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Monsters
0-0-0, 0pts

2025-04-18

Monarchs
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Statistiques d’équipe
N/A	Séquence	N/A
0-0-0	Fiche domicile	0-0-0
0-0-0	Fiche visiteur	0-0-0
0-0-0	10 derniers matchs	0-0-0
0	Buts par match	0
0	Buts contre par match	0
0%	Pourcentage en avantage numérique	0%
0%	Pourcentage en désavantage numérique	0%

Roadrunners
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2025-04-20

Monsters
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Statistiques d’équipe
N/A	Séquence	N/A
0-0-0	Fiche domicile	0-0-0
0-0-0	Fiche visiteur	0-0-0
0-0-0	10 derniers matchs	0-0-0
0	Buts par match	0
0	Buts contre par match	0
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0%	Pourcentage en désavantage numérique	0%

Stars
0-0-0, 0pts

2025-04-22

Monsters
0-0-0, 0pts

Statistiques d’équipe
N/A	Séquence	N/A
0-0-0	Fiche domicile	0-0-0
0-0-0	Fiche visiteur	0-0-0
0-0-0	10 derniers matchs	0-0-0
0	Buts par match	0
0	Buts contre par match	0
0%	Pourcentage en avantage numérique	0%
0%	Pourcentage en désavantage numérique	0%

Meneurs d'équipe

Statistiques d’équipe

Informations de l'équipe
	Directeur général	Paul-André Desrochers
	Division	Nord
	Conférence	Ouest
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	25
	Équipe Mineure	21
	Limite contact	46 / 50
	Espoirs	13
Historique d'équipe
	Saison actuelle	0-0-0 (0PTS)
	Historique	50-32-6 (0.568%)
	Apparitions en séries éliminatoires	1
	Historique en séries éliminatoires (W-L)	1 - 4 (0.200%)
	Coupe Stanley	0

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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	Peyton Krebs	X	X			100.00	78	67	68	79	78	84	84	75	73	75	69	72	74	68	58	0	50	72	0	23	1	950,000$
2	Vasily Podkolzin (R)		X	X		100.00	75	56	72	73	75	77	75	72	48	69	65	68	70	62	53	0	50	68	0	23	1	925,000$
3	Olle Lycksell (R)			X		100.00	57	40	74	73	65	74	63	65	45	64	60	60	66	57	50	0	50	62	0	25	1	1,150,000$
4	Justin Sourdif (R)			X		100.00	57	46	63	69	59	64	62	64	43	62	58	58	64	51	50	0	50	60	0	22	1	847,500$
5	Ty Mueller (R)	X				100.00	62	41	67	67	61	62	61	62	55	62	57	64	62	50	50	0	50	60	0	21	3	870,000$
6	Dylan Peterson (R)	X				100.00	61	48	57	62	63	62	61	61	42	55	57	56	60	51	50	0	50	57	0	23	2	867,500$
7	Aleksandr Kisakov (R)		X			100.00	54	40	71	66	56	59	56	56	40	52	52	52	58	50	50	0	50	55	0	21	1	859,167$
8	Daniel Torgersson (R)		X			100.00	65	40	71	58	72	61	59	55	40	52	51	53	55	51	50	0	50	55	0	22	1	867,500$
9	Jakub Stancl (R)	X				100.00	61	40	66	58	64	55	53	55	40	54	53	54	55	50	50	0	50	55	0	19	3	835,000$
10	Josh Filmon (R)		X			100.00	58	40	66	61	60	58	56	54	40	53	53	54	56	50	50	0	50	55	0	20	3	838,333$
11	Alexander Pashin (R)	X	X	X		100.00	49	44	68	66	55	51	51	52	38	46	46	51	56	50	50	0	50	52	0	22	1	826,667$
12	Alex Alexeyev (R)				X	100.00	62	40	78	71	90	83	69	67	40	61	61	69	66	63	53	0	50	68	0	24	1	900,000$
13	Lucas Carlsson				X	100.00	58	43	68	71	62	67	66	65	40	60	64	67	67	55	50	0	50	63	0	27	1	800,000$
14	Matthew Robertson (R)				X	100.00	61	46	64	65	67	65	64	64	40	62	53	65	61	52	50	0	50	61	0	23	1	797,500$
15	Tristan Luneau (R)				X	100.00	60	41	67	67	62	61	60	64	40	63	59	65	63	50	50	0	50	61	0	20	3	865,000$
16	Hardy Häman Aktell				X	100.00	62	42	69	65	65	65	63	59	40	55	52	66	59	53	50	0	50	60	0	26	1	900,000$
17	Ian Moore (R)				X	100.00	61	40	62	62	63	59	57	56	40	54	54	61	57	51	50	0	50	58	0	22	1	620,000$
Rayé
1	Prokhor Poltapov (R)			X		100.00	45	45	45	45	45	45	45	45	45	45	45	45	45	45	45	0	50	46	0	21	3	825,000$
2	Vladislav Kolyachonok (R)				X	100.00	63	41	77	72	75	75	68	66	40	60	62	66	66	59	53	0	50	65	0	23	0	0$
3	Jesse Pulkkinen (R)				X	100.00	62	40	66	59	66	55	53	55	40	54	53	59	56	50	50	0	50	57	0	19	3	880,833$
4	Daniil Zhuravlyov (R)				X	100.00	50	40	66	66	57	50	49	50	38	46	45	58	55	51	50	0	50	54	0	24	1	600,000$
5	Aleksi Malinen (R)				X	100.00	37	37	37	37	37	37	37	37	37	37	37	37	37	37	37	0	50	38	0	21	3	620,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	59	44	66	64	64	62	60	59	43	56	55	59	59	53	50	0	50	58

