Carolina Hurricanes
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Statistiques d’équipe
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Finance

Centre de jeu
	Manitoba Moose 3-11-0, 6pts	2	FINAL	6	Chicago Wolves 9-5-0, 18pts

Team Stats
L2	Séquence	W4
1-6-0	Fiche domicile	4-3-0
2-5-0	Fiche domicile	5-2-0
3-7-0	Derniers 10 matchs	5-5-0
3.43	Buts par match	4.57
5.00	Buts contre par match	3.64
23.40%	Pourcentage en avantage numérique	22.50%
61.36%	Pourcentage en désavantage numérique	76.79%

Colorado Eagles
5-8-1, 11pts

FINAL

Chicago Wolves
9-5-0, 18pts

Team Stats
W1	Séquence	W4
2-5-0	Fiche domicile	4-3-0
3-3-1	Fiche domicile	5-2-0
4-6-0	Derniers 10 matchs	5-5-0
3.50	Buts par match	4.57
4.29	Buts contre par match	3.64
28.26%	Pourcentage en avantage numérique	22.50%
78.57%	Pourcentage en désavantage numérique	76.79%

Meneurs d'équipe
	Buts Max Comtois 10	Passes Jalen Chatfield 12

	Points Max Comtois 19	Plus/Moins Alexander Pashin 11

	Victoires Pyotr Kochetkov 5	Pourcentage d’arrêts Antti Raanta 0.928

Statistiques d’équipe
Buts pour 64 4.57 GFG	Tirs pour 620 44.29 Avg	Pourcentage en avantage numérique 22.5% 9 GF	Début de zone offensive 41.1%
Buts contre 51 3.64 GAA	Tirs contre 597 42.64 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 76.8%% 13 GA	Début de la zone défensive 41.1%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Simon
	Entraîneur	Bob Jones
	Division	Central Division
	Conférence	Western Conference
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	2,836
	Billets de saison	0
Informations de la formation
	Équipe Pro	40
	Équipe Mineure	18
	Limite contact	58 / 70
	Espoirs	28

