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.
Satara H
Fitriadi M R
Chzheniui Sun
Trongcharoenchaikul W
Kusukhara Iu
Fukuda S
Linette, Magda
Jones, Francesca
Stoiana, Mary
Eala, Alexandra
Tange S
Shiraishi H
Bartunkova, Nikola
Sherif Ahmed Abdelaziz, Maiar
Maria, Tatjana
Ostapenko, Jelena
Kasatkina, Daria
Badosa, Paula
Rus, Arantxa
Jeanjean, Leolia
Tamm K
Komagata P
Matsuda Ryuki
Chon Khen
Jovic, Iva
Frech, Magdalena
Zhang Junhan
Nugroho P. M. (Inz)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 29.0% / 71.0%
Markt 1 / 2: 28.6% / 71.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W75 Tianjin (China), Hartplatz
Garlend Dzh. (Tvn)
Khomutsianskaya D
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 68.6% / 31.4%
Markt 1 / 2: 69.3% / 30.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W75 Tianjin (China), Hartplatz
Costoulas, Sofia
Yevseyev, Denis
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 84.6% / 15.4%
Markt 1 / 2: 85.6% / 14.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W75 Tianjin (China), Hartplatz
Morvayova V
Saito S
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 44.2% / 55.8%
Markt 1 / 2: 44.0% / 56.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W75 Tianjin (China), Hartplatz
Shi Han
Saigo R
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 77.0% / 23.0%
Markt 1 / 2: 77.7% / 22.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W75 Tianjin (China), Hartplatz
Tian, Fangran
Li Zongyu
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 69.8% / 30.2%
Markt 1 / 2: 70.3% / 29.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W75 Tianjin (China), Hartplatz
Kaji H
Ren Yufei
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 43.0% / 57.0%
Markt 1 / 2: 43.1% / 56.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W75 Tianjin (China), Hartplatz
Nakagawa N
Taka Y. (Iapo)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 78.0% / 22.0%
Markt 1 / 2: 79.0% / 21.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Urayasu (Japan), Hartplatz
Takahashi Yusuke
Ferguson C
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 66.4% / 33.6%
Markt 1 / 2: 67.0% / 33.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Urayasu (Japan), Hartplatz
Chung Yunseong
Sekulic P
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 45.0% / 55.0%
Markt 1 / 2: 44.4% / 55.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Urayasu (Japan), Hartplatz
Erel, Yanki
Ogura K
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 85.7% / 14.3%
Markt 1 / 2: 86.4% / 13.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Urayasu (Japan), Hartplatz
Trotter, James Kent
Hsu, Yu Hsiou
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 44.3% / 55.7%
Markt 1 / 2: 39.3% / 60.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: International Zhangjiagang, China
Tseng, Chun Hsin
Watanuki, Yosuke
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 60.9% / 39.1%
Markt 1 / 2: 54.4% / 45.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: International Zhangjiagang, China
Becroft I
Kamboj U. (Ind)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 87.0% / 13.0%
Markt 1 / 2: 87.6% / 12.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Bali 3 (Indonesia), Hartplatz
Da Costa R. (Inz)
Heisnam S. (Ind)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 64.1% / 35.9%
Markt 1 / 2: 64.5% / 35.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Bali 3 (Indonesia), Hartplatz
Beamish N. (Nzl)
Taguchi R
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 10.3% / 89.7%
Markt 1 / 2: 9.0% / 91.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Bali 3 (Indonesia), Hartplatz
Arcon A
Dong Chen
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 23.4% / 76.6%
Markt 1 / 2: 22.5% / 77.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Nonthaburi (Thailand), Hartplatz
Hasson J. (Izr)
Sharoenfon Iu. (Tai)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 60.5% / 39.5%
Markt 1 / 2: 60.6% / 39.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Nonthaburi (Thailand), Hartplatz
Malaszszak M. (Tai)
Koaykul K. (Tai)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 87.3% / 12.7%
Markt 1 / 2: 88.4% / 11.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Nonthaburi (Thailand), Hartplatz
Sornlaksup, Pawit
Suksumrarn T. (Tai)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 71.5% / 28.5%
Markt 1 / 2: 72.1% / 27.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Nonthaburi (Thailand), Hartplatz
Alhogbani A. F. (Sau)
Sun Qian
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 36.8% / 63.2%
Markt 1 / 2: 36.4% / 63.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Wuning 7 (China), Hartplatz
Jin Yuquan
Yang X. (Kit)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 53.2% / 46.8%
Markt 1 / 2: 53.1% / 46.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Wuning 7 (China), Hartplatz
Jones, Maximus
Shin M. (Uzb)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 83.2% / 16.8%
Markt 1 / 2: 84.1% / 15.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Wuning 7 (China), Hartplatz
Chzhou Siao (Kit)
Dzhons A. (Ssha)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 23.8% / 76.2%
Markt 1 / 2: 23.1% / 76.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Wuning 7 (China), Hartplatz
Charlton Dzh./Van Aozhan
Kadhe A / Yuzuki T
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 40.0% / 60.0%
Markt 1 / 2: 39.4% / 60.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: Zhangjiagang, China, Doppel
Oki Y./Takahata R.
Fukuda S./Kavakhasi Iu.
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 46.2% / 53.8%
Markt 1 / 2: 46.1% / 54.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: ITF Herren - Doppel: M25 Urayasu (Japan), Hartplatz
Tanaka Y / Tange S
Hayen A./Roddick J.
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 50.2% / 49.8%
Markt 1 / 2: 50.0% / 50.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: ITF Herren - Doppel: M25 Urayasu (Japan), Hartplatz
Honda N./Matsui T.
Sueoka Y / Tajima N
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 38.4% / 61.6%
Markt 1 / 2: 38.0% / 62.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: ITF Herren - Doppel: M25 Urayasu (Japan), Hartplatz
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.