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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	Artur Akhtyamov (R)	100.00	68	62	62	60	64	66	68	66	66	65	59	51	50	0	50	59	0	22	2	851,667$
2	Filip Larsson	100.00	65	60	60	60	62	63	65	62	64	63	52	54	50	0	50	57	0	26	1	750,000$
Rayé
1	Cameron Whitehead (R)	100.00	60	57	57	59	58	56	56	54	56	58	54	50	50	0	50	53	0	21	3	875,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	64	60	60	60	61	62	63	61	62	62	55	52	50	0	50	56

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire

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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.
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#	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	PKG	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	GA	TA	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3

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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.
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#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3

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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	Ballotage forcé	Waiver Possible	Contrat	Date du Signature du Contrat	Forcer UFA	Rappel d'urgence	Type	Salaire actuel	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	Lien
Aleksandr Kisakov	Monsters (Col)	LW	21	2002-11-01	RUS	Yes	163 Lbs	5 ft11	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	859,167$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Aleksi Malinen	Monsters (Col)	D	21	2003-05-26	FIN	Yes	198 Lbs	6 ft0	No	No	Prospect	No	No	3	2025-07-10	False	False	Pro & Farm	620,000$	0$	0$	No	620,000$	620,000$	-	-	-	-	-	-	-	620,000$	620,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Alex Alexeyev (contrat à 1 volet)	Monsters (Col)	D	24	1999-11-15	RUS	Yes	229 Lbs	6 ft4	No	No	Free Agent	No	No	1	2025-08-28	False	False	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Alexander Pashin	Monsters (Col)	C/LW/RW	22	2002-01-28	RUS	Yes	154 Lbs	5 ft8	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	826,667$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Artur Akhtyamov	Monsters (Col)	G	22	2001-10-31	RUS	Yes	170 Lbs	6 ft2	No	No	Prospect	No	No	2	2024-06-25	False	False	Pro & Farm	851,667$	0$	0$	No	851,667$	-	-	-	-	-	-	-	-	851,667$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Cameron Whitehead	Monsters (Col)	G	21	2003-06-13	CAN	Yes	165 Lbs	6 ft3	No	No	Prospect	No	No	3	2025-07-10	False	False	Pro & Farm	875,000$	0$	0$	No	875,000$	875,000$	-	-	-	-	-	-	-	875,000$	875,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Daniel Torgersson	Monsters (Col)	LW	22	2002-01-26	SWE	Yes	220 Lbs	6 ft4	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	867,500$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Daniil Zhuravlyov	Monsters (Col)	D	24	2000-04-08	RUS	Yes	163 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Dylan Peterson	Monsters (Col)	C	23	2001-08-02	USA	Yes	192 Lbs	6 ft4	No	No	Prospect	No	No	2	2024-06-25	False	False	Pro & Farm	867,500$	0$	0$	No	867,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	867,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Filip Larsson	Monsters (Col)	G	26	1998-08-17	SWE	No	194 Lbs	6 ft2	No	No	Free Agent	Yes	Yes	1	2024-09-06	False	False	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Hardy Häman Aktell (contrat à 1 volet)	Monsters (Col)	D	26	1998-07-04	SWE	No	198 Lbs	6 ft3	No	No	N/A	Yes	Yes	1		False	False	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Ian Moore (contrat à 1 volet)	Monsters (Col)	D	22	2002-01-04	USA	Yes	194 Lbs	6 ft3	No	No	Free