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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
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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 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 moyen
1	Max Comtois	0		X	X		100.00	73	70	80	63	82	68	82	62	63	71	64	68	58	60	58	0	47	67	0	25	1	775,000$
2	Chris Terry	0	X				100.00	56	59	63	66	63	66	65	66	55	63	64	60	55	76	65	0	50	64	0	35	1	775,000$
3	Rocco Grimaldi	0		X	X		100.00	55	61	66	64	56	66	65	65	55	61	65	61	57	69	61	0	50	63	0	31	1	775,000$
4	Cole Schneider	0	X	X	X		100.00	54	58	67	62	65	68	65	62	55	59	63	62	56	74	64	0	50	62	0	34	1	775,000$
5	Jack Drury	0	X				100.00	62	51	71	64	62	63	62	59	73	63	59	65	55	56	55	0	50	62	0	24	3	1,250,000$
6	Josh Melnick	0	X				100.00	54	59	67	58	59	67	64	59	70	57	59	62	54	65	59	0	50	60	0	29	1	775,000$
7	Noel Gunler	0		X	X		100.00	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	0	50	60	0	23	1	775,000$
8	Peter Abbandonato	0	X				100.00	54	56	67	60	62	65	63	61	70	60	57	61	54	60	56	0	50	60	0	26	1	775,000$
9	Blake Murray	0	X	X	X		100.00	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	0	50	60	0	23	1	775,000$
10	Alexander Pashin (R)	0		X	X		100.00	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	0	47	60	0	22	1	775,000$
11	Justin Robidas (R)	0	X				100.00	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	0	50	60	0	21	1	775,000$
12	Felix Unger Sorum (R)	0		X	X		100.00	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	0	50	60	0	19	1	775,000$
13	Jalen Chatfield	0				X	100.00	65	61	77	64	70	67	74	57	40	66	60	78	54	59	58	0	46	66	0	28	2	1,750,000$
14	Anttoni Honka	0				X	100.00	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	0	50	60	0	24	1	775,000$
15	Aleksi Heimosalmi	0				X	100.00	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	0	50	60	0	21	1	775,000$
16	Tory Dello	0				X	100.00	55	55	65	57	63	63	62	56	40	56	56	64	54	62	57	0	50	59	0	27	1	775,000$
17	Austin Strand	0				X	100.00	56	53	65	58	70	64	62	55	40	56	55	57	54	62	57	0	50	58	0	27	1	775,000$
18	Mitchell Vande Sompel	0				X	100.00	55	55	65	57	62	63	62	57	40	57	56	61	55	62	57	0	50	58	0	27	1	775,000$
Rayé
1	Tuukka Tieksola	0		X	X		100.00	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	0	26	60	0	23	1	775,000$
2	Ville Koivunen (R)	0	X	X	X		100.00	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	0	26	60	0	21	1	775,000$
3	Hudson Elynuik	0	X				100.00	57	56	63	57	68	63	62	57	55	56	56	61	54	62	57	0	26	59	0	27	1	775,000$
4	Vasili Ponomaryov	0	X				100.00	55	55	67	59	59	63	62	60	70	57	61	59	54	53	52	0	26	59	0	22	1	775,000$
5	Dominic Franco	0	X				100.00	56	54	65	56	72	62	61	55	70	55	55	60	54	63	58	0	26	58	0	28	1	775,000$
6	Isaac Ratcliffe	0	X	X	X		100.00	56	55	63	58	69	64	63	57	55	57	56	59	54	58	55	0	26	58	0	25	1	775,000$
7	Kyle Marino	0	X				100.00	58	54	61	56	71	62	62	55	55	54	55	58	54	65	59	0	26	58	0	29	1	775,000$
8	Ryan Wagner	0	X	X	X		100.00	55	59	65	59	58	66	64	57	55	56	56	61	54	63	58	0	26	58	0	28	1	775,000$
9	Nate Sucese	0	X	X	X		100.00	52	54	63	56	54	64	62	55	52	53	55	55	51	61	55	0	26	56	0	28	1	775,000$
10	Nathan Sucese	0	X				100.00	51	52	64	53	54	59	57	52	52	52	52	59	51	59	54	0	26	54	0	28	1	775,000$
11	Cory Conacher	0		X	X		100.00	52	54	65	52	55	54	54	53	52	52	53	57	51	72	62	0	26	54	0	35	1	775,000$
12	Hank Crone	0	X	X	X		100.00	51	51	65	51	52	51	51	51	52	51	51	57	51	58	53	0	26	52	0	26	1	775,000$
13	Alex Green	0				X	100.00	56	54	65	57	65	64	62	56	40	56	54	61	54	60	56	0	26	58	0	26	1	775,000$
14	Cavan Fitzgerald	0				X	100.00	55	54	67	57	64	61	60	56	40	56	55	62	54	63	58	0	26	58	0	28	1	775,000$
15	Matt Donovan	0				X	100.00	53	55	61	58	64	65	63	57	38	56	53	58	51	69	60	0	26	58	0	34	1	775,000$
16	Owen Headrick	0				X	100.00	54	54	68	54	63	54	54	54	40	54	54	61	54	62	57	0	26	56	0	27	1	775,000$
17	Ronan Seeley	0				X	100.00	51	52	64	56	60	65	62	55	38	55	53	54	51	51	49	0	26	55	0	22	1	775,000$
18	Tyson Feist	0				X	100.00	51	51	65	51	58	52	52	51	38	51	51	57	51	52	50	0	26	53	0	23	1	775,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE						100.00	57	57	65	58	62	62	62	58	54	58	57	61	55	62	58	0	38	59

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#	Nom du gardien	#	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire moyen
1	Antti Raanta	0	100.00	87	71	73	74	81	75	84	75	84	78	82	67	60	0	48	78	0	35	1	3,200,000$
2	Spencer Martin	0	100.00	59	66	66	75	67	66	70	58	68	62	74	62	57	0	53	65	0	29	2	2,150,000$
Rayé
1	Keith Kinkaid	0	100.00	61	62	62	70	66	58	66	63	59	60	57	78	66	0	33	63	0	35	1	775,000$
2	Adam Scheel	0	100.00	56	57	56	72	59	54	62	56	67	61	64	58	54	0	33	60	0	25	1	775,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE		100.00	66	64	64	73	68	63	71	63	70	65	69	66	59	0	42	67

