	Miska Kukkonen	31	1	2	2
3	Andrew Perrott	Ville Heinola	27	1	2	2
4	Andrew Perrott	Ville Heinola	10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Aku Raty	Isak Rosen	Raivis Ansons	50	1	2	2
2	Marcel Marcel	Nikita Alexandrov	Kyle McDonald	50	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Santeri Hatakka	Dawson Barteaux	50	1	2	2
2	Ville Heinola	Andrew Perrott	50	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Isak Rosen	Aku Raty	50	1	2	2
2	Nikita Alexandrov	Kyle McDonald	50	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Andrew Perrott	Miska Kukkonen	50	1	2	2
2	Dawson Barteaux	Ville Heinola	50	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Nikita Alexandrov	50	1	2	2	Ville Heinola	Dawson Barteaux	50	1	2	2
2	Aku Raty	50	1	2	2	Andrew Perrott	Marek Alscher	50	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Kyle McDonald	Marcel Marcel	50	1	2	2
2	Nikita Alexandrov	Isak Rosen	50	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Andrew Perrott	Ville Heinola	50	1	2	2
2	Dawson Barteaux	Marek Alscher	50	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Kyle McDonald	Isak Rosen	Matvey Petrov	Ville Heinola	Dawson Barteaux

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Marcel Marcel	Nikita Alexandrov	Aku Raty	Ville Heinola	Dawson Barteaux

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Aku Raty, Isak Rosen, Kyle McDonald	Matvey Petrov, Raivis Ansons	Raivis Ansons

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Ville Heinola, Dawson Barteaux, Andrew Perrott	Ville Heinola	Dawson Barteaux, Ville Heinola

Tirs de pénalité
Aku Raty, Raivis Ansons, Nikita Alexandrov, Kyle McDonald, Matvey Petrov

Gardien
#1 : Adam Werner, #2 : Hunter Jones

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
Aku Raty, Nikita Alexandrov, Kyle McDonald, Marcel Marcel, Matvey Petrov, Isak Rosen, Raivis Ansons, Parker Ford, Kirill Maksimov, Elliot Ekmark

Lignes de défense personnalisées en prolongation
Dawson Barteaux, Ville Heinola, Andrew Perrott, Miska Kukkonen, Santeri Hatakka

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

	Total												Domicile											Visiteur
#	VS Équipe	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	PCT	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT
1	White Wolves	5	1	4	0	0	0	0	0	10	19	-9	2	1	1	0	0	0	0	0	4	7	-3	3	0	3	0	0	0	0	0	6	12	-6	2	0.200	10	18	28	0	0	0	3	6	1	128	34	35	54	5	138	47	117	99	20	4	20.00%	26	7	73.08%	0	53	104	50.96%	60	111	54.05%	29	60	48.33%	95	39	97	58	118	57
	Total	5	1	4	0	0	0	0	0	10	19	-9	2	1	1	0	0	0	0	0	4	7	-3	3	0	3	0	0	0	0	0	6	12	-6	2	0.200	10	18	28	0	0	0	3	6	1	128	34	35	54	5	138	47	117	99	20	4	20.00%	26	7	73.08%	0	53	104	50.96%	60	111	54.05%	29	60	48.33%	95	39	97	58	118	57
	_Since Last GM Reset	5	1	4	0	0	0	0	0	10	19	-9	2	1	1	0	0	0	0	0	4	7	-3	3	0	3	0	0	0	0	0	6	12	-6	2	0.200	10	18	28	0	0	0	3	6	1	128	34	35	54	5	138	47	117	99	20	4	20.00%	26	7	73.08%	0	53	104	50.96%	60	111	54.05%	29	60	48.33%	95	39	97	58	118	57
	_Vs Conference	5	1	4	0	0	0	0	0	10	19	-9	2	1	1	0	0	0	0	0	4	7	-3	3	0	3	0	0	0	0	0	6	12	-6	2	0.200	10	18	28	0	0	0	3	6	1	128	34	35	54	5	138	47	117	99	20	4	20.00%	26	7	73.08%	0	53	104	50.96%	60	111	54.05%	29	60	48.33%	95	39	97	58	118	57
	_Vs Division	5	1	4	0	0	0	0	0	10	19	-9	2	1	1	0	0	0	0	0	4	7	-3	3	0	3	0	0	0	0	0	6	12	-6	2	0.200	10	18	28	0	0	0	3	6	1	128	34	35	54	5	138	47	117	99	20	4	20.00%	26	7	73.08%	0	53	104	50.96%	60	111	54.05%	29	60	48.33%	95	39	97	58	118	57