Agent	No	No	1	2024-09-23	False	False	Pro & Farm	620,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jakub Stancl	Monsters (Col)	C	19	2005-04-10	CZE	Yes	203 Lbs	6 ft3	No	No	Draft	No	No	3	2025-07-10	False	False	Pro & Farm	835,000$	0$	0$	No	835,000$	835,000$	-	-	-	-	-	-	-	835,000$	835,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jesse Pulkkinen	Monsters (Col)	D	19	2004-12-27	FIN	Yes	203 Lbs	6 ft6	No	No	Draft	No	No	3	2025-07-10	False	False	Pro & Farm	880,833$	0$	0$	No	880,833$	880,833$	-	-	-	-	-	-	-	880,833$	880,833$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Josh Filmon	Monsters (Col)	LW	20	2004-03-18	CAN	Yes	170 Lbs	6 ft3	No	No	Prospect	No	No	3	2025-07-10	False	False	Pro & Farm	838,333$	0$	0$	No	838,333$	838,333$	-	-	-	-	-	-	-	838,333$	838,333$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Justin Sourdif	Monsters (Col)	RW	22	2002-03-24	CAN	Yes	172 Lbs	5 ft11	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	847,500$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Lucas Carlsson	Monsters (Col)	D	27	1997-07-05	SWE	No	190 Lbs	6 ft0	No	No	Free Agent	Yes	Yes	1	2024-09-06	False	False	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Matthew Robertson	Monsters (Col)	D	23	2001-03-09	CAN	Yes	201 Lbs	6 ft4	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	797,500$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Olle Lycksell	Monsters (Col)	RW	25	1999-08-24	SWE	Yes	163 Lbs	5 ft10	No	No	Free Agent	Yes	Yes	1	2025-09-05	False	False	Pro & Farm	1,150,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Peyton Krebs (contrat à 1 volet)	Monsters (Col)	C/LW	23	2001-01-26	CAN	No	186 Lbs	6 ft0	No	No	Free Agent	No	No	1	2024-09-11	False	False	Pro & Farm	950,000$	30,000$	30,000$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Prokhor Poltapov	Monsters (Col)	RW	21	2003-02-01	RUS	Yes	176 Lbs	6 ft0	No	No	Prospect	No	No	3	2025-07-10	False	False	Pro & Farm	825,000$	0$	0$	No	825,000$	825,000$	-	-	-	-	-	-	-	825,000$	825,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Tristan Luneau	Monsters (Col)	D	20	2004-01-12	CAN	Yes	190 Lbs	6 ft2	No	No	Prospect	No	No	3	2025-07-10	False	False	Pro & Farm	865,000$	0$	0$	No	865,000$	865,000$	-	-	-	-	-	-	-	865,000$	865,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Ty Mueller	Monsters (Col)	C	21	2003-02-26	CAN	Yes	185 Lbs	5 ft11	No	No	Draft	No	No	3	2025-07-10	False	False	Pro & Farm	870,000$	0$	0$	No	870,000$	870,000$	-	-	-	-	-	-	-	870,000$	870,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Vasily Podkolzin	Monsters (Col)	LW/RW	23	2001-06-24	RUS	Yes	190 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Vladislav Kolyachonok	Monsters (Col)	D	23	2001-05-26	BLR	Yes	195 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	0		False	False	Pro & Farm		0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
25	22.40	187 Lbs	6 ft1	1.68	804,867$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Aleksandr Kisakov			40	1	2	2
2	Daniel Torgersson	Justin Sourdif		30	1	2	2
3	Dylan Peterson		Matthew Robertson	20	1	2	2
4		Dylan Peterson		10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			40	1	2	2
2			30	1	2	2
3	Lucas Carlsson		20	1	2	2
4	Matthew Robertson	Hardy Häman Aktell	10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Aleksandr Kisakov			60	1	2	2
2	Daniel Torgersson	Justin Sourdif		40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2	Justin Sourdif	Aleksandr Kisakov	40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		60	1	2	2			60	1	2	2
2		40	1	2	2			40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2	Justin Sourdif	Aleksandr Kisakov	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Aleksandr Kisakov