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Bob Jones	73	64	64	63	78	72	72	CAN	52	7	500,000$

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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
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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	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	HT	P/20	FL	FT	S1	S2	S3
1	Max Comtois	Chicago Wolves (CAR)	LW/RW	14	10	9	19	7	15	5	54	32	74	19	38	13.51%	5	326	23.29	0	1	1	9	34	1	40	1	0	49.46%	93	0	1.17	1	0	1	1	1
2	Chris Terry	Chicago Wolves (CAR)	C	14	7	11	18	6	4	0	25	35	70	17	29	10.00%	6	330	23.58	2	3	5	8	33	1	42	1	1	45.53%	369	0	1.09	0	0	1	1	1
3	Jack Drury	Chicago Wolves (CAR)	C	14	6	10	16	10	4	0	20	47	42	20	26	14.29%	3	216	15.48	0	0	0	0	1	0	11	2	0	47.31%	279	0	1.48	0	0	2	0	1
4	Cole Schneider	Chicago Wolves (CAR)	C/LW/RW	14	7	7	14	-1	2	0	20	53	49	18	33	14.29%	5	299	21.37	1	2	3	10	33	0	50	1	0	46.38%	345	1	0.94	0	0	2	0	0
5	Jalen Chatfield	Chicago Wolves (CAR)	D	14	2	12	14	-1	21	5	22	25	41	9	22	4.88%	48	309	22.13	1	2	3	17	29	1	42	0	0	0%	0	0	0.90	0	0	0	1	2
6	Anttoni Honka	Chicago Wolves (CAR)	D	14	4	10	14	5	8	0	33	13	27	9	13	14.81%	18	294	21.03	0	3	3	8	34	0	43	1	0	0%	0	0	0.95	0	0	1	0	1
7	Alexander Pashin	Chicago Wolves (CAR)	LW/RW	14	5	9	14	11	25	5	24	18	37	12	24	13.51%	5	200	14.32	0	0	0	0	0	0	0	0	0	50.00%	16	0	1.40	0	1	0	3	0
8	Rocco Grimaldi	Chicago Wolves (CAR)	LW/RW	14	4	9	13	10	2	0	16	30	49	13	34	8.16%	7	278	19.89	1	1	2	10	33	0	46	1	0	45.45%	110	0	0.93	0	0	0	1	1
9	Blake Murray	Chicago Wolves (CAR)	C/LW/RW	14	5	8	13	10	10	0	16	14	44	14	43	11.36%	0	204	14.63	0	0	0	1	2	0	0	0	1	33.33%	18	0	1.27	0	0	0	1	1
10	Felix Unger Sorum	Chicago Wolves (CAR)	LW/RW	14	5	5	10	-2	10	0	21	17	51	16	25	9.80%	0	244	17.43	2	0	2	10	34	0	0	1	0	61.11%	18	0	0.82	0	0	1	0	0
11	Mitchell Vande Sompel	Chicago Wolves (CAR)	D	14	0	7	7	11	6	0	29	12	14	5	8	0%	23	224	16.03	0	0	0	2	6	0	4	0	0	0%	0	0	0.62	0	0	0	0	0
12	Noel Gunler	Chicago Wolves (CAR)	LW/RW	14	2	5	7	-2	10	0	27	17	50	15	23	4.00%	5	248	17.73	0	3	3	10	34	0	4	0	1	40.74%	27	0	0.56	0	0	0	0	0
13	Tory Dello	Chicago Wolves (CAR)	D	14	3	4	7	4	6	0	22	11	16	5	11	18.75%	30	295	21.09	1	0	1	8	34	0	45	1	0	0%	0	0	0.47	0	0	0	0	0
14	Austin Strand	Chicago Wolves (CAR)	D	14	3	2	5	11	14	0	25	8	12	1	9	25.00%	9	234	16.72	0	0	0	1	5	0	18	0	0	0%	0	0	0.43	0	0	0	0	0
15	Aleksi Heimosalmi	Chicago Wolves (CAR)	D	14	1	3	4	2	12	0	30	7	26	8	13	3.85%	17	320	22.87	1	1	2	12	31	1	41	0	0	0%	0	0	0.25	0	0	0	0	0
16	Josh Melnick	Chicago Wolves (CAR)	C	14	0	2	2	-1	0	0	4	9	12	2	6	0%	0	63	4.53	0	0	0	0	0	0	0	0	0	45.88%	85	0	0.63	0	0	0	0	0
17	Peter Abbandonato	Chicago Wolves (CAR)	C	14	0	1	1	0	0	0	0	1	5	2	1	0%	0	15	1.07	0	0	0	3	4	0	0	0	0	80.00%	5	0	1.33	0	0	0	0	0
18	Justin Robidas	Chicago Wolves (CAR)	C	14	0	0	0	1	0	0	0	1	1	1	1	0%	0	6	0.45	0	0	0	0	3	0	0	0	0	0%	0	0	0	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				252	64	114	178	81	149	15	388	350	620	186	359	10.32%	181	4110	16.31	9	16	25	109	357	4	394	9	3	46.52%	1365	1	0.87	1	1	8	8	8

