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

Centre de jeu
	Redhawks 1-2-0, 2pts	3	FINAL	4	Octopus 2-1-0, 4pts

Team Stats
L2	Séquence	W2
1-0-0	Fiche domicile	2-0-0
0-2-0	Fiche domicile	0-1-0
1-2-0	Derniers 10 matchs	2-1-0
3.00	Buts par match	4.00
3.67	Buts contre par match	3.67
5.88%	Pourcentage en avantage numérique	28.57%
80.00%	Pourcentage en désavantage numérique	78.95%

Redhawks
1-2-0, 2pts

FINAL

Octopus
2-1-0, 4pts

Team Stats
L2	Séquence	W2
1-0-0	Fiche domicile	2-0-0
0-2-0	Fiche domicile	0-1-0
1-2-0	Derniers 10 matchs	2-1-0
3.00	Buts par match	4.00
3.67	Buts contre par match	3.67
5.88%	Pourcentage en avantage numérique	28.57%
80.00%	Pourcentage en désavantage numérique	78.95%

Mountaineers
2-1-0, 4pts

Jour 8

Redhawks
1-2-0, 2pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	L2
2-0-0	Fiche domicile	1-0-0
0-1-0	Fiche visiteur	0-2-0
2-1-0	10 derniers matchs	1-2-0
2.67	Buts par match	3.00
2.33	Buts contre par match	3.00
21.05%	Pourcentage en avantage numérique	5.88%
75.00%	Pourcentage en désavantage numérique	80.00%

White Wolves
1-2-1, 3pts

Jour 11

Redhawks
1-2-0, 2pts

Statistiques d’équipe
L2	Séquence	L2
0-1-1	Fiche domicile	1-0-0
1-1-0	Fiche visiteur	0-2-0
1-2-1	10 derniers matchs	1-2-0
4.75	Buts par match	3.00
5.00	Buts contre par match	3.00
33.33%	Pourcentage en avantage numérique	5.88%
66.67%	Pourcentage en désavantage numérique	80.00%

Reign
1-0-2, 4pts

Jour 13

Redhawks
1-2-0, 2pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	L2
0-0-1	Fiche domicile	1-0-0
1-0-1	Fiche visiteur	0-2-0
1-0-2	10 derniers matchs	1-2-0
3.33	Buts par match	3.00
3.33	Buts contre par match	3.00
28.57%	Pourcentage en avantage numérique	5.88%
76.19%	Pourcentage en désavantage numérique	80.00%

Meneurs d'équipe
	Buts Tanner Laczynski 2	Passes Parker Bell 3

	Points Tanner Laczynski 4	Plus/Moins Tanner Laczynski 4

	Victoires Benjamin Gaudreau 1	Pourcentage d’arrêts Benjamin Gaudreau 0.943

Statistiques d’équipe
Buts pour 9 3.00 GFG	Tirs pour 111 37.00 Avg	Pourcentage en avantage numérique 5.9% 1 GF	Début de zone offensive 34.6%
Buts contre 11 3.67 GAA	Tirs contre 125 41.67 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 80.0%% 2 GA	Début de la zone défensive 38.0%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Andre
	Entraîneur	Kirk Muller
	Division	Pacific Division
	Conférence	Western Conference
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	8,000
	Assistance	7,435
	Billets de saison	800
Informations de la formation
	Équipe Pro	32
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	52 / 65
	Espoirs	13