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Aleksandr Kisakov

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, Daniel Torgersson, Dylan Peterson	, Daniel Torgersson	Dylan Peterson

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, Lucas Carlsson,		Lucas Carlsson,

Tirs de pénalité
, , Justin Sourdif, Aleksandr Kisakov, Daniel Torgersson

Gardien
#1 : , #2 :

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
, , , , , , , , ,

Lignes de défense personnalisées en prolongation
, , , ,

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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
	Total	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0%	0	0	0%	0	0	0	0%	0	0	0%	0	0	0%	0	0	0	0	0	0

			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
0	0	N/A	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
0	0	0	0	0	0	0	0	0

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

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

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
0	0	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
0	0	0%	0	0	0%	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
0	0	0	0	0	0	0	0

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
0	0	0%	0	0	0%	0	0	0%

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
0	0	0	0	0	0

Derniers matchs joués Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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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
1 - 2025-04-18	3	Monsters	-	Monarchs	-
3 - 2025-04-20	18	Roadrunners	-	Monsters	-
5 - 2025-04-22	34	Stars	-	Monsters	-
7 - 2025-04-24	39	Monsters	-	Crunch	-
10 - 2025-04-27	67	Monsters	-	Monsters	-
12 - 2025-04-29	85	Bruins	-	Monsters	-
15 - 2025-05-02	107	Monsters	-	Roadrunners	-
17 - 2025-05-04	121	Caroline	-	Monsters	-
19 - 2025-05-06	128	Monsters	-	Bruins	-
20 - 2025-05-07	140	Monsters	-	Spiders	-
22 - 2025-05-09	161	Spiders	-	Monsters	-
25 - 2025-05-12	178	Monsters	-	Las Vegas	-
26 - 2025-05-13	184	Monsters	-	Sags	-
29 - 2025-05-16	209	Thunder	-	Monsters	-
33 - 2025-05-20	240	Monsters	-	Oil Kings	-
34 - 2025-05-21	250	Monsters	-	Comets	-
36 - 2025-05-23	262	Admirals	-	Monsters	-
38 - 2025-05-25	275	Crunch	-	Monsters	-
41 - 2025-05-28	300	Sound Tigers	-	Monsters	-
45 - 2025-06-01	326	Wolf Pack	-	Monsters	-
47 - 2025-06-03	343	Monsters	-	Jayhawks	-
48 - 2025-06-04	350	Monsters	-	Baby Hawks	-
51 - 2025-06-07	371	Sags	-	Monsters	-
53 - 2025-06-09	378	Monsters	-	Minnesota	-
54 - 2025-06-10	392	Rocket	-	Monsters	-
57 - 2025-06-13	417	Comets	-	Monsters	-
59 - 2025-06-15	430	Monsters	-	Sound Tigers	-
61 - 2025-06-17	441	Monsters	-	Wolf Pack	-
62 - 2025-06-18	453	Monsters	-	Phantoms	-
64 - 2025-06-20	475	Monsters	-	Jayhawks	-
66 - 2025-06-22	490	Cabaret Lady Mary Ann	-	Monsters	-
68 - 2025-06-24	506	Jayhawks	-	Monsters	-
71 - 2025-06-27	528	Monsters	-	Firebirds	-
74 - 2025-06-30	546	Oceanics	-	Monsters	-
76 - 2025-07-02	563	Monsters	-	Minnesota	-
78 - 2025-07-04	584	Roadrunners	-	Monsters	-
82 - 2025-07-08	600	Monsters	-	Las Vegas	-