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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	Nom de l’équipe	GP	W	L	PCT	GAA	MP	PIM	GA	SA	A	PS %	ST	S3
1	Pyotr Kochetkov	Carolina Hurricanes	10	5	5	0.910	4.06	606	2	41	458	0	0	10	1
2	Antti Raanta	Chicago Wolves (CAR)	4	4	0	0.928	2.50	240	0	10	139	1	0	4	1
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			14	9	5	0.915	3.62	846	2	51	597	1		14	2

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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	Nom de l’équipe	POS	Âge	Date de naissance	Recrue	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Acquis Par	Ballotage forcé	Waiver Possible	Contrat	Forcer UFA	Rappel d'urgence	Type	Salaire actuel	Salaire moyen	Plafond salarial Non Activé	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire annuel 2	Salaire annuel 3	Salaire annuel 4	Salaire annuel 5	Salaire annuel 6	Salaire annuel 7	Salaire annuel 8	Salaire annuel 9	Salaire annuel 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
Adam Scheel	Chicago Wolves (CAR)	G	25	01.05.1999	No	86 Kg	193 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Aleksi Heimosalmi	Chicago Wolves (CAR)	D	21	08.05.2003	No	77 Kg	180 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Alex Green	Chicago Wolves (CAR)	D	26	18.06.1998	No	89 Kg	188 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Alexander Pashin	Chicago Wolves (CAR)	LW/RW	22	28.07.2002	Yes	70 Kg	173 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Antti Raanta	Chicago Wolves (CAR)	G	35	12.05.1989	No	89 Kg	183 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	3,200,000$	3,200,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Anttoni Honka	Chicago Wolves (CAR)	D	24	05.10.2000	No	82 Kg	180 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Austin Strand	Chicago Wolves (CAR)	D	27	17.02.1997	No	98 Kg	191 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Blake Murray	Chicago Wolves (CAR)	C/LW/RW	23	05.07.2001	No	85 Kg	188 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Cavan Fitzgerald	Chicago Wolves (CAR)	D	28	23.08.1996	No	91 Kg	185 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Chris Terry	Chicago Wolves (CAR)	C	35	07.04.1989	No	92 Kg	178 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Cole Schneider	Chicago Wolves (CAR)	C/LW/RW	34	26.08.1990	No	90 Kg	188 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Cory Conacher	Chicago Wolves (CAR)	LW/RW	35	14.12.1989	No	82 Kg	175 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Dominic Franco	Chicago Wolves (CAR)	C	28	07.01.1996	No	99 Kg	196 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Felix Unger Sorum	Chicago Wolves (CAR)	LW/RW	19	14.09.2005	Yes	77 Kg	180 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Hank Crone	Chicago Wolves (CAR)	C/LW/RW	26	19.02.1998	No	74 Kg	178 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Hudson Elynuik	Chicago Wolves (CAR)	C	27	12.10.1997	No	94 Kg	196 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Isaac Ratcliffe	Chicago Wolves (CAR)	C/LW/RW	25	15.02.1999	No	91 Kg	198 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jack Drury	Chicago Wolves (CAR)	C	24	03.02.2000	No	79 Kg	180 CM	No	No	N/A	No	No	3	False	False	Pro & Farm	1,250,000$	1,250,000$	0$	0$	No	1,250,000$	1,250,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jalen Chatfield	Chicago Wolves (CAR)	D	28	15.05.1996	No	85 Kg	185 CM	No	No	N/A	No	No	2	False	False	Pro & Farm	1,750,000$	1,750,000$	0$	0$	No	1,750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Josh Melnick	Chicago Wolves (CAR)	C	29	10.07.1995	No	82 Kg	178 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Justin Robidas	Chicago Wolves (CAR)	C	21	13.03.2003	Yes	80 Kg	173 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Keith Kinkaid	Chicago Wolves (CAR)	G	35	04.07.1989	No	89 Kg	188 