KI-Urteil
Modellkonsens und die Glicko-2-Wertung tendieren zu Ostapenko J. Vollständige Analyse unten.
Tipps vor Anpfiff fixiert Ergebnisse danach geprüft öffentliches Trefferprotokoll →
| Ostapenko J | Frech M | |
|---|---|---|
| Siege % | 57.9% | 47.2% |
| Hartplatz % | 54.7% | 49.5% |
| Sand % | 59.8% | 45.5% |
| Rasen % | 68.3% | 39.5% |
| Entscheidungssatz % | 58.2% | 49.2% |
| Tie-Breaks % | 56.8% | 45.6% |
| Titel (gesamt) | 9 | 1 |
| Letzte 10 | LLWWLWWWLW | WLWLWLLLLW |
Quelle: scorego-app.com
| Ostapenko J | Frech M | |
|---|---|---|
| Asse pro Spiel | 3.80 | 3.17 |
| Doppelfehler pro Spiel | 5.57 | 2.49 |
| Breaks pro Spiel | 3.44 | 4.93 |
Quelle:tennisstats.com (per-Spiel averages)
| Jelena Ostapenko | Magdalena Frech | |
|---|---|---|
| Siegquote im Kalenderjahr 2026 | 50.0% 9 / 18 Spiele | 54.2% 13 / 24 Spiele |
| Siegquote der letzten 12 Monate | 43.5% 10 / 23 Spiele | 53.1% 17 / 32 Spiele |
| Asse pro Spiel | 2.94 | 3.25 |
| Meiste Asse in einem Spiel | 28 % | 46 % |
| Jelena Ostapenko | Magdalena Frech | |
|---|---|---|
| Siegquote im Kalenderjahr 2026 | 58.3% 7 / 12 Spiele | 28.6% 2 / 7 Spiele |
| Siegquote der letzten 12 Monate | 58.3% 7 / 12 Spiele | 28.6% 2 / 7 Spiele |
| Asse pro Spiel | 4.10 | 2.00 |
| Meiste Asse in einem Spiel | 40 % | 43 % |
| Jelena Ostapenko | Magdalena Frech | |
|---|---|---|
| Siegquote im Kalenderjahr 2026 | 71.4% 5 / 7 Spiele | 25.0% 1 / 4 Spiele |
| Siegquote der letzten 12 Monate | 71.4% 5 / 7 Spiele | 25.0% 1 / 4 Spiele |
| Asse pro Spiel | 5.57 | 4.75 |
| Meiste Asse in einem Spiel | 71 % | 50 % |
Quelle:tennisstats.com
| Jelena Ostapenko | Magdalena Frech | |
|---|---|---|
| Siege im direkten Duell | 2 (100.0%) | 0 (0.0%) |
| Sets | 4 (66.7%) | 2 (33.3%) |
| Siege in diesem Jahr | 56.8% 21 / 37 Spiele | 44.4% 16 / 36 Spiele |
| Siege in 12 Mon. | 51.2% 22 / 43 Spiele | 46.7% 21 / 45 Spiele |
| Aktuelle Platzierung | 30 | 41 |
Quelle: tennisstats.com
| Jelena Ostapenko | Magdalena Frech | |
|---|---|---|
| Preisgeld (Karriere) | $16,199,354 USD | $2,945,916 USD |
| Wertung | 30 | 41 |
| Alter | 29 | 28 |
| Größe | 1.77m | 1.71m |
| Weight | 68kg | 58kg |
| Playing hand | Right-handed | Right-handed |
| Jelena Ostapenko | Magdalena Frech | |
|---|---|---|
| Spielsiege | 57 % | 44 % |
| Spielsiege (3 Sätze) | 57 % | 46 % |
| Siege ohne Satzverlust | 38 % | 31 % |
| Siege nach Rückstand | 27 % | 5 % |
| Mindestens 1 Satz gewonnen | 78 % | 69 % |
| Sieg im 1. Satz | 57 % | 56 % |
| Sieg im 2. Satz | 59 % | 44 % |
| Sieg im 3. Satz | 50 % | 36 % |
Quelle:tennisstats.com
| Jelena Ostapenko | Magdalena Frech | |
|---|---|---|
| Aces | 0 | 0 |
| Double Faults | 0 | 0 |
| 1st serve percentage | 100% | 0% |
| 1st serve Punkte won | 0% (0/1) | 0% (0/0) |
| 2nd serve Punkte won | 0% (0/0) | 0% (0/0) |
| Break Punkte Saved | 0/0 | 0/0 |
| 1st return Punkte won | 0% (0/0) | 100% (1/1) |
| 2nd return Punkte won | 0% (0/0) | 0% (0/0) |
| Break Punkte Converted | 0/0 | 0/0 |
| Service Punkte Won | 0% (0/1) | 0% (0/0) |
| Return Punkte Won | 0% (0/0) | 100% (1/1) |
| Total Punkte Won | 0% (0/1) | 100% (1/1) |
| Letzte 10 balls | 0 | 1 |
| Spiel Punkte saved | 0 | 0 |
| Service games won | 0% (0/0) | 0% (0/0) |
| Return games won | 0% (0/0) | 0% (0/0) |
| Games insgesamt won | 0% (0/0) | 0% (0/0) |
Quelle:tennisstats.com
| Datum | Turnier | Ergebnisse |
|---|---|---|
| Jan 7 2025 | Adelaide WTA (Hartplatz) | Jelena Ostapenko 2 – 1 Magdalena Frech |
| Jun 23 2023 | Birmingham WTA (Rasen) | Jelena Ostapenko 2 – 1 Magdalena Frech |
Quelle:tennisstats.com
Ergebnisprozente für Totals und Props: Werte für jeden Spieler und eine Spalte für das Spiel-Total.
