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.
De Lange P
Karthik P
Mayo, Aidan
Forbes, Matthew
Gonzalez Fernandez, Mario
Krueger, Mitchell
Osuigwe, Whitney
Barthel, Mona
Jones, Francesca
Brancaccio, Nuria
Garlend Dzh. (Tvn)
Romero Gormaz, Leyre
Astakhova, Darya
Bassols Ribera, Marina
Tubello, Alice
Hon, Priscilla
Kubka, Martyna
Penickova, Annika
Radivojevic, Lola
Rinaldo Persson, Kajsa
Martinez, Pedro
Glinka, Daniil
Piros, Zsombor
Alcala Gurri, Max
Kasnikowski, Maks
Budkov Kjaer, Nicolai
Ilagan, Andre
Boyer, Tristan
Gaston, Hugo
Justo, Guido Ivan
Bonzi, Benjamin
Halys, Quentin
Sobolieva, Anastasiia
Shubladze, Alexandra
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 25.0% / 75.0%
Markt 1 / 2: 22.1% / 77.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 61%
Spielkontext
Court:Billi Dzhin King Neshional Tennis Senter, Kort "16"
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International US Open, New York, USA, Qualifying
Semenistaja, Darja
Kinoshita, Hayu
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 57.2% / 42.8%
Markt 1 / 2: 57.6% / 42.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 33%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International US Open, New York, USA, Qualifying
Echargui, Moez
Dellien, Hugo
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 63.6% / 36.4%
Markt 1 / 2: 63.8% / 36.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International US Open, New York, USA, Qualifying
Yuan, Yue
Guo, Hanyu
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 62.9% / 37.1%
Markt 1 / 2: 62.9% / 37.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International US Open, New York, USA, Qualifying
Hunter, Storm
Inglis, Maddison
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 48.6% / 51.4%
Markt 1 / 2: 49.0% / 51.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International US Open, New York, USA, Qualifying
Swan, Katie
Scott, Katrina
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 54.6% / 45.4%
Markt 1 / 2: 56.0% / 44.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 33%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International US Open, New York, USA, Qualifying
Avdeeva, Julia
Sebov, Katherine
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 48.0% / 52.0%
Markt 1 / 2: 46.8% / 53.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 61%
Spielkontext
Court:Billi Dzhin King Neshional Tennis Senter, Kort "9"
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International US Open, New York, USA, Qualifying
Ku, Yeon Woo
Sharma, Astra
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 72.0% / 28.0%
Markt 1 / 2: 74.3% / 25.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 33%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: International US Open, New York, USA, Qualifying
Bu, Yunchaokete
Noguchi, Rio
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 69.0% / 31.0%
Markt 1 / 2: 70.8% / 29.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International US Open, New York, USA, Qualifying
Tan, Harmony
Stoiana, Mary
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 26.3% / 73.7%
Markt 1 / 2: 24.4% / 75.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International US Open, New York, USA, Qualifying
Kolar, Zdenek
Gojo, Borna
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 24.9% / 75.1%
Markt 1 / 2: 21.8% / 78.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: US Open, New York, USA, Qualifying
Nardi, Luca
Cina, Federico
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 37.5% / 62.5%
Markt 1 / 2: 36.0% / 64.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: US Open, New York, USA, Qualifying
Kym, Jerome
Added, Dan
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 78.0% / 22.0%
Markt 1 / 2: 80.2% / 19.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: US Open, New York, USA, Qualifying
Smith, Colton
Pellegrino, Andrea
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 65.4% / 34.6%
Markt 1 / 2: 66.9% / 33.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: US Open, New York, USA, Qualifying
Banthia S / Kadhe A
Johns Garrett / Poling K
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 50.8% / 49.2%
Markt 1 / 2: 60.7% / 39.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 33%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: International Kingston 2. Pary
Fery, Arthur
Hewitt, Cruz
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 48.1% / 51.9%
Markt 1 / 2: 79.5% / 20.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: International Winston Salem, USA
Duckworth, James
Navone, Mariano
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 41.7% / 58.3%
Markt 1 / 2: 39.6% / 60.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: International Winston Salem, USA
Bucsa, Cristina
Bondar, Anna
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 43.6% / 56.4%
Markt 1 / 2: 43.8% / 56.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 72%
Spielkontext
Court:Sonoma Klab, Center court
Buchmacherabdeckung: 1×2 7 · total 0
Turnier: Monterrey, Mexico
Dakvort Dzh. (Avs)
Navone, Mariano
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 40.6% / 59.4%
Markt 1 / 2: 40.0% / 60.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 59%
Spielkontext
Court:Veyk Forest Tennis Senter. Tretiy court
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: Winston Salem, USA
Rottgering, Mees
Machac, Tomas
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 35.3% / 64.7%
Markt 1 / 2: 32.2% / 67.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: Winston Salem, USA
Barrera Aguirre I./Bohrer Martins C.
Laron M./Sanchez Uribe M. J.
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 56.7% / 43.3%
Markt 1 / 2: 79.4% / 20.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: ITF Damen - Doppel: W35 Barueri (Brazil), Hartplatz
Cohen Perovani S./Kawano Cho G.
Garcia Vidal L./Da Cruz Mendonca S.
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 47.5% / 52.5%
Markt 1 / 2: 44.0% / 56.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: ITF Damen - Doppel: W35 Barueri (Brazil), Hartplatz
Korvin F./Shakhter N.
Bakonyi D./Jilly A.
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 53.6% / 46.4%
Markt 1 / 2: 54.4% / 45.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: ITF Herren - Doppel: M15 Champaign, IL (USA), Hartplatz
Ficovich, Juan Pablo
Zhu, Evan
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 44.5% / 55.5%
Markt 1 / 2: 45.0% / 55.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International Kingston 2, Jamaica
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.