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.
Mejia, Nicolas
Draxl, Liam
Mannarino, Adrian
Sonego, Lorenzo
Grenier, Hugo
Baez, Sebastian
Schnaitter J / Wallner M
Lammons N / Withrow J
Wang Kai-I
Tanuma, Ryota
Danilina A / Kato M
Tang Q / Zarazua R
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 70.3% / 29.7%
Markt 1 / 2: 72.3% / 27.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 33%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: International Monterrey, Mexico, Doppel
Delaney, Jesse
Chung, Hyeon
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 44.5% / 55.5%
Markt 1 / 2: 42.3% / 57.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei 2 (Taiwan), Hartplatz
Kuk E. (Avs)
Sureshkumar M
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 36.7% / 63.3%
Markt 1 / 2: 35.6% / 64.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei 2 (Taiwan), Hartplatz
Saitoh K
Dellavedova M
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 29.7% / 70.3%
Markt 1 / 2: 28.3% / 71.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 29%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei 2 (Taiwan), Hartplatz
Sach, Tai Leonard
Mukund S. K. (Ind)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 53.2% / 46.8%
Markt 1 / 2: 53.4% / 46.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei 2 (Taiwan), Hartplatz
Samrej, Kasidit
Mochizuki Y
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 64.9% / 35.1%
Markt 1 / 2: 66.6% / 33.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei 2 (Taiwan), Hartplatz
Shin, Sanhui
Santillan A
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 39.0% / 61.0%
Markt 1 / 2: 36.3% / 63.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei 2 (Taiwan), Hartplatz
Erel, Yanki
Isomura, Kokoro
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 74.6% / 25.4%
Markt 1 / 2: 76.3% / 23.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei 2 (Taiwan), Hartplatz
Koyama H
Hazawa S
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 41.0% / 59.0%
Markt 1 / 2: 39.9% / 60.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei 2 (Taiwan), Hartplatz
Chen Yan Cheng
Wang Y. (Tvn)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 66.6% / 33.4%
Markt 1 / 2: 67.5% / 32.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei 2 (Taiwan), Hartplatz
Weber A
Huang Tsung-Hao
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 57.8% / 42.2%
Markt 1 / 2: 58.7% / 41.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei 2 (Taiwan), Hartplatz
Matsuda Ryuki
Chen K. S. (Tvn)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 65.4% / 34.6%
Markt 1 / 2: 65.8% / 34.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei 2 (Taiwan), Hartplatz
Ogura K
Jasika O
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 20.4% / 79.6%
Markt 1 / 2: 18.4% / 81.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 29%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei 2 (Taiwan), Hartplatz
Tamm K. (Est)
Nakamura R
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 78.1% / 21.9%
Markt 1 / 2: 81.1% / 18.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei 2 (Taiwan), Hartplatz
Oliynykova, Oleksandra
Parry, Diane
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 32.0% / 68.0%
Markt 1 / 2: 29.7% / 70.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 72%
Spielkontext
Court:Sonoma Klab. Center court
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: International Monterrey, Mexico
Bartunkova, Nikola
Potapova, Anastasia
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 63.1% / 36.9%
Markt 1 / 2: 64.5% / 35.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 72%
Spielkontext
Court:Sonoma Klab, Center court
Buchmacherabdeckung: 1×2 7 · total 0
Turnier: International Monterrey, Mexico
Jones M. (Ssha)
Ann S. (Kor)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 74.3% / 25.7%
Markt 1 / 2: 76.1% / 23.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Maanshan 8 (China), Hartplatz
Xiao L. (Kit)
Fitriadi M R
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 19.6% / 80.4%
Markt 1 / 2: 17.1% / 83.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Maanshan 8 (China), Hartplatz
Liu Siu (Kit)
Komagata R. (Iapo)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 37.8% / 62.2%
Markt 1 / 2: 36.1% / 63.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Maanshan 8 (China), Hartplatz
Trongcharoenchaikul W
Chzhao Lun-I (Kit)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 38.3% / 61.7%
Markt 1 / 2: 37.7% / 62.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Maanshan 8 (China), Hartplatz
Oh Chan-Yeong
Ryan Ziegann S
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 67.5% / 32.5%
Markt 1 / 2: 70.1% / 29.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Maanshan 8 (China), Hartplatz
Vishenchuk Vishenko D. (Mir)
Takahashi Yusuke
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 12.3% / 87.7%
Markt 1 / 2: 8.4% / 91.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Maanshan 8 (China), Hartplatz
Aguiard E
Meng Fanming
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 71.3% / 28.7%
Markt 1 / 2: 74.0% / 26.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Maanshan 8 (China), Hartplatz
Rehberg, Max Hans
Fomin, Sergey
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 19.0% / 81.0%
Markt 1 / 2: 16.8% / 83.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Maanshan 8 (China), Hartplatz
Kim Dong Ju
Jiang F. (Kit)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 65.0% / 35.0%
Markt 1 / 2: 75.9% / 24.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Maanshan 8 (China), Hartplatz
Kim Ch.-E. (Kor)
Tupitsyna E
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 21.6% / 78.4%
Markt 1 / 2: 19.7% / 80.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W15 Tianjin 4 (China), Hartplatz
Kobori M
Kalyakina M
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 64.5% / 35.5%
Markt 1 / 2: 65.8% / 34.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W15 Tianjin 4 (China), Hartplatz
Sun Yingqun
Kitahara Y
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 44.2% / 55.8%
Markt 1 / 2: 43.2% / 56.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W15 Tianjin 4 (China), Hartplatz
Wei Sijia
Lu Jia-Jing
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 50.9% / 49.1%
Markt 1 / 2: 52.2% / 47.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W15 Tianjin 4 (China), Hartplatz
Chanta A. (Tai)
Negishi Y. (Iapo)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 87.9% / 12.1%
Markt 1 / 2: 91.6% / 8.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W15 Tianjin 4 (China), Hartplatz
Analysen
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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.