| Jelena Ostapenko | Magdalena Frech | Spiel-Total | |
|---|---|---|---|
| Durchschnittliche Games pro Satz | 9.35 | 9.86 | 9.61 |
| Über 6.5 | 95 % | 94 % | 95 % |
| Über 7.5 | 86 % | 89 % | 88 % |
| Über 8.5 | 68 % | 71 % | 70 % |
| Über 9.5 | 51 % | 51 % | 51 % |
| Über 10.5 | 16 % | 29 % | 23 % |
| Über 11.5 | 16 % | 29 % | 23 % |
| Jelena Ostapenko | Magdalena Frech | Spiel-Total | |
|---|---|---|---|
| Asse pro Spiel | 3.80 | 3.17 | 6.97 |
| Meiste Asse in einem Spiel | 40 % | 46 % | — |
| 1+ | 89 % | 86 % | 95 % |
| 2+ | 77 % | 63 % | 92 % |
| 3+ | 66 % | 54 % | 83 % |
| 4+ | 54 % | 40 % | 78 % |
| 5+ | 26 % | 23 % | 69 % |
| Jelena Ostapenko | Magdalena Frech | Spiel-Total | |
|---|---|---|---|
| Breaks pro Spiel | 3.44 | 4.93 | 8.37 |
| Über 0.5 | 100 % | 97 % | 100 % |
| Über 1.5 | 97 % | 94 % | 100 % |
| Über 2.5 | 91 % | 91 % | 100 % |
| Über 3.5 | 51 % | 83 % | 97 % |
| Über 4.5 | 14 % | 43 % | 96 % |
| Über 5.5 | 14 % | 40 % | 75 % |
| Jelena Ostapenko | Magdalena Frech | Spiel-Total | |
|---|---|---|---|
| Tie-Breaks pro Spiel | 0.14 | 0.34 | 0.24 |
| Über 0.5 | 14 % | 29 % | 21 % |
| Über 1.5 | 0 % | 6 % | 3 % |
| Unter 0.5 | 86 % | 71 % | 21 % |
| Unter 1.5 | 100 % | 94 % | 3 % |
| Jelena Ostapenko | Magdalena Frech | Spiel-Total | |
|---|---|---|---|
| Doppelfehler pro Spiel | 5.57 | 2.49 | 8.06 |
| Über 0.5 (1+) | 97 % | 89 % | 100 % |
| Über 1.5 (2+) | 94 % | 63 % | 96 % |
| Über 2.5 (3+) | 89 % | 43 % | 94 % |
| Über 3.5 (4+) | 74 % | 31 % | 89 % |
| Über 4.5 (5+) | 60 % | 14 % | 80 % |
| Über 5.5 (6+) | 49 % | 9 % | 64 % |
| Jelena Ostapenko | Magdalena Frech | Spiel-Total | |
|---|---|---|---|
| Net Punkte Won Per Spiel | 5.67 | 7.8 | 13.47 |
| Über 4.5 (5+) | 83 % | 60 % | 72 % |
| Über 5.5 (6+) | 83 % | 60 % | 72 % |
| Über 6.5 (7+) | 67 % | 60 % | 64 % |
| Über 7.5 (8+) | 50 % | 60 % | 55 % |
| Über 8.5 (9+) | 50 % | 60 % | 55 % |
| Über 9.5 (10+) | 50 % | 20 % | 35 % |
Quelle:tennisstats.com
Ostapenko J trifft auf Frech M am 15. August 2026 — Cincinnati, USA, International.
Aktuelle Form (S-U-N): Ostapenko J 2-0-3, Frech M 3-0-2. Das Glicko-2-Modell von PropickAI gibt der Heimmannschaft 51% Siegchance. Vollständige Analyse — Form, direkter Vergleich, Quoten und der KI-Tipp von PropickAI — folgt auf dieser Seite.
Unsere Modellprognose (Glicko-2)
1 Ostapenko J — 51%
Modellschätzung: Sieg Ostapenko J 51.3%, Sieg Frech M 48.7%. Modellfavorit — Ostapenko J.
Informative Schätzung, keine Wettempfehlung.
