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.
Vasiliev Viktor
Abramov Mikhail
Malova A
Chipchandedzh P. (Tai)
Shin, Sanhui
Santillan A
Koyama H
Hazawa S
Bartunkova, Nikola
Liang En Shuo
Yang Yidi
Plipuech Peangtarn
Utida K
Zhang Tianhui
Xiao Linang
Fitriadi M R
Liu Shaoyun
Komagata P
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: 51.5% / 48.5%
Markt 1 / 2: 50.8% / 49.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W15 Tianjin 4 (China), Hartplatz
Chzhen U. (Kit)
Wang Yuhan
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 44.8% / 55.2%
Markt 1 / 2: 44.7% / 55.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W15 Tianjin 4 (China), 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
Funk A. (Ger)
Brancatelli G. T. (Ssha)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 61.7% / 38.3%
Markt 1 / 2: 63.3% / 36.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Hurghada 6 (Egypt), 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
Guna R
Minighini D
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 77.8% / 22.2%
Markt 1 / 2: 79.8% / 20.2%
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
Bellifemine A. (Ita)
Chestovaliev S
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 88.3% / 11.7%
Markt 1 / 2: 91.5% / 8.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Kursumlijska Banja 13 (Serbia), Sand
Kirov V
Arzhankin A
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 17.0% / 83.0%
Markt 1 / 2: 13.0% / 87.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Kursumlijska Banja 13 (Serbia), Sand
Sheingezikht L. (Bol)
Ivanov M
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 82.7% / 17.3%
Markt 1 / 2: 86.3% / 13.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Kursumlijska Banja 13 (Serbia), Sand
Juhas K
Ciocca G. (Ita)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 87.6% / 12.4%
Markt 1 / 2: 90.1% / 9.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Kursumlijska Banja 13 (Serbia), Sand
Balan S V
Sanduleasa I. I. (Rum)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 84.4% / 15.6%
Markt 1 / 2: 87.0% / 13.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W15 Brasov (Romania), Sand
Preda A. (Rum)
Sandru I. M. (Rum)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 18.1% / 81.9%
Markt 1 / 2: 15.1% / 84.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W15 Brasov (Romania), Sand
Luciano L
Andronicou N
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 58.6% / 41.4%
Markt 1 / 2: 60.1% / 39.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W15 Brasov (Romania), Sand
Boskovic L
Kokkinis T
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 67.2% / 32.8%
Markt 1 / 2: 68.6% / 31.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W50 Kursumlijska Banja (Serbia), Sand
Pedone G
Kulambayeva Z
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 56.1% / 43.9%
Markt 1 / 2: 55.7% / 44.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W50 Kursumlijska Banja (Serbia), Sand
Richchi B. (Ita)
Dencheva R
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 23.2% / 76.8%
Markt 1 / 2: 20.9% / 79.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W50 Kursumlijska Banja (Serbia), Sand
Cordoba C
Perez Contri S
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 32.8% / 67.2%
Markt 1 / 2: 31.0% / 69.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Oviedo (Spain), Sand
Nijboer, Ryan
Ernandes K. (Isp)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 54.5% / 45.5%
Markt 1 / 2: 71.6% / 28.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Oviedo (Spain), Sand
Rodenas P
Carbajal A. G. (Isp)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 69.3% / 30.7%
Markt 1 / 2: 70.1% / 29.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Oviedo (Spain), 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.