84 - 2025-07-10	611	Monarchs	-	Monsters	-
86 - 2025-07-12	629	Chiefs	-	Monsters	-
89 - 2025-07-15	653	Monsters	-	Caroline	-
90 - 2025-07-16	659	Monsters	-	Cabaret Lady Mary Ann	-
92 - 2025-07-18	668	Monsters	-	Thunder	-
94 - 2025-07-20	691	Senators	-	Monsters	-
96 - 2025-07-22	699	Monsters	-	Monsters	-
98 - 2025-07-24	723	Marlies	-	Monsters	-
102 - 2025-07-28	752	Jayhawks	-	Monsters	-
105 - 2025-07-31	771	Bears	-	Monsters	-
107 - 2025-08-02	789	Admirals	-	Monsters	-
109 - 2025-08-04	805	Phantoms	-	Monsters	-
111 - 2025-08-06	819	Monsters	-	Marlies	-
114 - 2025-08-09	841	Monsters	-	Senators	-
115 - 2025-08-10	845	Monsters	-	Rocket	-
117 - 2025-08-12	860	Monsters	-	Cougars	-
119 - 2025-08-14	883	Cougars	-	Monsters	-
121 - 2025-08-16	897	Sags	-	Monsters	-
142 - 2025-09-06	914	Monsters	-	Roadrunners	-
143 - 2025-09-07	927	Minnesota	-	Monsters	-
145 - 2025-09-09	938	Baby Hawks	-	Monsters	-
147 - 2025-09-11	958	Monsters	-	Monarchs	-
148 - 2025-09-12	968	Monsters	-	Admirals	-
151 - 2025-09-15	984	Monsters	-	Stars	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
153 - 2025-09-17	1001	Minnesota	-	Monsters	-
155 - 2025-09-19	1023	Oil Kings	-	Monsters	-
157 - 2025-09-21	1040	Monsters	-	Firebirds	-
159 - 2025-09-23	1045	Monsters	-	Oceanics	-
161 - 2025-09-25	1067	Manchots	-	Monsters	-
163 - 2025-09-27	1080	Stars	-	Monsters	-
165 - 2025-09-29	1096	Monsters	-	Baby Hawks	-
167 - 2025-10-01	1111	Monsters	-	Bears	-
169 - 2025-10-03	1126	Monsters	-	Manchots	-
171 - 2025-10-05	1145	Monsters	-	Oceanics	-
173 - 2025-10-07	1162	Oceanics	-	Monsters	-
175 - 2025-10-09	1174	Heat	-	Monsters	-
177 - 2025-10-11	1188	Comets	-	Monsters	-
180 - 2025-10-14	1209	Monsters	-	Stars	-
181 - 2025-10-15	1228	Chiefs	-	Monsters	-
183 - 2025-10-17	1238	Monsters	-	Chiefs	-
185 - 2025-10-19	1256	Heat	-	Monsters	-
187 - 2025-10-21	1274	Las Vegas	-	Monsters	-
189 - 2025-10-23	1289	Monsters	-	Oil Kings	-
190 - 2025-10-24	1298	Monsters	-	Heat	-
192 - 2025-10-26	1312	Firebirds	-	Monsters	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	35	15
Assistance	0%	0%
Assistance PCT	0%	0%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
3	0 - 0%	0$	0$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
0$	1,675,167$	1,675,167$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
8,680$	0$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	193	8,680$	1,675,240$

Monsters Leaders statistiques des joueurs (saison régulière)

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#	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
1	Mike Reilly	79	29	103	132	10	47	113	133	309	9.39%	119	2139	27.09	21	36	57	65	0	2	2	15	3	2	0%	1	1.23	0	0
2	Marian Studenic	49	49	60	109	24	41	99	76	254	19.29%	30	1197	24.45	13	22	35	38	3	1	4	11	8	0	53.76%	3	1.82	0	1
3	Justin Sourdif	79	47	57	104	0	95	124	101	218	21.56%	29	1296	16.41	22	26	48	65	0	0	0	1	7	2	46.01%	2	1.60	0	1
4	Caleb Jones	79	24	79	103	12	55	112	163	275	8.73%	132	2136	27.04	14	26	40	45	1	4	5	13	1	2	0%	1	0.96	0	0
5	Vasily Podkolzin	52	48	38	86	8	74	59	44	209	22.97%	26	1053	20.26	13	20	33	32	0	0	0	1	2	1	56.94%	6	1.63	1	1