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	Liam Foudy	X				100.00	60	50	92	70	71	75	93	63	61	64	63	67	65	51	59	0	96	0	0	24	1	1,653,750$
2	Chris Tierney	X				100.00	63	52	91	75	73	76	70	71	72	68	67	69	65	61	67	0	97	0	0	30	1	650,000$
3	Jesse Puljujarvi		X	X		100.00	80	50	87	78	82	78	87	73	61	69	69	70	65	55	62	0	97	0	0	26	1	1,750,000$
4	Tanner Laczynski	X				100.00	60	50	90	71	77	75	85	67	71	67	66	66	65	54	60	0	97	0	0	27	1	1,521,750$
5	Trevor Lewis	X	X	X		100.00	73	50	92	72	77	77	88	71	64	66	68	72	65	82	69	0	97	0	0	37	1	650,000$
6	Rasmus Asplund	X				100.00	60	50	92	70	72	75	92	65	74	66	65	68	65	55	60	0	97	0	0	27	1	650,000$
7	Walker Duehr		X	X		100.00	75	50	95	66	79	75	88	69	61	65	67	71	65	54	60	0	97	0	0	27	2	680,000$
8	Daniel Sprong		X	X		100.00	70	50	95	75	74	79	84	71	61	68	66	67	65	58	64	0	98	0	0	27	1	1,175,000$
9	Alex Beaucage		X	X		100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	53	59	0	97	0	0	23	1	1,023,750$
10	Matej Blumel		X	X		100.00	60	50	92	73	77	75	93	67	61	67	68	67	65	47	57	0	90	0	0	24	1	787,500$
11	Matthew Savoie	X	X	X		100.00	60	50	91	71	67	79	92	65	75	66	64	67	65	40	55	0	97	0	0	20	1	1,500,000$
12	Jared Davidson	X				100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	40	55	0	96	0	1	22	1	750,000$
13	William Trudeau				X	100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	40	55	0	96	0	0	22	2	787,500$
14	Isaak Phillips				X	100.00	62	50	84	64	78	78	92	62	25	63	62	71	65	49	57	0	97	0	0	23	1	1,400,000$
15	Zach Metsa				X	100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	52	62	0	97	0	0	26	1	744,188$
16	Ryan ORourke				X	100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	51	59	0	97	0	0	22	1	1,312,500$
17	David Jiricek				X	100.00	62	50	90	68	78	79	83	66	25	67	65	69	65	40	55	0	97	0	0	21	1	1,500,000$
18	Ty Nelson				X	100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	48	55	0	96	0	0	20	1	1,250,000$
Rayé
1	Jakub Brabenec	X	X	X		100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	48	55	0	97	0	0	21	1	825,000$
2	Dominic James	X	X	X		100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	40	55	0	96	0	1	22	1	650,000$
3	Parker Bell		X	X		100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	40	55	0	97	0	1	21	2	650,000$
4	Finn Harding (R)				X	79.83	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	46	55	0	90	0	0	19	3	650,000$
5	Isaac Belliveau				X	99.20	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	40	55	0	83	0	0	22	1	700,000$
6	Haakon Hanelt	X	X	X	X	100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	40	55	0	96	0	0	21	1	825,000$
7	Brent Johnson				X	100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	40	55	0	96	0	1	21	2	825,000$
8	Jackson Dorrington				X	100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	40	55	0	97	0	1	20	2	750,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					99.15	63	55	74	65	67	73	78	63	60	63	63	64	62	49	58	0	96	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	Benjamin Gaudreau	100.00	60	70	70	60	60	60	60	60	60	60	60	50	55	0	88	0	0	21	1	1,250,000$
2	Domenic Divincentiis	100.00	60	70	70	60	60	60	60	60	60	60	60	48	55	0	97	0	0	20	1	750,000$
Rayé
1	Nikita Quapp	100.00	60	70	70	60	60	60	60	60	60	60	60	1	1	0	98	0	0	21	1	750,000$
2	Nick Malik	100.00	60	70	70	60	60	60	60	60	60	60	60	1	1	0	97	0	0	22	1	650,000$
3	Joe Vrbetic	100.00	60	70	70	60	60	60	60	60	60	60	60	1	1	0	98	0	0	22	1	700,000$
4	Kim Saarinen (R)	100.00	60	70	70	60	60	60	60	60	60	60	60	1	1	0	98	0	0	18	3	975,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	60	70	70	60	60	60	60	60	60	60	60	17	19	0	96	0

