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.
Shimizu A
Adkar V
Yang Yidi
Plipuech Peangtarn
Shiraishi H
Lee Kuan-Yi
Sach T L
Mukund, Sasikumar
Cook E
Sureshkumar M
Trongcharoenchaikul W
Chzhao Linsi
Xiao Linang
Fitriadi M R
Liu Shaoyun
Komagata P
Oliynykova, Oleksandra
Parry, Diane
Oh Chan-Yeong
Ryan Ziegann S
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 67.5% / 32.5%
Markt 1 / 2: 70.1% / 29.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Maanshan 8 (China), Hartplatz
Vishenchuk Vishenko D. (Mir)
Takahashi Yusuke
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 12.3% / 87.7%
Markt 1 / 2: 8.4% / 91.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · 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
Rehberg, Max Hans
Fomin, Sergey
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 19.0% / 81.0%
Markt 1 / 2: 16.8% / 83.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Maanshan 8 (China), Hartplatz
Kim Dong Ju
Jiang F. (Kit)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 65.0% / 35.0%
Markt 1 / 2: 76.4% / 23.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Maanshan 8 (China), Hartplatz
Dzhons A. (Ssha)
Kong Weiyi
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 60.4% / 39.6%
Markt 1 / 2: 61.0% / 39.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Maanshan 8 (China), Hartplatz
Peliwo, Filip
Charlton J
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 45.6% / 54.4%
Markt 1 / 2: 44.4% / 55.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Maanshan 8 (China), Hartplatz
Liu H. (Kit)
Chen X. D. (Kit)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 74.1% / 25.9%
Markt 1 / 2: 75.1% / 25.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Maanshan 8 (China), Hartplatz
Sun Qian
Bar Biryukov, Petr
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 29.5% / 70.5%
Markt 1 / 2: 28.3% / 71.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Maanshan 8 (China), Hartplatz
Ferguson C
Taka Y. (Iapo)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 66.3% / 33.7%
Markt 1 / 2: 67.5% / 32.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Maanshan 8 (China), Hartplatz
Sun Yingqun
Kitahara Y
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 44.2% / 55.8%
Markt 1 / 2: 43.2% / 56.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W15 Tianjin 4 (China), Hartplatz
Wei Sijia
Lu Jia-Jing
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 50.9% / 49.1%
Markt 1 / 2: 52.2% / 47.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W15 Tianjin 4 (China), Hartplatz
Chanta A. (Tai)
Negishi Y. (Iapo)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 87.9% / 12.1%
Markt 1 / 2: 91.6% / 8.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W15 Tianjin 4 (China), Hartplatz
Yodpetch K
Matsuda Ryuki
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 47.1% / 52.9%
Markt 1 / 2: 46.6% / 53.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 29%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W15 Tianjin 4 (China), Hartplatz
Khan Zh. (Kit)
Chen Meng Yi
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 50.2% / 49.8%
Markt 1 / 2: 51.4% / 48.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 29%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W15 Tianjin 4 (China), Hartplatz
Yuan Chengyiyi
Lee Eunhye
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 46.3% / 53.7%
Markt 1 / 2: 44.4% / 55.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W15 Tianjin 4 (China), Hartplatz
Sato N
Morvayova V
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 51.6% / 48.4%
Markt 1 / 2: 51.0% / 49.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W15 Tianjin 4 (China), Hartplatz
Chen Yan Cheng
Wang Y. (Tvn)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 66.6% / 33.4%
Markt 1 / 2: 67.5% / 32.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei 2 (Taiwan), Hartplatz
Weber A
Huang Tsung-Hao
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 57.8% / 42.2%
Markt 1 / 2: 58.7% / 41.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei 2 (Taiwan), Hartplatz
Matsuda Ryuki
Chen K. S. (Tvn)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 62.3% / 37.7%
Markt 1 / 2: 62.3% / 37.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei 2 (Taiwan), Hartplatz
Ogura K
Jasika O
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 20.4% / 79.6%
Markt 1 / 2: 18.4% / 81.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 29%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei 2 (Taiwan), Hartplatz
Tamm K. (Est)
Nakamura R
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 78.1% / 21.9%
Markt 1 / 2: 81.1% / 18.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei 2 (Taiwan), Hartplatz
Dakhane R. (Ind)
Dukhan Ch. (Ind)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 16.1% / 83.9%
Markt 1 / 2: 11.5% / 88.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Hurghada 6 (Egypt), Hartplatz
Gretskiy I
Fellows J. (Pue)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 50.4% / 49.6%
Markt 1 / 2: 49.5% / 50.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Hurghada 6 (Egypt), Hartplatz
Salbiev M. (Mir)
Krajci M. (Slk)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 54.0% / 46.0%
Markt 1 / 2: 13.2% / 86.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Hurghada 6 (Egypt), Hartplatz
Balsekar A
Bessonov D. (Mir)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 54.6% / 45.4%
Markt 1 / 2: 55.1% / 44.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Hurghada 6 (Egypt), Hartplatz
Ivanov S
Saharia O. C. (Ind)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 87.6% / 12.4%
Markt 1 / 2: 92.2% / 7.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Hurghada 6 (Egypt), Hartplatz
Ursu, Vadym
Javia D
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 48.1% / 51.9%
Markt 1 / 2: 77.9% / 22.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Hurghada 6 (Egypt), Hartplatz
Guna R
Minighini D
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 77.9% / 22.1%
Markt 1 / 2: 79.9% / 20.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Bucharest 3 (Romania), Sand
Petit L
Robert N. (Fra)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 41.8% / 58.2%
Markt 1 / 2: 41.4% / 58.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Bucharest 3 (Romania), Sand
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.