Monsters Leaders des statistiques des gardiens (saison régulière)

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#	Nom du gardien	GP	W	L	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA
1	Dustin Tokarski	78	49	22	0.863	3.85	4250	10	2	273	1999	998	7	1	1.000	2
2	Jon Gillies	1	0	1	0.781	9.77	43	0	0	7	32	21	0	0	0	0
3	Artur Akhtyamov	16	0	7	0.808	5.22	437	0	0	38	198	118	1	0	0	0

Monsters Statistiques de l'Équipe de Carrière

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	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
Saison régulière
2024	82	43	32	0	6	0	1	0	384	341	43	41	22	17	0	2	0	0	0	179	160	19	41	21	15	0	4	0	1	0	205	181	24	100	384	651	1035	1	2	83	156	138	8	2663	768	952	930	16	2328	835	1119	1583	235	128	54.47%	251	84	66.53%	9	875	1744	50.17%	756	1593	47.46%	667	1414	47.17%	1671	896	1666	755	1592	799
Total Saison régulière	82	43	32	0	6	0	1	0	384	341	43	41	22	17	0	2	0	0	0	179	160	19	41	21	15	0	4	0	1	0	205	181	24	100	384	651	1035	1	2	83	156	138	8	2663	768	952	930	16	2328	835	1119	1583	235	128	54.47%	251	84	66.53%	9	875	1744	50.17%	756	1593	47.46%	667	1414	47.17%	1671	896	1666	755	1592	799
Séries éliminatoires
2024	5	1	4	0	0	0	0	0	12	29	-17	3	1	2	0	0	0	0	0	8	14	-6	2	0	2	0	0	0	0	0	4	15	-11	2	12	19	31	0	0	5	6	1	0	121	39	48	34	0	203	54	42	81	19	5	26.32%	16	8	50.00%	1	54	90	60.00%	58	108	53.70%	43	85	50.59%	97	46	111	39	91	54
Total Séries éliminatoires	5	1	4	0	0	0	0	0	12	29	-17	3	1	2	0	0	0	0	0	8	14	-6	2	0	2	0	0	0	0	0	4	15	-11	2	12	19	31	0	0	5	6	1	0	121	39	48	34	0	203	54	42	81	19	5	26.32%	16	8	50.00%	1	54	90	60.00%	58	108	53.70%	43	85	50.59%	97	46	111	39	91	54

Monsters Leaders statistiques des joueurs (séries éliminatoires)

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#	Nom du joueur	GP	G	A	P	+/-	PIM	HIT	HTT	SHT	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PKG	PKA	PKP	PKS	GW	FO%	P/20
1	Olle Lycksell	5	4	4	8	-4	4	2	8	25	16.00%	3	116	23.36	2	1	3	7	0	1	1	1	1	71.43%	1.37
2	Ben Jones	5	3	4	7	-5	2	2	16	19	15.79%	3	118	23.62	0	2	2	2	1	0	1	3	0	58.90%	1.19
3	Mike Reilly	5	1	3	4	-5	0	7	9	17	5.88%	6	127	25.50	1	2	3	3	0	0	0	0	0	0%	0.63
4	Caleb Jones	5	0	3	3	-5	2	8	5	9	0%	5	127	25.48	0	1	1	1	0	0	0	0	0	0%	0.47
5	Brayden Pachal	5	1	1	2	-4	9	8	6	3	33.33%	5	93	18.79	1	0	1	1	0	0	0	1	0	0%	0.43

Monsters Leaders des statistiques des gardiens (séries éliminatoires)

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#	Nom du gardien	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA
1	Jon Gillies	5	1	4	0	0.858	5.91	254	0	0	25	176	109	1	0	0	0

	Monsters
	GP: 0 \| W: 0 \| L: 0 \| OTL: 0 \| P: 0 GF: 0 \| GA: 0 \| PP%: 0% \| PK%: 0% DG: Paul-André Desrochers \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : 58 Prochains matchs #3 vs Monarchs