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Kirk Muller	68	78	76	79	73	75	1	CAN	59	1	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	PKS	PKM	FO%	FOT	GA	TA	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S3
1	Tanner Laczynski	Redhawks (ANA)	C	3	2	2	4	4	0	0	7	5	11	2	2	18.18%	0	35	11.79	0	0	0	0	1	1	6	58.82%	17	2	1	2.26	0	0	0	0	0	1	0
2	Chris Tierney	Redhawks (ANA)	C	3	2	1	3	-1	5	5	7	4	12	7	9	16.67%	2	67	22.50	1	0	1	4	13	0	6	42.86%	84	6	0	0.89	1	1	0	0	1	0	0
3	Alex Beaucage	Redhawks (ANA)	LW/RW	3	2	1	3	4	0	0	2	4	6	1	5	33.33%	1	28	9.65	0	0	0	0	1	0	0	0%	1	0	0	2.07	0	0	0	0	0	0	1
4	Parker Bell	Redhawks (ANA)	LW/RW	3	0	3	3	4	2	0	4	2	5	0	3	0%	0	26	8.82	0	0	0	0	0	0	0	0%	1	1	1	2.27	0	0	0	0	0	0	0
5	Isaak Phillips	Redhawks (ANA)	D	3	0	2	2	0	4	0	5	7	6	4	3	0%	6	77	25.99	0	0	0	0	14	0	5	0%	0	1	4	0.51	0	0	0	0	0	0	0
6	Trevor Lewis	Redhawks (ANA)	C/LW/RW	3	1	1	2	-1	0	0	4	5	18	7	11	5.56%	1	68	22.84	0	0	0	5	13	1	5	33.33%	3	2	3	0.58	0	0	0	0	0	0	0
7	Ryan ORourke	Redhawks (ANA)	D	3	0	1	1	-2	0	0	2	2	9	2	2	0%	2	67	22.55	0	1	1	4	15	1	6	0%	0	1	1	0.30	0	0	0	0	0	0	0
8	Matej Blumel	Redhawks (ANA)	LW/RW	1	1	0	1	1	0	0	0	1	1	0	1	100.00%	0	3	3.08	0	0	0	0	0	0	0	0%	0	0	0	6.49	0	0	0	0	0	0	0
9	David Jiricek	Redhawks (ANA)	D	3	0	1	1	1	0	0	3	5	5	0	1	0%	5	59	19.89	0	0	0	0	2	0	4	0%	0	1	1	0.34	0	0	0	0	0	0	0
10	Isaac Belliveau	Redhawks (ANA)	D	2	0	1	1	-3	9	5	2	5	5	2	1	0%	1	36	18.06	0	1	1	1	10	0	2	0%	0	1	2	0.55	0	0	0	1	0	0	0
11	Matthew Savoie	Redhawks (ANA)	C/LW/RW	3	0	1	1	-4	0	0	3	6	7	0	8	0%	1	46	15.43	0	0	0	0	14	0	0	31.25%	16	3	0	0.43	1	1	0	0	0	0	0
12	Liam Foudy	Redhawks (ANA)	C	2	0	0	0	-3	5	5	2	2	0	0	0	0%	1	17	8.82	0	0	0	0	0	0	1	0%	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0
13	Jesse Puljujarvi	Redhawks (ANA)	LW/RW	3	0	0	0	-4	0	0	3	3	10	5	8	0%	3	56	18.96	0	0	0	2	14	0	0	25.00%	4	2	2	0	0	0	0	0	0	0	0
14	Rasmus Asplund	Redhawks (ANA)	C	3	0	0	0	-3	2	0	4	5	4	1	3	0%	5	59	19.89	0	0	0	0	14	0	5	50.00%	70	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0
15	Zach Metsa	Redhawks (ANA)	D	3	0	0	0	0	2	0	5	5	3	0	0	0%	9	76	25.62	0	0	0	1	15	0	7	0%	0	1	2	0	0	0	0	0	0	0	0
16	Walker Duehr	Redhawks (ANA)	LW/RW	3	0	0	0	0	5	5	4	5	5	4	7	0%	4	56	18.92	0	0	0	2	13	0	0	50.00%	2	1	1	0	0	0	0	0	1	0	0
17	Daniel Sprong	Redhawks (ANA)	LW/RW	3	0	0	0	-2	17	5	1	1	3	1	2	0%	1	41	13.82	0	0	0	0	1	0	0	66.67%	3	2	2	0	0	0	1	0	0	0	0
18	Finn Harding	Redhawks (ANA)	D	1	0	0	0	1	0	0	0	1	0	0	0	0%	0	4	4.25	0	0	0	0	1	0	0	0%	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
19	Jakub Brabenec	Redhawks (ANA)	C/LW/RW	3	0	0	0	-2	9	5	4	4	0	0	0	0%	0	27	9.24	0	0	0	0	0	0	0	0%	4	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0
20	Jackson Dorrington	Redhawks (ANA)	D	3	0	0	0	0	5	5	2	2	1	1	0	0%	1	44	14.90	0	0	0	0	0	0	0	0%	0	1	0	0	0	0	0	0	1	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				54	8	14	22	-10	65	35	64	74	111	37	66	7.21%	43	903	16.73	1	2	3	19	151	3	54	44.39%	205	27	20	0.49	2	2	1	1	5	1	1

