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.
Schoen, Patrick
Fuele, Matyas
Ayeni, Alafia
Cacao, Tiago
Shepp, Anton
Erhard, Mathys
Potenza, Luca
Mazur D. (Ger)
Forti, Francesco
Hassan, Benjamin
Chepelev, Andrey
Tabakko F. (Ita)
Piraino, Gabriele
Obradovic, Dusan
Cui, Jie
Trotter J
Freitas J / Valdoleiros G
Damas M / Moro Canas A
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 12.4% / 87.6%
Markt 1 / 2: 11.2% / 88.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: Porto, Portugal, Doppel
Kolar, Zdenek
Roca Batalla, Oriol
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 54.6% / 45.4%
Markt 1 / 2: 54.6% / 45.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: Porto, Portugal
Heide, Gustavo
Marques, Goncalo
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 86.9% / 13.1%
Markt 1 / 2: 88.2% / 11.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: Porto, Portugal
Cuenin, Sean
Alcala Gurri, Max
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 47.0% / 53.0%
Markt 1 / 2: 46.5% / 53.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: Porto, Portugal
Monteiro, Thiago
Coppejans, Kimmer
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 51.8% / 48.2%
Markt 1 / 2: 51.9% / 48.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: Porto, Portugal
Petkovic, Mika
Torres, Tiago
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 42.2% / 57.8%
Markt 1 / 2: 42.1% / 57.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: Porto, Portugal
Hebhang Balan A. T./Morega D. - I.
Coreisa E. G./Jinga A.
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 61.3% / 38.7%
Markt 1 / 2: 61.5% / 38.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: ITF Herren - Doppel: M15 Buzau (Romania), Sand
Guillen Meza, Alvaro
Schoenhaus, Max
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 36.6% / 63.4%
Markt 1 / 2: 36.3% / 63.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: International Como, Italy
Bueno, Gonzalo
Reis Da Silva, Joao Lucas
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 60.7% / 39.3%
Markt 1 / 2: 60.7% / 39.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: Como, Italy
Varillas, Juan Pablo
Kumstat, Jan
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 29.5% / 70.5%
Markt 1 / 2: 29.1% / 70.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: Como, Italy
Arnaboldi, Federico
Bondioli, Federico
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 38.6% / 61.4%
Markt 1 / 2: 38.5% / 61.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: Como, Italy
Lazarov, George
Milic, Ognjen
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 35.5% / 64.5%
Markt 1 / 2: 35.1% / 65.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: Plovdiv 3, Bulgaria
Vacherot, Valentin
Kovacevic, Aleksandar
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 51.9% / 48.1%
Markt 1 / 2: 51.9% / 48.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: US Open, New York, USA
Tsitsipas, Stefanos
Fils, Arthur
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 20.5% / 79.5%
Markt 1 / 2: 19.7% / 80.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 7 · total 0
Turnier: US Open, New York, USA
Cilic, Marin
Rublev, Andrey
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 27.4% / 72.6%
Markt 1 / 2: 27.0% / 73.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: US Open, New York, USA
Tagger, Lilli
Korpatsch, Tamara
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 77.2% / 22.8%
Markt 1 / 2: 77.8% / 22.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: US Open, New York, USA
Bejlek, Sara
Bucsa, Cristina
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 75.2% / 24.8%
Markt 1 / 2: 75.6% / 24.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: US Open, New York, USA
Jacquemot, Elsa
Bouzkova, Marie
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 40.5% / 59.5%
Markt 1 / 2: 13.6% / 86.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: US Open, New York, USA
Kraus, Sinja
Mukhova K. (Chekh)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 14.7% / 85.3%
Markt 1 / 2: 13.8% / 86.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: US Open, New York, USA
Sawangkaew, Mananchaya
Udvardy, Panna
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 61.6% / 38.4%
Markt 1 / 2: 61.7% / 38.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: US Open, New York, USA
Kalinina, Anhelina
Sakatsume, Himeno
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 71.6% / 28.4%
Markt 1 / 2: 72.1% / 27.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: US Open, New York, USA
Arnaldi, Matteo
Dakvort Dzh. (Avs)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 60.0% / 40.0%
Markt 1 / 2: 60.5% / 39.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: US Open, New York, USA
Ito, Aoi
Selekhmeteva, Oksana
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 41.7% / 58.3%
Markt 1 / 2: 41.4% / 58.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: US Open, New York, USA
Dart, Harriet
Stearns, Peyton
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 31.8% / 68.2%
Markt 1 / 2: 31.2% / 68.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 44%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: International US Open, New York, USA
Zheng, Qinwen
Liutova, Kristina
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 59.9% / 40.1%
Markt 1 / 2: 60.5% / 39.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International US Open, New York, USA
Virtanen, Otto
Rublev, Andrey
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 19.4% / 80.6%
Markt 1 / 2: 18.4% / 81.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 7 · total 0
Turnier: International US Open, New York, USA
Sabalenka, Aryna
Osorio, Camila
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 88.7% / 11.3%
Markt 1 / 2: 89.5% / 10.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International US Open, New York, USA
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.