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Kyle Marino	Chicago Wolves (CAR)	C	29	01.06.1995	No	100 Kg	191 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Matt Donovan	Chicago Wolves (CAR)	D	34	09.05.1990	No	93 Kg	185 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Max Comtois	Chicago Wolves (CAR)	LW/RW	25	08.01.1999	No	95 Kg	188 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Mitchell Vande Sompel	Chicago Wolves (CAR)	D	27	11.02.1997	No	86 Kg	180 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Nate Sucese	Chicago Wolves (CAR)	C/LW/RW	28	12.07.1996	No	79 Kg	175 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Nathan Sucese	Chicago Wolves (CAR)	C	28	12.07.1996	No	79 Kg	175 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Noel Gunler	Chicago Wolves (CAR)	LW/RW	23	07.10.2001	No	80 Kg	188 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Owen Headrick	Chicago Wolves (CAR)	D	27	23.08.1997	No	88 Kg	183 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Peter Abbandonato	Chicago Wolves (CAR)	C	26	25.03.1998	No	87 Kg	175 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Rocco Grimaldi	Chicago Wolves (CAR)	LW/RW	31	08.02.1993	No	81 Kg	168 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Ronan Seeley	Chicago Wolves (CAR)	D	22	02.08.2002	No	87 Kg	185 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Ryan Wagner	Chicago Wolves (CAR)	C/LW/RW	28	15.04.1996	No	84 Kg	173 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Spencer Martin	Chicago Wolves (CAR)	G	29	08.06.1995	No	87 Kg	191 CM	No	No	N/A	No	No	2	False	False	Pro & Farm	2,150,000$	2,150,000$	0$	0$	No	2,150,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Tory Dello	Chicago Wolves (CAR)	D	27	14.02.1997	No	88 Kg	183 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Tuukka Tieksola	Chicago Wolves (CAR)	LW/RW	23	22.06.2001	No	79 Kg	180 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Tyson Feist	Chicago Wolves (CAR)	D	23	14.01.2001	No	82 Kg	188 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Vasili Ponomaryov	Chicago Wolves (CAR)	C	22	13.03.2002	No	82 Kg	178 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Ville Koivunen	Chicago Wolves (CAR)	C/LW/RW	21	13.06.2003	Yes	78 Kg	183 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
40	26.75	85 Kg	183 CM	1.10	906,250$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Max Comtois	Chris Terry	Rocco Grimaldi	33	1	2	2
2	Felix Unger Sorum	Cole Schneider	Noel Gunler	30	1	2	2
3	Blake Murray	Jack Drury	Alexander Pashin	25	1	2	2
4	Max Comtois	Josh Melnick	Chris Terry	12	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jalen Chatfield	Aleksi Heimosalmi	33	1	2	2
2	Anttoni Honka	Tory Dello	30	1	2	2
3	Mitchell Vande Sompel	Austin Strand	25	1	2	2
4	Jalen Chatfield	Aleksi Heimosalmi	12	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Max Comtois	Chris Terry	Rocco Grimaldi	50	1	2	2
2	Felix Unger Sorum	Cole Schneider	Noel Gunler	50	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jalen Chatfield	Aleksi Heimosalmi	50	1	2	2
2	Anttoni Honka	Tory Dello	50	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Max Comtois	Chris Terry	50	1	2	2
2	Rocco Grimaldi	Cole Schneider	50	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jalen Chatfield	Aleksi Heimosalmi	50	1	2	2
2	Anttoni Honka	Tory Dello	50	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Max Comtois	50	1	2	2	Jalen Chatfield	Aleksi Heimosalmi	50	1	2	2
2	Chris Terry	50	1	2	2	Anttoni Honka	Tory Dello	50	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Max Comtois	Chris Terry	50	1	2	2
2	Rocco Grimaldi	Cole Schneider	50	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jalen Chatfield	Aleksi Heimosalmi	50	1	2	2
2	Anttoni Honka	Tory Dello	50	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Max Comtois	Chris Terry	Rocco Grimaldi	Jalen Chatfield	Aleksi Heimosalmi