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	PCT	GAA	MP	GA	SA	SAR	PS %	PSA	ST	BG	S1
1	Benjamin Gaudreau	Redhawks (ANA)	2	1	0	0.943	2.48	121	5	88	51	1.000	2	2	0	1
2	Nick Malik	Redhawks (ANA)	1	0	1	0.844	5.00	60	5	32	22	0	0	1	0	0
3	Domenic Divincentiis	Redhawks (ANA)	1	0	1	0.800	20.00	3	1	5	3	0	0	0	3	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			4	1	2	0.912	3.57	185	11	125	76		2	3	3	1

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
Alex Beaucage	Redhawks (ANA)	LW/RW	23	2001-07-25	CAN	No	192 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	1,023,750$	985,632$	102,375$	98,563$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Benjamin Gaudreau	Redhawks (ANA)	G	21	2003-01-11	CAN	No	174 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	1,250,000$	1,203,457$	125,000$	120,346$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Brent Johnson	Redhawks (ANA)	D	21	2003-03-20	USA	No	174 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	2		False	False	Pro & Farm	825,000$	794,282$	82,500$	79,428$	No	825,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	825,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Chris Tierney	Redhawks (ANA)	C	30	1994-07-01	CAN	No	191 Lbs	6 ft1	No	No	Assign Manually		No	No	1	2025-11-30	False	False	Pro & Farm	650,000$	625,798$	65,000$	62,580$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Daniel Sprong	Redhawks (ANA)	LW/RW	27	1997-03-17	CAN	No	195 Lbs	6 ft0	No	No	Free Agent		No	No	1	2025-05-21	False	False	Pro & Farm	1,175,000$	1,131,250$	117,500$	113,125$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
David Jiricek	Redhawks (ANA)	D	21	2003-11-28	CZE	No	204 Lbs	6 ft4	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	1,500,000$	1,444,149$	65,000$	62,580$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Domenic Divincentiis	Redhawks (ANA)	G	20	2004-03-04	CAN	No	183 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	750,000$	722,074$	75,000$	72,207$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Dominic James	Redhawks (ANA)	C/LW/RW	22	2002-07-03	USA	No	190 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	650,000$	625,798$	65,000$	62,580$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Finn Harding (sur la masse salariale)	Redhawks (ANA)	D	19	2005-05-02	CAN	Yes	192 Lbs	6 ft0	No	No	Draft		No	No	3	2025-08-20	False	False	Pro & Farm	650,000$	625,798$	65,000$	62,580$	No	650,000$	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	650,000$	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Haakon Hanelt	Redhawks (ANA)	C/LW/RW/D	21	2003-06-01	GER	No	185 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	825,000$	794,282$	82,500$	79,428$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Isaac Belliveau	Redhawks (ANA)	D	22	2002-11-26	CAN	No	185 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	700,000$	673,936$	70,000$	67,394$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Isaak Phillips	Redhawks (ANA)	D	23	2001-09-28	CAN	No	205 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	1,400,000$	1,347,872$	140,000$	134,787$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Jackson Dorrington	Redhawks (ANA)	D	20	2004-04-13	USA	No	192 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	2		False	False	Pro & Farm	750,000$	722,074$	75,000$	72,207$	No	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Jakub Brabenec	Redhawks (ANA)	C/LW/RW	21	2003-09-11	CZE	No	176 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	825,000$	794,282$	82,500$	79,428$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Jared Davidson	Redhawks (ANA)	C	22	2002-07-07	CAN	No	183 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	750,000$	722,074$	75,000$	72,207$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Jesse Puljujarvi (contrat à 1 volet)	Redhawks (ANA)	LW/RW	26	1998-05-07	FIN	No	216 Lbs	6 ft4	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	1,750,000$	1,684,140$	1,750,000$	1,684,140$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Joe Vrbetic	Redhawks (ANA)	G	22	2002-10-24	CAN	No	187 Lbs	6 ft6	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	700,000$	673,936$	70,000$	67,394$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Kim Saarinen	Redhawks (ANA)	G	18	2006-07-22	FIN	Yes	187 Lbs	6 ft2	No	No	Draft		No	No	3	2025-08-20	False	False	Pro & Farm	975,000$	938,697$	65,000$	62,580$	No	975,000$	975,000$	-	-	-	-	-	-	-	650,000$	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Liam Foudy (contrat à 1 volet)	Redhawks (ANA)	C	24	2000-02-04	CAN	No	186 