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.
Spenser O
Weir, Lexie
Wells, Colson
Battle, Lincoln
Villanueva G
Aguilar Cardozo J
Sakellaridis, Stefanos
Daniel, Taro
Udvardy, Panna
Arango, Emiliana
Werner, Caroline
Vidmanova, Darja
Jeanjean, Leolia
Rakhimova, Kamilla
Pegula, Jessica
Swiatek, Iga
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 33.3% / 66.7%
Markt 1 / 2: 31.8% / 68.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 72%
Spielkontext
Court:Lindner Femili Tennis Senter, Stadion
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: International Cincinnati, USA
Nakashima, Brandon
Tiafoe, Frances
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 52.5% / 47.5%
Markt 1 / 2: 51.9% / 48.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 72%
Spielkontext
Court:Lindner Femili Tennis Senter, Stadion
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International Cincinnati, USA
Bejlek, Sara
Gauff, Coco
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 24.7% / 75.3%
Markt 1 / 2: 22.1% / 77.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 72%
Spielkontext
Court:Lindner Femili Tennis Senter. Stadion
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International Cincinnati, USA
Lamchinniah, Henry
Spurling, Nischal
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 44.3% / 55.7%
Markt 1 / 2: 43.0% / 57.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International UTR PTT East Lansing Herren 01, 13-16 Playoff
Liang, En-Shuo
Kraus, Sinja
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 33.6% / 66.4%
Markt 1 / 2: 32.6% / 67.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: Monterrey, Mexico, Qualifying
Tararudee, Lanlana
Timofeeva, Maria
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 66.1% / 33.9%
Markt 1 / 2: 66.2% / 33.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: Monterrey, Mexico, Qualifying
Bondar, Anna
Jacquemot, Elsa
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 65.3% / 34.7%
Markt 1 / 2: 66.0% / 34.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: Monterrey, Mexico, Qualifying
Rodriguez, Victoria
Putintseva, Yulia
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 11.4% / 88.6%
Markt 1 / 2: 7.3% / 92.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: International Monterrey, Mexico, Qualifying
Joint, Maya
Hinojosa Gomez, Jessica
Royer, Valentin
Martinez, Pedro
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 66.7% / 33.3%
Markt 1 / 2: 68.3% / 31.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International Kingston, Jamaica
Hurkacz, Hubert
Echargui, Moez
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 82.3% / 17.7%
Markt 1 / 2: 85.3% / 14.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International Cancun, Mexico
Balaji N S / Chandrasekar A
Gonzalez S / Ho R
Braund, Alec
Wensley, Sam
Aguiard, Enzo
Jones, Scott
Katz, Ashley
Yu, Ramey
Santitto, Juliet
Dodaj, Christina
Hoole, Casey
Cham, Elijah
Mihulka, Bridget
Zylberman, Amelia
Wan, I Wen
McPhee, Kaylah
Liutarevich I / Reyes-Varela M A
Alvarez L C / Magadan A
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 43.1% / 56.9%
Markt 1 / 2: - / -
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 12%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 0 · total 0
Turnier: Cancun, Mexico, Doppel
Baez, Sebastian
Harris, Lloyd
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 57.1% / 42.9%
Markt 1 / 2: 58.3% / 41.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International Cancun, Mexico
Hsu Yu Hsiou
Dellavedova M
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 66.0% / 34.0%
Markt 1 / 2: 68.6% / 31.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. Taiwan
Lomakin G / Tamm K
Ichikawa T / Imamura M
Matsuda R
Chen Meng Yi
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 77.1% / 22.9%
Markt 1 / 2: 79.5% / 20.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International World Tennis. Damen. China. Doppel
Isomura, Kokoro
Fitriadi M R
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 46.2% / 53.8%
Markt 1 / 2: 46.3% / 53.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. China. Doppel
Sciahbasi M. (Ita)
Miletich I
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 40.5% / 59.5%
Markt 1 / 2: 38.5% / 61.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Arad (Romania), Sand
Sorger S
Gundacker J
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 60.4% / 39.6%
Markt 1 / 2: 83.5% / 16.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Slovenj Gradec (Slovenia), Sand
Podoroska, Nadia
Miron T
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 50.6% / 49.4%
Markt 1 / 2: - / -
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 12%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 0 · total 0
Turnier: World Tennis. Damen. Romania
Kisimov D
Juhas K
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 44.9% / 55.1%
Markt 1 / 2: 43.8% / 56.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. Sweden
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.