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.
Cocciaretto, Elisabetta
Siniakova, Katerina
Mensik, Jakub
Mochizuki, Shintaro
Shelton, Ben
Griekspoor, Tallon
Auger-Aliassime, Felix
Hijikata, Rinky
Dimitrov, Grigor
Popyrin, Alexei
Borges, Nuno
Tien, Learner
Halys, Quentin
Diaz Acosta, Facundo
Ustic M
Psonka J
Hidalgo J S
Hedgecoe D
Swiatek, Iga
Wang, Xiyu
Shang, Juncheng
Trungelliti, Marco
Damm Jr, Martin
Tiafo F. (Ssha)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 25.3% / 74.7%
Markt 1 / 2: 24.8% / 75.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: US Open, New York, USA
Osaka, Naomi
Zakharova, Anastasia
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 85.9% / 14.1%
Markt 1 / 2: 86.9% / 13.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: US Open, New York, USA
Damm Jr, Martin
Tiafoe, Frances
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 24.6% / 75.4%
Markt 1 / 2: 23.7% / 76.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International US Open, New York, USA
Takahata R
Koizumi N
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 36.3% / 63.7%
Markt 1 / 2: 36.0% / 64.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Urayasu (Japan), Hartplatz
Mitsui, Shunsuke
Nakagawa S
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 81.2% / 18.8%
Markt 1 / 2: 81.9% / 18.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Urayasu (Japan), Hartplatz
Saitoh K
Okabe S. (Iapo)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 90.5% / 9.5%
Markt 1 / 2: 91.5% / 8.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Urayasu (Japan), Hartplatz
Tanuma R
Kavakhasi Iu. (Iapo)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 58.4% / 41.6%
Markt 1 / 2: 54.4% / 45.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Urayasu (Japan), Hartplatz
Oki Y
Imai S
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 30.2% / 69.8%
Markt 1 / 2: 29.9% / 70.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Urayasu (Japan), Hartplatz
Ichikawa, Taisei
Roddick J
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 43.1% / 56.9%
Markt 1 / 2: 42.6% / 57.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Urayasu (Japan), Hartplatz
Ochi M
Tanaka Y
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 62.0% / 38.0%
Markt 1 / 2: 62.0% / 38.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Urayasu (Japan), Hartplatz
Wang JiaYi
Bai Ch. (Kit)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 24.9% / 75.1%
Markt 1 / 2: 23.7% / 76.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W75 Tianjin (China), Hartplatz
Kulikova A
Yao Xinxin
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 50.2% / 49.8%
Markt 1 / 2: 50.0% / 50.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W75 Tianjin (China), Hartplatz
Naito Y
Astakhova, Darya
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 35.2% / 64.8%
Markt 1 / 2: 34.7% / 65.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W75 Tianjin (China), Hartplatz
Yamaguchi Mei
Back Dayeon
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 36.6% / 63.4%
Markt 1 / 2: 36.4% / 63.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W75 Tianjin (China), Hartplatz
Huang Yujia (Kit)
Landaluce, Martin
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 38.3% / 61.7%
Markt 1 / 2: 38.1% / 61.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W75 Tianjin (China), Hartplatz
Wang J. (Kit)
Ian I. (Kit)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 85.3% / 14.7%
Markt 1 / 2: 86.3% / 13.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W75 Tianjin (China), Hartplatz
Kuramochi M. (Iapo)
Inoue H
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 47.4% / 52.6%
Markt 1 / 2: 47.4% / 52.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W75 Tianjin (China), Hartplatz
Okamura K
Sidorova K
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 36.4% / 63.6%
Markt 1 / 2: 36.3% / 63.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W75 Tianjin (China), Hartplatz
Hsu, Yu Hsiou
Ymer, Elias
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 62.5% / 37.5%
Markt 1 / 2: 59.7% / 40.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: International Zhangjiagang, China
Castelnuovo, Luca
Dellavedova, Matthew
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 37.2% / 62.8%
Markt 1 / 2: 37.1% / 62.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: Zhangjiagang, China
Simakin, Ilia
Yevseyev, Denis
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 74.7% / 25.3%
Markt 1 / 2: 75.3% / 24.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: Zhangjiagang, China
Tomic, Bernard
Imamura, Masamichi
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 64.2% / 35.8%
Markt 1 / 2: 64.3% / 35.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: Zhangjiagang, China
Barki N. A. (Inz)
Perez Ramos P
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 24.2% / 75.8%
Markt 1 / 2: 23.7% / 76.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Bali 3 (Indonesia), Hartplatz
Visaya A
Singh D P
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 34.1% / 65.9%
Markt 1 / 2: 33.9% / 66.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Bali 3 (Indonesia), Hartplatz
Chan E. (Ssha)
Borg L
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 36.9% / 63.1%
Markt 1 / 2: 36.1% / 63.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Bali 3 (Indonesia), Hartplatz
Patton T
Rathi A
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 43.9% / 56.1%
Markt 1 / 2: 43.2% / 56.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Bali 3 (Indonesia), Hartplatz
Ryan Ziegann S
Ahren Moonga E. (Shve)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 74.1% / 25.9%
Markt 1 / 2: 74.6% / 25.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Bali 3 (Indonesia), Hartplatz
Chanta T. (Tai)
Masabayashi T. (Iapo)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 74.4% / 25.6%
Markt 1 / 2: 74.9% / 25.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Nonthaburi (Thailand), Hartplatz
O'Connell B. (Avs)
Suresh K
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 84.0% / 16.0%
Markt 1 / 2: 84.8% / 15.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Nonthaburi (Thailand), 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.