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	1,653,750$	1,591,512$	1,653,750$	1,591,512$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Matej Blumel	Redhawks (ANA)	LW/RW	24	2000-05-31	CZE	No	205 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	787,500$	758,178$	78,750$	75,818$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Matthew Savoie	Redhawks (ANA)	C/LW/RW	20	2004-01-01	CAN	No	179 Lbs	5 ft9	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	1,500,000$	1,444,149$	150,000$	144,415$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Nick Malik	Redhawks (ANA)	G	22	2002-04-26	USA	No	179 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	650,000$	625,798$	65,000$	62,580$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Nikita Quapp	Redhawks (ANA)	G	21	2003-01-25	GER	No	203 Lbs	6 ft4	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	750,000$	722,074$	75,000$	72,207$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Parker Bell	Redhawks (ANA)	LW/RW	21	2003-09-26	CAN	No	205 Lbs	6 ft5	No	No	N/A		No	No	2		False	False	Pro & Farm	650,000$	625,798$	65,000$	62,580$	No	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Rasmus Asplund (contrat à 1 volet)	Redhawks (ANA)	C	27	1997-12-03	SWE	No	190 Lbs	5 ft11	No	No	Assign Manually		No	No	1	2025-11-30	False	False	Pro & Farm	650,000$	625,538$	650,000$	625,538$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Ryan ORourke	Redhawks (ANA)	D	22	2002-05-16	CAN	No	181 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	1,312,500$	1,263,630$	131,250$	126,363$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Tanner Laczynski	Redhawks (ANA)	C	27	1997-06-01	USA	No	205 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	1,521,750$	1,465,089$	152,175$	146,509$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Trevor Lewis	Redhawks (ANA)	C/LW/RW	37	1987-01-08	USA	No	205 Lbs	6 ft1	No	No	Assign Manually		No	No	1	2025-11-30	False	False	Pro & Farm	650,000$	625,798$	65,000$	62,580$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Ty Nelson	Redhawks (ANA)	D	20	2004-03-30	CAN	No	198 Lbs	5 ft10	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	1,250,000$	1,203,457$	125,000$	120,346$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Walker Duehr	Redhawks (ANA)	LW/RW	27	1997-11-23	USA	No	210 Lbs	6 ft2	No	No	Trade	2025-11-30	No	No	2	2025-11-16	False	False	Pro & Farm	680,000$	654,681$	68,000$	65,468$	No	680,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	680,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
William Trudeau	Redhawks (ANA)	D	22	2002-10-11	CAN	No	190 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	2	2025-09-08	False	False	Pro & Farm	787,500$	758,178$	78,750$	75,818$	No	787,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	787,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Zach Metsa	Redhawks (ANA)	D	26	1998-10-19	USA	No	181 Lbs	5 ft9	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	744,188$	716,479$	74,419$	71,648$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
32	23.09	192 Lbs	6 ft1	1.28	960,498$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Walker Duehr	Chris Tierney	Trevor Lewis	34	1	1	3
2	Daniel Sprong	Rasmus Asplund	Jesse Puljujarvi	30	1	1	3
3	Matej Blumel	Matthew Savoie	Liam Foudy	20	1	2	2
4	Trevor Lewis	Tanner Laczynski	Alex Beaucage	16	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Isaak Phillips	Zach Metsa	34	1	2	2
2	Ryan ORourke	Ty Nelson	33	1	2	2
3	David Jiricek	William Trudeau	33	1	2	2
4	Isaak Phillips	Zach Metsa	0	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Walker Duehr	Chris Tierney	Trevor Lewis	50	1	2	2
2	Matthew Savoie	Rasmus Asplund	Jesse Puljujarvi	50	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Isaak Phillips	Zach Metsa	50	1	2	2
2	Ryan ORourke	David Jiricek	50	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Chris Tierney	Tanner Laczynski	50	1	2	2
2	Rasmus Asplund	Trevor Lewis	50	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Isaak Phillips	Zach Metsa	50	1	2	2
2	Ryan ORourke	David Jiricek	50	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Chris Tierney	50	1	2	2	Isaak Phillips	Zach Metsa	50	1	2	2
2	Rasmus Asplund	50	1	2	2	Ryan ORourke	William Trudeau	50	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Chris Tierney	Trevor Lewis	50	1	2	2
2	Rasmus Asplund	Matthew Savoie	50	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Isaak Phillips	Zach Metsa	50	1	2	2
2	Ryan ORourke	David Jiricek	50	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Trevor Lewis	Chris Tierney	Walker Duehr	Isaak Phillips	Zach Metsa

