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.
Zhombor V. (Ven)
Viiala Z
Marrero Curbelo, Ivan
Bicknell, Blaise
Ficovich, Juan Pablo
Zhu, Evan
Valdmannova, Vendula
Carle M L
Costoulas, Sofia
Ruggeri, Jennifer
Kalieva, Elvina
Mladenovic, Kristina
Sobolieva, Anastasiia
Shubladze, Alexandra
Echargui, Moez
Dellien, Hugo
Smith, Colton
Pellegrino, Andrea
Medwedew, Daniil
Damm Jr, Martin
Duckworth, James
Navone, Mariano
Vidmanova, Darja
Birrell, Kimberly
Collignon, Raphael
Hijikata, Rinky
Crocker V / Mahendran K
Ccuno R / Pereira R
Cohen Perovani S / Kawano Cho G
Garcia Vidal L / Da Cruz Mendonca S
Dourado J R / Melleiro C
Carbone dos Santos M-E / Cruz A
Flores J / Piatti R
Farzam M./Zepp L.
Grippo V
Zeitune G
Semenistaja, Darja
Kinoshita, Hayu
Yuan, Yue
Guo, Hanyu
Daniel, Taro
Johnson, Andrew
Rottgering, Mees
Makhach T
Chwalinska M / Kraus S
Kempen M / Panova A
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 28.7% / 71.3%
Markt 1 / 2: 27.3% / 72.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 33%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: Monterrey, Mexico, Doppel
Secord, Jack
Schoolkate, Tristan
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 16.5% / 83.5%
Markt 1 / 2: 11.7% / 88.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International US Open, New York, USA, Qualifying
Mejia, Nicolas
Draxl, Liam
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 49.7% / 50.3%
Markt 1 / 2: 50.4% / 49.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International US Open, New York, USA, Qualifying
Grenier, Hugo
Baez, Sebastian
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 24.8% / 75.2%
Markt 1 / 2: 23.0% / 77.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 61%
Spielkontext
Court:Veyk Forest Tennis Senter, Chetvertyy court
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International Winston Salem, USA
Udvardy, Panna
Joint, Maya
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 32.5% / 67.5%
Markt 1 / 2: 30.5% / 69.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 72%
Spielkontext
Court:Sonoma Klab, Grandstend
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International Monterrey, Mexico
Schnaitter J / Wallner M
Lammons N / Withrow J
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 46.1% / 53.9%
Markt 1 / 2: 46.4% / 53.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International Winston Salem, USA, Doppel
Crawley F / Daniel J
Chong E / Yang Z
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 54.8% / 45.2%
Markt 1 / 2: 24.5% / 75.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: Philadelphia, USA, Doppel
Mannarino, Adrian
Sonego, Lorenzo
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 43.7% / 56.3%
Markt 1 / 2: 42.7% / 57.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 72%
Spielkontext
Court:Veyk Forest Tennis Senter. Vtoroy court
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: Winston Salem, USA
Crawley F / Daniel J
Chong Eudice / Yang Zhaoxuan
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 54.0% / 46.0%
Markt 1 / 2: 23.8% / 76.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 33%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: International WTA 125K. Filadelfiya. Pary
Danilina A / Kato M
Tang Q / Zarazua R
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 70.3% / 29.7%
Markt 1 / 2: 72.3% / 27.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 33%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: International Monterrey, Mexico, Doppel
Kecmanovic, Miomir
Marozsan, Fabian
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 56.3% / 43.7%
Markt 1 / 2: 55.8% / 44.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 72%
Spielkontext
Court:Veyk Forest Tennis Senter, Center court
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: Winston Salem, USA
Delaney, Jesse
Chung, Hyeon
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 44.5% / 55.5%
Markt 1 / 2: 42.3% / 57.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei 2 (Taiwan), Hartplatz
Kuk E. (Avs)
Sureshkumar M
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 36.6% / 63.4%
Markt 1 / 2: 35.5% / 64.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei 2 (Taiwan), Hartplatz
Saitoh K
Dellavedova M
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 29.7% / 70.3%
Markt 1 / 2: 28.3% / 71.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 29%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei 2 (Taiwan), Hartplatz
Sach, Tai Leonard
Mukund S. K. (Ind)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 53.2% / 46.8%
Markt 1 / 2: 53.4% / 46.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei 2 (Taiwan), Hartplatz
Samrej, Kasidit
Mochizuki Y
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 64.9% / 35.1%
Markt 1 / 2: 66.6% / 33.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei 2 (Taiwan), Hartplatz
Shin, Sanhui
Santillan A
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 37.8% / 62.2%
Markt 1 / 2: 34.9% / 65.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei 2 (Taiwan), Hartplatz
Erel, Yanki
Isomura, Kokoro
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 74.6% / 25.4%
Markt 1 / 2: 76.3% / 23.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei 2 (Taiwan), Hartplatz
Koyama H
Hazawa S
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 41.0% / 59.0%
Markt 1 / 2: 39.9% / 60.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei 2 (Taiwan), Hartplatz
Oliynykova, Oleksandra
Parry, Diane
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 32.0% / 68.0%
Markt 1 / 2: 29.7% / 70.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 61%
Spielkontext
Court:Sonoma Klab, Center court
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: International Monterrey, Mexico
Bartunkova, Nikola
Potapova, Anastasia
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 61.4% / 38.6%
Markt 1 / 2: 62.7% / 37.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 72%
Spielkontext
Court:Sonoma Klab, Center court
Buchmacherabdeckung: 1×2 7 · total 0
Turnier: International Monterrey, Mexico
Jones M. (Ssha)
Ann S. (Kor)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 74.3% / 25.7%
Markt 1 / 2: 76.1% / 23.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Maanshan 8 (China), Hartplatz
Xiao L. (Kit)
Fitriadi M R
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 19.6% / 80.4%
Markt 1 / 2: 17.1% / 83.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Maanshan 8 (China), Hartplatz
Liu Siu (Kit)
Komagata R. (Iapo)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 33.3% / 66.7%
Markt 1 / 2: 31.1% / 68.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Maanshan 8 (China), Hartplatz
Trongcharoenchaikul W
Chzhao Lun-I (Kit)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 38.4% / 61.6%
Markt 1 / 2: 37.8% / 62.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Maanshan 8 (China), Hartplatz
Oh Chan-Yeong
Ryan Ziegann S
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 65.1% / 34.9%
Markt 1 / 2: 67.4% / 32.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Maanshan 8 (China), Hartplatz
Aguiard E
Meng Fanming
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 71.3% / 28.7%
Markt 1 / 2: 74.0% / 26.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Maanshan 8 (China), Hartplatz
Kim Ch.-E. (Kor)
Tupitsyna E
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 21.6% / 78.4%
Markt 1 / 2: 19.7% / 80.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W15 Tianjin 4 (China), Hartplatz
Kobori M
Kalyakina M
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 64.5% / 35.5%
Markt 1 / 2: 65.8% / 34.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W15 Tianjin 4 (China), 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.