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.
Baker C
Mihulka, Bridget
Matsuoka Sh / Vrba Ia
Bernard A / Fuks Z
Gamble J / Mekhael N
Anthrop J / Velcz Z
Banthia S / Kadhe A
Johns G / Poling K
Puttergill C / Rai A
Liutarevich I / Reyes-Varela M A
Jilly A
Peck J
Dzhoint M./Siui Ifan
Piter K / Tjen J
Danilina A / Kato M
Kozyreva M / Lumsden M
Valdmannova, Vendula
Sasnovich, Aliaksandra
Kalieva, Elvina
Costoulas, Sofia
Semenistaja, Darja
Shubladze, Alexandra
Liutova, Kristina
Radivojevic, Lola
Hon, Priscilla
Garlend Dzh. (Tvn)
Schoolkate, Tristan
Hong, Seongchan
Kym, Jerome
Smith, Colton
Ku, Yeon Woo
Hunter, Storm
Sachko, Vitaly
Llamas Ruiz, Pablo
Rocha, Henrique
Harris, Lloyd
Monfils G / Svitolina E
Cobolli F / Bencic B
Cina, Federico
Dellien, Hugo
Kovacevic, Aleksandar
Tsitsipas, Stefanos
Udvardy, Panna
Mertens, Elise
Sonego, Lorenzo
Duckworth, James
Bicknell B / Fenty A
Oliveira B (2002) / Rodrigues N
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 35.6% / 64.4%
Markt 1 / 2: 33.9% / 66.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: Kingston 2, Jamaica, Doppel
Damm Jr, Martin
Marozsan, Fabian
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 46.4% / 53.6%
Markt 1 / 2: 45.3% / 54.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 61%
Spielkontext
Court:Veyk Forest Tennis Senter
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: Winston Salem, USA
Eikeri U / Gleason Q
Krawczyk D / Olmos G
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 48.9% / 51.1%
Markt 1 / 2: 49.5% / 50.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International Monterrey, Mexico, Doppel
Mensik J / Muchova K
Rublev A / Andreeva M
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 49.7% / 50.3%
Markt 1 / 2: 49.7% / 50.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International US Open, New York, USA, Mixed Doppel
Chwalinska, Maja
Parks, Alycia
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 60.1% / 39.9%
Markt 1 / 2: 60.5% / 39.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 72%
Spielkontext
Court:Sonoma Klab.
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: International Monterrey, Mexico
Chung, Hyeon
Kuk E. (Avs)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 59.7% / 40.3%
Markt 1 / 2: 87.7% / 12.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei 2 (Taiwan), Hartplatz
Sach, Tai Leonard
Dellavedova M
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 30.7% / 69.3%
Markt 1 / 2: 29.7% / 70.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei 2 (Taiwan), Hartplatz
Chen K. S. (Tvn)
Jasika O
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 40.5% / 59.5%
Markt 1 / 2: 13.6% / 86.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei 2 (Taiwan), Hartplatz
Koyama H
Castelnuovo L
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 34.6% / 65.4%
Markt 1 / 2: 32.6% / 67.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. Taiwan
Weber A
Tamm K
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 69.3% / 30.7%
Markt 1 / 2: 71.6% / 28.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. Taiwan
Chon Khen
Cook E
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 85.1% / 14.9%
Markt 1 / 2: 87.9% / 12.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. Taiwan
Chen Kuan-Shou
Jasika O
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 19.6% / 80.4%
Markt 1 / 2: 17.1% / 82.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. Taiwan
Sach T L
Dellavedova M
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 26.1% / 73.9%
Markt 1 / 2: 23.7% / 76.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 44%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. Taiwan
Samrej, Kasidit
Wang Kai-I
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 85.4% / 14.6%
Markt 1 / 2: 89.9% / 10.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. Taiwan
Oh Chan-Yeong
Takahashi Yusuke
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 34.9% / 65.1%
Markt 1 / 2: 33.2% / 66.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Maanshan 8 (China), Hartplatz (indoor)
Zhang T. (Kit)
Jones M. (Ssha)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 48.6% / 51.4%
Markt 1 / 2: 47.7% / 52.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 29%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Maanshan 8 (China), Hartplatz (indoor)
Aguiard E
Komagata R. (Iapo)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 61.7% / 38.3%
Markt 1 / 2: 89.5% / 10.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Maanshan 8 (China), Hartplatz (indoor)
Chzhao Lun-I (Kit)
Fitriadi M R
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 30.0% / 70.0%
Markt 1 / 2: 28.9% / 71.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Maanshan 8 (China), Hartplatz (indoor)
Nugroho P. M. (Inz)
Matsuda Ryuki
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 59.2% / 40.8%
Markt 1 / 2: 59.7% / 40.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W15 Tianjin 4 (China), Hartplatz
Shi Han
Sun Yingqun
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 87.9% / 12.1%
Markt 1 / 2: 90.7% / 9.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W15 Tianjin 4 (China), Hartplatz
Kobori M
Khan Zh. (Kit)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 75.3% / 24.7%
Markt 1 / 2: 76.4% / 23.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W15 Tianjin 4 (China), Hartplatz
Aguiard, Enzo
Komagata P
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 87.2% / 12.8%
Markt 1 / 2: 90.1% / 9.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. China. Doppel
Chzhao Linsi
Fitriadi M R
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 34.6% / 65.4%
Markt 1 / 2: 33.5% / 66.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. China. Doppel
Cho Seung Woo/Jeong Y.
Kavati K./Ogura K.
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 50.3% / 49.7%
Markt 1 / 2: 50.0% / 50.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: ITF Herren - Doppel: M25 Taipei 2 (Taiwan), Hartplatz
Alexandrova, Ekaterina
Tauson, Clara
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 48.1% / 51.9%
Markt 1 / 2: 47.4% / 52.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 72%
Spielkontext
Court:Sonoma Klab.
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: Monterrey, Mexico
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.