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Jesse Puljujarvi	Rasmus Asplund	Matthew Savoie	Isaak Phillips	Zach Metsa

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Daniel Sprong, Jesse Puljujarvi, Matthew Savoie	Tanner Laczynski, Matthew Savoie	Daniel Sprong

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Zach Metsa, David Jiricek, Isaak Phillips	Zach Metsa	Zach Metsa, David Jiricek

Tirs de pénalité
Chris Tierney, Matthew Savoie, Rasmus Asplund, Trevor Lewis, Walker Duehr

Gardien
#1 : Benjamin Gaudreau, #2 : Domenic Divincentiis, #3 : 0

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
Trevor Lewis, Chris Tierney, Rasmus Asplund, Alex Beaucage, Daniel Sprong, Jesse Puljujarvi, Tanner Laczynski, Walker Duehr, Matthew Savoie, Matej Blumel

Lignes de défense personnalisées en prolongation
Isaak Phillips, Zach Metsa, Ty Nelson, David Jiricek, Ryan ORourke

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	Eagles	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	3	3	6	0	0	4	3	1	2	38	31	48	31	3	48	12	6	28	4	0	0.00%	3	0	100.00%	0	31	71	43.66%	41	78	52.56%	19	56	33.93%	65	35	62	28	57	29
2	Octopus	2	0	2	0	0	0	0	0	6	9	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0	2	0	0	0	0	0	6	9	-3	0	0.000	6	11	17	0	0	4	3	1	2	73	31	48	31	3	77	31	59	36	13	1	7.69%	7	2	71.43%	0	31	71	43.66%	41	78	52.56%	19	56	33.93%	65	35	62	28	57	29
	Total	3	0	2	0	0	0	1	0	9	11	-2	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	2	0	2	0	0	0	0	0	6	9	-3	2	0.333	9	14	23	0	0	4	3	1	2	111	31	48	31	3	125	43	65	64	17	1	5.88%	10	2	80.00%	0	31	71	43.66%	41	78	52.56%	19	56	33.93%	65	35	62	28	57	29
	_Since Last GM Reset	3	0	2	0	0	0	1	0	9	11	-2	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	2	0	2	0	0	0	0	0	6	9	-3	2	0.333	9	14	23	0	0	4	3	1	2	111	31	48	31	3	125	43	65	64	17	1	5.88%	10	2	80.00%	0	31	71	43.66%	41	78	52.56%	19	56	33.93%	65	35	62	28	57	29
	_Vs Conference	3	0	2	0	0	0	1	0	9	11	-2	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	2	0	2	0	0	0	0	0	6	9	-3	2	0.333	9	14	23	0	0	4	3	1	2	111	31	48	31	3	125	43	65	64	17	1	5.88%	10	2	80.00%	0	31	71	43.66%	41	78	52.56%	19	56	33.93%	65	35	62	28	57	29
	_Vs Division	2	0	2	0	0	0	1	0	6	9	-3	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	2	0	2	0	0	0	0	0	6	9	-3	2	0.500	6	11	17	0	0	4	3	1	2	73	31	48	31	3	77	31	59	36	13	1	7.69%	7	2	71.43%	0	31	71	43.66%	41	78	52.56%	19	56	33.93%	65	35	62	28	57	29

			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
3	2	L2	9	14	23	111	125	43	65	64	0	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
3	0	2	0	0	1	0	9	11

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
1	0	0	0	0	1	0	3	2

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
2	0	2	0	0	0	0	6	9

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
1	2	0	0	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
17	1	5.88%	10	2	80.00%	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
31	48	31	3	4	3	1	2

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
31	71	43.66%	41	78	52.56%	19	56	33.93%

