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.
Wells, Colson
Battle, Lincoln
Sakellaridis, Stefanos
Daniel, Taro
Udvardy, Panna
Arango, Emiliana
Pascual Ferra, Roger
Suresh, Dhakshineswar
Werner, Caroline
Vidmanova, Darja
Jeanjean, Leolia
Rakhimova, Kamilla
Pegula, Jessica
Swiatek, Iga
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 33.3% / 66.7%
Markt 1 / 2: 31.8% / 68.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 72%
Spielkontext
Court:Lindner Femili Tennis Senter, Stadion
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: International Cincinnati, USA
Nakashima, Brandon
Tiafoe, Frances
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 52.5% / 47.5%
Markt 1 / 2: 51.9% / 48.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 72%
Spielkontext
Court:Lindner Femili Tennis Senter, Stadion
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International Cincinnati, USA
Bejlek, Sara
Gauff, Coco
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 24.7% / 75.3%
Markt 1 / 2: 22.1% / 77.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 72%
Spielkontext
Court:Lindner Femili Tennis Senter. Stadion
Buchmacherabdeckung: 1×2 7 · total 0
Turnier: International Cincinnati, USA
Rodriguez, Victoria
Putintseva, Yulia
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 11.4% / 88.6%
Markt 1 / 2: 7.3% / 92.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: International Monterrey, Mexico, Qualifying
Joint, Maya
Hinojosa Gomez, Jessica
Royer, Valentin
Martinez, Pedro
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 67.6% / 32.4%
Markt 1 / 2: 69.3% / 30.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International Kingston, Jamaica
Bondar, Anna
Jacquemot, Elsa
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 65.3% / 34.7%
Markt 1 / 2: 66.0% / 34.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: Monterrey, Mexico, Qualifying
Hurkacz, Hubert
Echargui, Moez
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 82.8% / 17.2%
Markt 1 / 2: 86.0% / 14.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International Cancun, Mexico
Balaji N S / Chandrasekar A
Gonzalez S / Ho R
Braund, Alec
Wensley, Sam
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 49.8% / 50.2%
Markt 1 / 2: 49.9% / 50.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International UTR PTT Gold Coast Herren 05, 1-4 Playoff
Aguiard, Enzo
Jones, Scott
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 49.7% / 50.3%
Markt 1 / 2: 49.8% / 50.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International UTR PTT Gold Coast Herren 05, 1-4 Playoff
Katz, Ashley
Yu, Ramey
Santitto, Juliet
Dodaj, Christina
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 48.5% / 51.5%
Markt 1 / 2: 48.2% / 51.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International UTR PTT Gold Coast Damen 05, 1-4 Playoff
Hoole, Casey
Cham, Elijah
Mihulka, Bridget
Zylberman, Amelia
Wan, I Wen
McPhee, Kaylah
Liutarevich I / Reyes-Varela M A
Alvarez L C / Magadan A
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 43.1% / 56.9%
Markt 1 / 2: - / -
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 12%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 0 · total 0
Turnier: Cancun, Mexico, Doppel
Baez, Sebastian
Harris, Lloyd
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 57.1% / 42.9%
Markt 1 / 2: 58.3% / 41.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International Cancun, Mexico
Hsu Yu Hsiou
Dellavedova M
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 66.2% / 33.8%
Markt 1 / 2: 68.7% / 31.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. Taiwan
Lomakin G / Tamm K
Ichikawa T / Imamura M
Matsuda R
Chen Meng Yi
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 77.1% / 22.9%
Markt 1 / 2: 79.5% / 20.5%
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: 46.2% / 53.8%
Markt 1 / 2: 46.3% / 53.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. China. Doppel
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: 44.9% / 55.1%
Markt 1 / 2: 43.8% / 56.2%
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: 55.2% / 44.8%
Markt 1 / 2: 56.0% / 44.0%
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
Borg L
Guttau, Niklas
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 52.0% / 48.0%
Markt 1 / 2: 51.2% / 48.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. Sweden. 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.