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Max Comtois	Chris Terry	Rocco Grimaldi	Jalen Chatfield	Aleksi Heimosalmi

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Peter Abbandonato, Justin Robidas, Jack Drury	Peter Abbandonato, Justin Robidas	Jack Drury

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Mitchell Vande Sompel, Austin Strand, Anttoni Honka	Mitchell Vande Sompel	Austin Strand, Anttoni Honka

Tirs de pénalité
Max Comtois, Chris Terry, Rocco Grimaldi, Cole Schneider, Jack Drury

Gardien
#1 : Antti Raanta, #2 : Spencer Martin

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
Max Comtois, Chris Terry, Rocco Grimaldi, Cole Schneider, Jack Drury, Felix Unger Sorum, Felix Unger Sorum, Josh Melnick, Noel Gunler, Peter Abbandonato, Blake Murray

Lignes de défense personnalisées en prolongation
Jalen Chatfield, Aleksi Heimosalmi, Anttoni Honka, Tory Dello, Mitchell Vande Sompel

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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
1	Colorado Eagles	2	2	0	0	0	0	0	0	12	5	7	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	4	1.000	12	22	34	0	0	26	19	17	2	99	195	214	204	7	62	16	29	60	12	3	25.00%	9	4	55.56%	0	246	557	44.17%	259	557	46.50%	130	242	53.72%	321	208	330	109	193	96
2	Grand Rapids Griffins	2	1	1	0	0	0	0	0	10	10	0	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	7	5	2	2	0.500	10	18	28	0	0	26	19	17	2	83	195	214	204	7	88	27	14	52	3	1	33.33%	7	2	71.43%	0	246	557	44.17%	259	557	46.50%	130	242	53.72%	321	208	330	109	193	96
3	Iowa Wild	2	0	2	0	0	0	0	0	8	12	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	6	7	-1	0	0.000	8	12	20	0	0	26	19	17	2	76	195	214	204	7	124	50	28	39	4	1	25.00%	13	5	61.54%	0	246	557	44.17%	259	557	46.50%	130	242	53.72%	321	208	330	109	193	96
4	Manitoba Moose	2	2	0	0	0	0	0	0	10	5	5	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	4	1.000	10	16	26	0	0	26	19	17	2	83	195	214	204	7	78	27	38	68	9	3	33.33%	8	1	87.50%	0	246	557	44.17%	259	557	46.50%	130	242	53.72%	321	208	330	109	193	96
5	Milwaukee Admirals	2	2	0	0	0	0	0	0	11	6	5	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	4	1.000	11	20	31	0	0	26	19	17	2	99	195	214	204	7	80	19	14	53	2	0	0.00%	6	1	83.33%	0	246	557	44.17%	259	557	46.50%	130	242	53.72%	321	208	330	109	193	96
6	Rockford IceHogs	2	0	1	0	1	0	0	0	7	7	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	2	0.500	7	14	21	0	0	26	19	17	2	86	195	214	204	7	85	21	14	79	4	1	25.00%	7	0	100.00%	0	246	557	44.17%	259	557	46.50%	130	242	53.72%	321	208	330	109	193	96
7	Texas Stars	2	0	1	0	1	0	0	0	6	6	0	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	2	0.500	6	12	18	0	0	26	19	17	2	94	195	214	204	7	80	21	14	37	6	0	0.00%	6	0	100.00%	0	246	557	44.17%	259	557	46.50%	130	242	53.72%	321	208	330	109	193	96
	Total	14	7	5	0	2	0	0	0	64	51	13	7	3	3	0	1	0	0	0	28	23	5	7	4	2	0	1	0	0	0	36	28	8	18	0.643	64	114	178	0	0	26	19	17	2	620	195	214	204	7	597	181	151	388	40	9	22.50%	56	13	76.79%	0	246	557	44.17%	259	557	46.50%	130	242	53.72%	321	208	330	109	193	96
	_Since Last GM Reset	14	7	5	0	2	0	0	0	64	51	13	7	3	3	0	1	0	0	0	28	23	5	7	4	2	0	1	0	0	0	36	28	8	18	0.643	64	114	178	0	0	26	19	17	2	620	195	214	204	7	597	181	151	388	40	9	22.50%	56	13	76.79%	0	246	557	44.17%	259	557	46.50%	130	242	53.72%	321	208	330	109	193	96
	_Vs Conference	14	7	5	0	2	0	0	0	64	51	13	7	3	3	0	1	0	0	0	28	23	5	7	4	2	0	1	0	0	0	36	28	8	18	0.643	64	114	178	0	0	26	19	17	2	620	195	214	204	7	597	181	151	388	40	9	22.50%	56	13	76.79%	0	246	557	44.17%	259	557	46.50%	130	242	53.72%	321	208	330	109	193	96
	_Vs Division	12	7	5	0	2	0	0	0	54	41	13	6	3	3	0	1	0	0	0	25	18	7	6	4	2	0	1	0	0	0	29	23	6	18	0.750	54	96	150	0	0	26	19	17	2	537	195	214	204	7	509	154	137	336	37	8	21.62%	49	11	77.55%	0	246	557	44.17%	259	557	46.50%	130	242	53.72%	321	208	330	109	193	96

