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.
Jilly A
Peck J
Marrero Curbelo, Ivan
Andrade, Andres
Zidansek, Tamara
Maristany Zuleta de Reales, Guiomar
Jones, Francesca
Barthel, Mona
Kubka, Martyna
Bassols Ribera, Marina
Ku, Yeon Woo
Hunter, Storm
Watson, Heather
Fita Boluda, Angela
Rocha, Henrique
Harris, Lloyd
Nishikori, Kei
Antonius, Michael
Piros, Zsombor
Glinka, Daniil
Bu, Yunchaokete
Gojo, Borna
Bucsa, Cristina
Vidmanova, Darja
Barros V L / Leme Da Silva N V
Navarro M F / Romero C
Ponvit N
Bakonyi D
Wells C
Corwin, Felix
Bianchi J J / Pearson K
Britto L / Saraiva Dos Santos P A
Arribage T / Guinard M
Schnaitter J / Wallner M
Swan, Katie
Stoiana, Mary
Draxl, Liam
Johnson, Andrew
Budkov Kjaer, Nicolai
O'Connell, Christopher
Banthia S / Kadhe A
Johns G / Poling K
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 55.3% / 44.7%
Markt 1 / 2: 55.8% / 44.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 33%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International Kingston 2, Jamaica, Doppel
Puttergill C / Rai A
Liutarevich I / Reyes-Varela M A
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 32.5% / 67.5%
Markt 1 / 2: 31.2% / 68.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 33%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International Kingston 2, Jamaica, Doppel
Sonego, Lorenzo
Duckworth, James
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 54.5% / 45.5%
Markt 1 / 2: 55.6% / 44.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: International Winston Salem, USA
Kovacevic, Aleksandar
Tsitsipas, Stefanos
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 33.4% / 66.6%
Markt 1 / 2: 30.9% / 69.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 67%
Spielkontext
Court:Veyk Forest Tennis Senter, Center court
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International Winston Salem, USA
Schoolkate, Tristan
Hong, Seongchan
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 65.8% / 34.2%
Markt 1 / 2: 66.4% / 33.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International US Open, New York, USA, Qualifying
Cina, Federico
Dellien, Hugo
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 75.8% / 24.2%
Markt 1 / 2: 77.3% / 22.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International US Open, New York, USA, Qualifying
Donski A / Martin D
Marcondes I / Zormann M
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 40.8% / 59.2%
Markt 1 / 2: 40.3% / 59.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: Kingston 2, Jamaica, Doppel
Udvardy, Panna
Mertens, Elise
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 26.5% / 73.5%
Markt 1 / 2: 22.8% / 77.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 72%
Spielkontext
Court:Sonoma Klab. Center court
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International Monterrey, Mexico
Valdmannova, Vendula
Sasnovich, Aliaksandra
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 43.0% / 57.0%
Markt 1 / 2: 40.4% / 59.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: US Open, New York, USA, Qualifying
Semenistaja, Darja
Shubladze, Alexandra
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 36.5% / 63.5%
Markt 1 / 2: 35.8% / 64.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 61%
Spielkontext
Court:Billi Dzhin King Neshional Tennis Senter
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: US Open, New York, USA, Qualifying
Dzhoint M./Siui Ifan
Piter K / Tjen J
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 59.9% / 40.1%
Markt 1 / 2: 48.0% / 52.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: International Monterrey, Mexico, Doppel
Monfils G / Svitolina E
Cobolli F / Bencic B
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 45.0% / 55.0%
Markt 1 / 2: 44.4% / 55.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 61%
Spielkontext
Court:Billi Dzhin King Neshional Tennis Senter
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International US Open, New York, USA, Mixed Doppel
Danilina A / Kato M
Kozyreva M / Lumsden M
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 58.8% / 41.2%
Markt 1 / 2: 60.4% / 39.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: Monterrey, Mexico, Doppel
Sahdiieva A / Tian F
Chong E / Yang Z
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 83.4% / 16.6%
Markt 1 / 2: 87.6% / 12.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: Philadelphia, USA, Doppel
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: 46.2% / 53.8%
Markt 1 / 2: 45.1% / 55.0%
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
Koyama H
Castelnuovo L
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 29.1% / 70.9%
Markt 1 / 2: 26.5% / 73.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei 2 (Taiwan), Hartplatz
Weber A
Tamm K. (Est)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 69.8% / 30.2%
Markt 1 / 2: 71.9% / 28.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei 2 (Taiwan), 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.