			Total pour les joueurs
Matchs joués	Points	Séquence	Buts	Passes	Points	Tirs pour	Tirs contre	Tirs bloqués	Minutes de pénalités	Mises en échec	Buts en filet désert	Blanchissages
5	2	OTL1	10	18	28	128	138	47	117	99	0	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
5	1	4	0	0	0	0	10	19

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
2	1	1	0	0	0	0	4	7

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
3	0	3	0	0	0	0	6	12

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
1	2	0	2	0	0

Tentatives en avantage numérique	Buts en avantage numérique	% en avantage numérique	Tentatives en désavantage numérique	Buts contre en désavantage numérique	% en désavantage numérique	Buts pour en désavantage numérique
20	4	20.00%	26	7	73.08%	0

Tirs en 1e période	Tirs en 2e période	Tirs en 3e période	Tirs en 4e période	Buts en 1e période	Buts en 2e période	Buts en 3e période	Buts en 4e période
34	35	54	5	0	3	6	1

Mises en jeu
Gagnées en zone offensive	Total en zone offensive	% gagnées en zone offensive	Gagnées en zone défensive	Total en zone défensive	% gagnées en zone défensive	Gagnées en zone neutre	Total en zone neutre	% gagnées en zone neutre
53	104	50.96%	60	111	54.05%	29	60	48.33%

Temps avec la rondelle
En zone offensive	Contrôle en zone offensive	En zone défensive	Contrôle en zone défensive	En zone neutre	Contrôle en zone neutre
95	39	97	58	118	57

Derniers matchs joués Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

Jour	Match	Équipe visiteuse	Score	Équipe locale	Score	ST	OT	Lien
2	7	Bills	1	White Wolves	5	L		Sommaire du match
4	15	Bills	2	White Wolves	3	L	X	Sommaire du match
6	23	White Wolves	4	Bills	0	L		Sommaire du match
8	31	White Wolves	3	Bills	4	W	X	Sommaire du match
10	39	Bills	3	White Wolves	4	L	X	Sommaire du match

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2500	5500
Prix des billets	27	10
Assistance	5,000	11,000
Assistance PCT	100.00%	100.00%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
39	8000 - 100.00%	147,000$	294,000$	8000	110

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
0$	2,384,316$	2,384,316$	600,000$0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
0$	0$	29	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	12	0$	0$

Bills Leaders statistiques des joueurs (saison régulière)

Afficher ou masquer des colonnes

#	Nom du joueur	GP	G	A	P	+/-	PIM	HIT	HTT	SHT	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PKG	PKA	PKP	PKS	GW	GT	FO%	HT	P/20	PSG	PSS

Bills Leaders des statistiques des gardiens (saison régulière)

Afficher ou masquer des colonnes

#	Nom du gardien	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA

Bills Statistiques de l'Équipe de Carrière

Afficher ou masquer des colonnes

	Total											Domicile											Visiteur
Année	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT

Bills Leaders statistiques des joueurs (séries éliminatoires)

Afficher ou masquer des colonnes

#	Nom du joueur	GP	G	A	P	+/-	PIM	HIT	HTT	SHT	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PKG	PKA	PKP	PKS	GW	GT	FO%	HT	P/20	PSG	PSS

Bills Leaders des statistiques des gardiens (séries éliminatoires)

Afficher ou masquer des colonnes

#	Nom du gardien	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA

	Bills
	GP: 5 \| W: 1 \| L: 4 GF: 10 \| GA: 19 \| PP%: 20.00% \| PK%: 73.08% DG: Dima \| Morale : 74 \| Moyenne d’équipe : N/A