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.
Yevseyev, Denis
Gulin, Svyatoslav
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 35.0% / 65.0%
Markt 1 / 2: 32.5% / 67.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: International Augsburg, Germany
Strombachs, Robert
Wehnelt, Kai
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 46.9% / 53.1%
Markt 1 / 2: 45.3% / 54.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: International Augsburg, Germany
Donald, M. W.
Hassan, Benjamin
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 45.3% / 54.7%
Markt 1 / 2: 44.0% / 56.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International Augsburg, Germany
Iannaccone, Federico
Krutykh, Oleksii
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 39.4% / 60.6%
Markt 1 / 2: 37.5% / 62.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: International Augsburg, Germany
Nedic, Andrej
Estevez, Juan
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 69.0% / 31.0%
Markt 1 / 2: 71.6% / 28.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International Augsburg, Germany
ToPo, Marko
Damas, Miguel
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 62.2% / 37.8%
Markt 1 / 2: 62.4% / 37.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International Augsburg, Germany
Kopp, Sandro
Ribeiro, Eduardo
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 63.8% / 36.2%
Markt 1 / 2: 64.1% / 35.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International Augsburg, Germany
Hemery, Calvin
Barton, Hynek
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 32.7% / 67.3%
Markt 1 / 2: 30.3% / 69.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International Augsburg, Germany
Lenders J
Cado Z
Zaytseva K
Radovanovic N
Ricci B
Ivanovic Gala
Perelygina E
Mikaca S
Cakarevic S
Walker B
Stankovic A
Velikova D
Kokkinis T
Petkovic Anna
Rechek D. (Chekh)
Sanchez Martinez, Benito
Brunold, Mika
Gavrielides, Liam
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 67.1% / 32.9%
Markt 1 / 2: 68.6% / 31.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: Augsburg, Germany, Qualifying
Montes-de la Torre, Inaki
Paldanius, Oskari
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 67.5% / 32.5%
Markt 1 / 2: 69.9% / 30.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International Roehampton 2, Great Britain
Brady, Patrick
Petrovic, Andreja
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 71.9% / 28.1%
Markt 1 / 2: 73.3% / 26.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International Roehampton 2, Great Britain
Gautier, Alexis
Deckers, Alec
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 32.6% / 67.4%
Markt 1 / 2: 29.9% / 70.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International Roehampton 2, Great Britain
Bonding, Oliver
Hurrion, Millen
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 47.1% / 52.9%
Markt 1 / 2: 47.2% / 52.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: Roehampton 2, Great Britain, Qualifying
Albot, Radu
Rossi, Leonardo
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 63.1% / 36.9%
Markt 1 / 2: 63.8% / 36.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 44%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: Roehampton 2, Great Britain, Qualifying
Perego, Giulio
Andaloro, Fabrizio
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 28.1% / 71.9%
Markt 1 / 2: 25.4% / 74.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: Roehampton 2, Great Britain, Qualifying
Ce Gabriela
Ferro G
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 88.0% / 12.0%
Markt 1 / 2: 91.6% / 8.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W35 Trieste (Italy), Sand
Trevisan F
Mazzola A
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 63.6% / 36.4%
Markt 1 / 2: - / -
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 12%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 0 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W35 Trieste (Italy), Sand
Lovric P
Vogt M
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 48.9% / 51.1%
Markt 1 / 2: 48.5% / 51.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W35 Trieste (Italy), Sand
Munk Mesa B
De Krom M
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 32.9% / 67.1%
Markt 1 / 2: 30.7% / 69.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. Spain. Doppel
Nijboer, Ryan
Kurras Abasolo T. (Isp)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 76.6% / 23.4%
Markt 1 / 2: 79.6% / 20.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 33%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. Spain. Doppel
Milev Y
Lopez Montagud C
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 40.4% / 59.6%
Markt 1 / 2: 39.3% / 60.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · 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.