			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
14	18	W4	64	114	178	620	597	181	151	388	0	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
14	7	5	2	0	0	0	64	51

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
7	3	3	1	0	0	0	28	23

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
7	4	2	1	0	0	0	36	28

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
5	5	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
40	9	22.50%	56	13	76.79%	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
195	214	204	7	26	19	17	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
246	557	44.17%	259	557	46.50%	130	242	53.72%

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
321	208	330	109	193	96

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
1	3	Chicago Wolves	5	Rockford IceHogs	4	W	X	Sommaire du match
3	19	Chicago Wolves	7	Grand Rapids Griffins	5	W		Sommaire du match
4	29	Texas Stars	3	Chicago Wolves	4	W	X	Sommaire du match
6	47	Chicago Wolves	6	Colorado Eagles	3	W		Sommaire du match
8	61	Milwaukee Admirals	3	Chicago Wolves	5	W		Sommaire du match
10	82	Chicago Wolves	6	Iowa Wild	7	L		Sommaire du match
12	96	Iowa Wild	5	Chicago Wolves	2	L		Sommaire du match
13	109	Chicago Wolves	2	Texas Stars	3	L		Sommaire du match
16	125	Rockford IceHogs	3	Chicago Wolves	2	L		Sommaire du match
18	147	Grand Rapids Griffins	5	Chicago Wolves	3	L		Sommaire du match
20	159	Chicago Wolves	6	Milwaukee Admirals	3	W		Sommaire du match
21	161	Chicago Wolves	4	Manitoba Moose	3	W		Sommaire du match
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
24	187	Manitoba Moose	2	Chicago Wolves	6	W		Sommaire du match
27	211	Colorado Eagles	2	Chicago Wolves	6	W		Sommaire du match

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	35	15
Assistance	13,138	6,717
Assistance PCT	93.84%	95.96%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
0	2836 - 94.55%	80,084$	560,585$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs
3,979,506$	3,625,000$	3,625,000$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
120,833$	3,479,496$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	0	137,500$	0$

Chicago Wolves 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

Chicago Wolves Leaders des statistiques des gardiens (saison régulière)

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

Chicago Wolves 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

Chicago Wolves 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	GT	FO%	HT	P/20	PSG	PSS

Chicago Wolves 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

	Chicago Wolves
	GP: 14 \| W: 9 \| L: 5 \| OTL: 0 \| P: 18 GF: 64 \| GA: 51 \| PP%: 22.50% \| PK%: 76.79% DG: Simon \| Morale : 46 \| Moyenne d’équipe : 60