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
65	35	62	28	57	29

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	SO	Lien
2	12	Eagles	2	Redhawks	3	W	X	X	Sommaire du match
3	22	Redhawks	3	Octopus	4	L			Sommaire du match
5	38	Redhawks	3	Octopus	5	L			Sommaire du match
8	58	Mountaineers	-	Redhawks	-
11	83	White Wolves	-	Redhawks	-
13	96	Reign	-	Redhawks	-
17	127	Silver Knights	-	Redhawks	-
19	139	Redhawks	-	Reign	-
22	162	Octopus	-	Redhawks	-
23	169	Redhawks	-	Saints	-
27	193	Redhawks	-	Rocket	-
28	200	Saints	-	Redhawks	-
32	227	Silver Knights	-	Redhawks	-
34	236	Redhawks	-	Griffins	-
36	257	Blood Miners	-	Redhawks	-
38	269	Redhawks	-	Griffins	-
40	283	Redhawks	-	Wolves	-
42	293	Moose	-	Redhawks	-
47	326	Titans	-	Redhawks	-
49	345	Redhawks	-	Bulldogs	-
51	355	Bills	-	Redhawks	-
53	373	Redhawks	-	White Wolves	-
55	385	Redhawks	-	Admirals	-
56	394	Griffins	-	Redhawks	-
59	418	Eagles	-	Redhawks	-
61	437	Redhawks	-	Gorillas	-
63	451	Eagles	-	Redhawks	-
65	459	Redhawks	-	Rocket	-
67	476	Redhawks	-	Moose	-
69	486	Redhawks	-	Rams	-
70	496	Penguins	-	Redhawks	-
74	520	Bears	-	Redhawks	-
76	532	Redhawks	-	Reign	-
78	551	Rocket	-	Redhawks	-
80	564	Redhawks	-	Eagles	-
84	587	Wolf Pack	-	Redhawks	-
86	607	Redhawks	-	Crunch	-
88	617	Redhawks	-	Bills	-
89	626	Crunch	-	Redhawks	-
92	649	Grisards	-	Redhawks	-
95	673	Redhawks	-	Octopus	-
96	683	Bulldogs	-	Redhawks	-
100	709	Redhawks	-	Whalers	-
101	715	Silver Knights	-	Redhawks	-
104	737	Redhawks	-	Gulls	-
106	747	White Wolves	-	Redhawks	-
109	772	Roadrunners	-	Redhawks	-
110	784	Redhawks	-	Blood Miners	-
114	805	Redhawks	-	Eagles	-
115	812	Bulldogs	-	Redhawks	-
117	833	Redhawks	-	Gulls	-
119	843	Rocket	-	Redhawks	-
122	867	Admirals	-	Redhawks	-
124	879	Redhawks	-	Phantoms	-
126	900	Mountaineers	-	Redhawks	-
127	909	Redhawks	-	Norsemen	-
130	933	Crunch	-	Redhawks	-
133	954	Redhawks	-	Mountaineers	-
135	961	Redhawks	-	Octopus	-
136	971	Gorillas	-	Redhawks	-
139	991	Redhawks	-	Mountaineers	-
140	1002	Mountaineers	-	Redhawks	-
142	1020	Redhawks	-	Saints	-
144	1033	Reign	-	Redhawks	-
146	1045	Redhawks	-	Saints	-
147	1057	Redhawks	-	Bills	-
149	1070	White Wolves	-	Redhawks	-
153	1095	Redhawks	-	Roadrunners	-
154	1104	Gorillas	-	Redhawks	-
157	1128	Redhawks	-	Blossom Bytes	-
158	1137	Saints	-	Redhawks	-
162	1161	Admirals	-	Redhawks	-
164	1178	Redhawks	-	Rocket	-
167	1193	Blood Miners	-	Redhawks	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
168	1201	Redhawks	-	Silver Knights	-
171	1221	Reign	-	Redhawks	-
173	1234	Redhawks	-	Roadrunners	-
175	1247	Redhawks	-	Americans	-
177	1259	Redhawks	-	Silver Knights	-
179	1270	Octopus	-	Redhawks	-
182	1284	Redhawks	-	Senators	-
187	1312	Octopus	-	Redhawks	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2500	5500
Prix des billets	34	14
Assistance	2,154	5,281
Assistance PCT	86.16%	96.02%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
40	7435 - 92.94%	176,604$	176,604$	8000	110

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
117,447$	2,603,219$	2,485,719$	600,000$0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
16,413$	113,072$	28	1

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
7,064,160$	181	17,038$	3,083,878$

Redhawks 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

Redhawks 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

Redhawks 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

Redhawks 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

Redhawks 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

	Redhawks
	GP: 3 \| W: 1 \| L: 2 \| OTL: 0 \| P: 2 GF: 9 \| GA: 11 \| PP%: 5.88% \| PK%: 80.00% DG: Andre \| Morale : 97 \| Moyenne d’équipe : N/A Prochains matchs #58 vs Mountaineers