Spielübersicht
KI tennis Prognosen: professional Spiel breakdown
The page gathers the upcoming Spiele of the selected sport, Modell Wahrscheinlichkeiten, Quoten, results and KI breakdowns in a single Spiel center.
Live-Siegwahrscheinlichkeit (marktimpliziert) — wie oft es gewinnt, keine Gewinnprognose.
Matsuda R
Chen Meng Yi
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 76.6% / 23.4%
Markt 1 / 2: 79.0% / 21.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International World Tennis. Damen. China. Doppel
Isomura, Kokoro
Fitriadi M R
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 46.1% / 53.9%
Markt 1 / 2: 46.1% / 53.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. China. Doppel
Schueller A
Petkovic Anna
Perelygina E
Karatancheva A
Ricci B
Reami A
Ivanovic Gala
Lee Gyeong Seo
Lokoli L. (Fra)
Seghetti S. (Ita)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 58.4% / 41.6%
Markt 1 / 2: - / -
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 12%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 0 · total 0
Turnier: World Tennis. Herren. Italy
Sciahbasi M. (Ita)
Miletich I
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 40.5% / 59.5%
Markt 1 / 2: 38.5% / 61.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Arad (Romania), Sand
Sorger S
Gundacker J
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 60.4% / 39.6%
Markt 1 / 2: 83.5% / 16.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Slovenj Gradec (Slovenia), Sand
Podoroska, Nadia
Miron T
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 50.6% / 49.4%
Markt 1 / 2: - / -
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 12%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 0 · total 0
Turnier: World Tennis. Damen. Romania
Kisimov D
Juhas K
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 40.1% / 59.9%
Markt 1 / 2: 38.5% / 61.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. Sweden
Behrmann T
Mashtakov, Nikita
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 60.0% / 40.0%
Markt 1 / 2: 61.4% / 38.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. Austria
Zolotareva R
Encheva L
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 64.0% / 36.0%
Markt 1 / 2: 65.1% / 34.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W75 Kursumlijska Banja 3 (Serbia), Sand
Grzegorzewski O / Sadzik J
Januchowski J / Romer K
Garcia Carbajal A
Ros Mesas M
Sanchez Jover C
Ritschard A
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 39.3% / 60.7%
Markt 1 / 2: 37.0% / 63.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. Spain. Doppel
Borg L
Guttau, Niklas
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 56.5% / 43.5%
Markt 1 / 2: 56.2% / 43.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. Sweden. Doppel
Fajta, Peter
Gulin, Svyatoslav
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 34.3% / 65.7%
Markt 1 / 2: 32.2% / 67.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International Augsburg, Germany
Strombachs, Robert
Matic, Dominik
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 88.6% / 11.4%
Markt 1 / 2: 91.6% / 8.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 33%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: International Augsburg, Germany
Wehnelt, Kai
Siniakov, Daniel
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 37.3% / 62.7%
Markt 1 / 2: 35.7% / 64.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: International Augsburg, Germany
Handel T
Nagel A. (Fra)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 35.5% / 64.5%
Markt 1 / 2: 34.3% / 65.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Ueberlingen (Germany), Sand
Lagutin P
Marques G
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 68.3% / 31.7%
Markt 1 / 2: 69.6% / 30.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Idanha-a-Nova 2 (Portugal), Hartplatz
Grammatikopoulou V
Lim J
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 29.9% / 70.1%
Markt 1 / 2: 27.1% / 72.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International World Tennis. Damen. Switzerland. Qualifikation
Paldanius, Oskari
Makk, Peter
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 42.9% / 57.1%
Markt 1 / 2: 42.1% / 57.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International Roehampton 2, Great Britain, Qualifying
Albot, Radu
Gannon, Conor
Ayeni, Alafia
Brady, Patrick
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 37.1% / 62.9%
Markt 1 / 2: 36.3% / 63.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 44%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International Roehampton 2, Great Britain, Qualifying
Petrovic, Andreja
Echeverria, John
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 31.7% / 68.3%
Markt 1 / 2: 29.1% / 70.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International Roehampton 2, Great Britain, Qualifying
Rybakov, Alex
Bonding, Oliver
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 58.4% / 41.6%
Markt 1 / 2: 57.8% / 42.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International Roehampton 2, Great Britain
Habib, Hady
Rossi, Leonardo
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 58.2% / 41.8%
Markt 1 / 2: 59.1% / 40.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 33%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International Roehampton 2, Great Britain
Basile P
Weis, Alexander
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 62.2% / 37.8%
Markt 1 / 2: 63.0% / 37.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. Italy. Doppel
Analysen
Why are PropickAI tennis Prognosen effective?
Tennis is a sport of individual matchups, so the Modell considers more than just player ranking. It factors in court surface, Form in recent tournaments, head-to-head records, serve and return quality, Unentschieden density and possible fatigue. KI tennis Prognosen help you see where ATP and WTA statistics Spiel the Markt Linie and where there is a discrepancy.

