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.
Maria, Tatjana
Ostapenko, Jelena
Wang, Xinyu
Kalinskaya, Anna
Birrell, Kimberly
Alexandrova, Ekaterina
Lehecka, Jiri
Samuel, Toby
Harris, Lloyd
Tsitsipas, Stefanos
Jovic, Iva
Frech, Magdalena
Vacherot, Valentin
Majchrzak, Kamil
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 54.2% / 45.8%
Markt 1 / 2: 54.2% / 45.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: International US Open, New York, USA
Li, Ann
Vekic, Donna
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 58.9% / 41.1%
Markt 1 / 2: 58.8% / 41.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 7 · total 0
Turnier: International US Open, New York, USA
Sakamoto, Rei
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
Prizmic, Dino
Paul, Tommy
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 19.7% / 80.3%
Markt 1 / 2: 18.9% / 81.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: International US Open, New York, USA
Bublik, Alexander
Mannarino, Adrian
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 74.6% / 25.4%
Markt 1 / 2: 75.0% / 25.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 7 · total 0
Turnier: International US Open, New York, USA
Sabalenka, Aryna
Iatcenko, Polina
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 93.3% / 6.7%
Markt 1 / 2: 94.3% / 5.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: US Open, New York, USA
Sakamoto, Rei
Tiafo F. (Ssha)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 24.4% / 75.6%
Markt 1 / 2: 23.7% / 76.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: US Open, New York, USA
Berrettini, Matteo
Navone, Mariano
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 61.1% / 38.9%
Markt 1 / 2: 61.3% / 38.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 44%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 7 · total 0
Turnier: US Open, New York, USA
Gasanova A./Kuzmova K.
Ivanov V./Munk Mortensen R.
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 63.8% / 36.2%
Markt 1 / 2: 64.1% / 35.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Damen - Doppel: W50 Leiria (Portugal), Hartplatz
Fontenel Ch./Visskher S. Dzh.
Arseneault A / Lacasse R
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 40.6% / 59.4%
Markt 1 / 2: 40.3% / 59.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: ITF Damen - Doppel: W50 Leiria (Portugal), Hartplatz
Braga V./Remondy Pagotto V. H.
Napoli da Silveira M./Schenekenberg G.
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 61.3% / 38.7%
Markt 1 / 2: 61.5% / 38.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: ITF Herren - Doppel: M15 Porto Velho (Brazil), Hartplatz
Faria, Jaime
Alkaras K. (Isp)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 12.4% / 87.6%
Markt 1 / 2: 11.2% / 88.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International US Open, New York, USA
Svitolina, Elina
Joint, Maya
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 85.0% / 15.0%
Markt 1 / 2: 85.7% / 14.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: International US Open, New York, USA
Tararudee, Lanlana
Noskova, Linda
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 21.3% / 78.7%
Markt 1 / 2: 20.6% / 79.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: US Open, New York, USA
Ichikawa, Taisei
Matsuda Ryuki
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 50.8% / 49.2%
Markt 1 / 2: 51.1% / 48.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 29%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Urayasu (Japan), Hartplatz
Tanuma R
Shiraishi H
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 31.4% / 68.6%
Markt 1 / 2: 30.9% / 69.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Urayasu (Japan), Hartplatz
Honda N
Nakagawa N
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 43.2% / 56.8%
Markt 1 / 2: 43.1% / 56.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 29%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Urayasu (Japan), Hartplatz
Saitoh K
Ferguson C
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 52.5% / 47.5%
Markt 1 / 2: 52.6% / 47.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Urayasu (Japan), Hartplatz
Mitsui, Shunsuke
Koizumi N
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 82.1% / 17.9%
Markt 1 / 2: 83.0% / 17.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Urayasu (Japan), Hartplatz
Jones Alex / Jones Miles
Choe J./Kim G. J.
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 54.3% / 45.7%
Markt 1 / 2: 64.4% / 35.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: ITF Herren - Doppel: M15 Wuning 7 (China), Hartplatz
Liu Siu/Yang X.
Sinkler K./Vuiich S.
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 38.6% / 61.4%
Markt 1 / 2: 38.0% / 62.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Doppel: M15 Wuning 7 (China), Hartplatz
Persell M./Van Tszen
Jin Yuquan / Sun Qian
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 34.3% / 65.7%
Markt 1 / 2: 33.9% / 66.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Doppel: M15 Wuning 7 (China), Hartplatz
Sun Z./Van Ian
Chen X./Trongcharoenchaikul V.
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 20.1% / 79.9%
Markt 1 / 2: 19.0% / 81.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Doppel: M15 Wuning 7 (China), Hartplatz
Yamaguchi Mei
Bai Ch. (Kit)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 27.0% / 73.0%
Markt 1 / 2: 26.5% / 73.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W75 Tianjin (China), Hartplatz
Garlend Dzh. (Tvn)
Kulikova A
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 66.5% / 33.5%
Markt 1 / 2: 67.0% / 33.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W75 Tianjin (China), Hartplatz
Nugroho P. M. (Inz)
Morvayova V
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 64.5% / 35.5%
Markt 1 / 2: 64.5% / 35.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W75 Tianjin (China), Hartplatz
Kaji H
Shi Han
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 27.9% / 72.1%
Markt 1 / 2: 27.5% / 72.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W75 Tianjin (China), Hartplatz
Kim Geun Jun
Dzhons A. (Ssha)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 58.8% / 41.2%
Markt 1 / 2: 69.3% / 30.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Wuning 7 (China), Hartplatz
Chong E / Yang Z
Trongcharoenchaikul W
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 20.0% / 80.0%
Markt 1 / 2: 18.8% / 81.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Wuning 7 (China), 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.