Unabhängige Einschätzung des KI-Agenten aus unseren Daten (Modell, Marktlinie, Form, direkte Duelle)
Analytische Einschätzung des KI-Agenten, keine Wettempfehlung.
Prognose des mathematischen Modells
Based on the collected preSpieldaten, the Favorit looks like Frech M.
Zur Information
Quotenquelle: Konsens von 6 Buchmacher (Baltbet, Betcity, Fonbet, Kambi BetMGM, Kambi Unibet, Leon). Dies ist die faire Wahrscheinlichkeit nach Entfernen der Buchmachermarge aus den Quoten — Referenzinformation, keine Prognose und keine Wettempfehlung.
Zur Information
↓ Quote verkürzt (Geld auf dieses Ergebnis), ↑ gestiegen (Linie geschwächt). Zur Information, keine Wettempfehlung.
Marktkonsens
Konsenswahrscheinlichkeit ohne Buchmachermarge; die Zahl rechts ist die beste verfügbare Quote. Nur zur Information, keine Wette.
Playoff-Baum
Playoff-Baum: gismo. Nur als Referenz.
Kostenlos spielen: Du startest mit 10.000 $ Spielgeld. Wette auf dieses Spiel zu unseren Quoten, verfolge deinen Gewinn und steige in der globalen Rangliste auf. Kein echtes Geld, keine Anmeldung.
Die Datenbank berücksichtigt die jüngsten Spiele beider Teilnehmer.
We mark in green only strong signals where the Modell passed our publication filter. The other rows are for audit and training.
Mathematisches Tennismodell. Tennis ohne Unentschieden: Das Basissignal ergibt sich aus Spielerrating, Belag, Form, Aufschlag/Return und Turniermüdigkeit. Für die Live-Logik zählen der Satzstand und wer aufschlägt mehr als der Gesamtpunktestand.
Glicko-2 ist ein Wertung der Teamstärke: Es gewichtet Linie, Historie und Konstanz, ist aber keine Garantie.
Model = Glicko + Elo strength prior (heuristic, historical calibration läuft). Glicko51.3% · +Elo prior (weight0.49).
Tennis ohne Unentschieden: Das Basissignal ergibt sich aus Spielerrating, Belag, Form, Aufschlag/Return und Turniermüdigkeit. Für die Live-Logik zählen der Satzstand und wer aufschlägt mehr als der Gesamtpunktestand.
Die Wett-Notizen basieren auf Linie, Markt und unserem mathematischen Modell: Nehmen Sie ein Signal nur an, wenn Modell und Markt übereinstimmen.
| Ergebnis | Baltbet | Betcity | Fonbet |
|---|---|---|---|
| — | 1.65 60.6% | — | |
| 1.86 53.8% | — | — | |
| 1.94 51.6% | 2.02 49.5% | — | |
| 1.91 52.4% | 1.95 51.3% | — | |
| 1.98 50.5% | 2.00 50.0% | — | |
| 1.93 51.8% | — | — | |
| 1.85 54.1% | 1.79 55.9% | — | |
| 1.87 53.5% | 1.85 54.1% | — | |
| 1.81 55.3% | 1.82 55.0% | — | |
| — | — | 1.80 55.6% | |
| — | 2.10 47.6% | 1.75 57.1% |
| Ergebnis | Fonbet |
|---|---|
| 5.80 17.2% | |
| 12.50 8.0% | |
| 1.01 99.0% | |
| 1.10 90.9% |
| Ergebnis | Baltbet | Betcity | Fonbet |
|---|---|---|---|
| Über 6.5 | — | 1.72 58.1% | — |
| Über 16.5 | — | — | 1.62 61.7% |
| Über 17.5 | — | — | 2.65 37.7% |
| Über 18.5 | — | — | 1.88 53.2% |
| Über 19.5 | — | — | 3.50 28.6% |
| Über 20.5 | 1.80 55.6% | 1.81 55.3% | 2.60 38.5% |
| Über 21.5 | 1.80 55.6% | 1.83 54.6% | 1.90 52.6% |
| Über 22.5 | — | 2.03 49.3% | — |
| Unter 6.5 | — | 2.00 50.0% | — |
| Unter 20.5 | 1.99 50.3% | 2.00 50.0% | — |
| Unter 21.5 | 1.99 50.3% | 1.98 50.5% | — |
| Unter 22.5 | — | 1.79 55.9% | — |
| Ergebnis | Fonbet |
|---|---|
| Über 2.5 | 5.80 17.2% |
| Unter 2.5 | 1.10 90.9% |
| Buchmacher | 1 | 2 |
|---|---|---|
| Pari | 1.6 | 2.3 |
| Winline | 1.61 | 2.29 |
| Fonbet | 1.6 | 2.35 |
| Betcity | 1.55 | 2.44 |
Ostapenko J
Frech M
The Ostapenko J - Frech M Analyse — Ergebnisse, Wahrscheinlichkeiten, Risiken und Verlauf — ist nach einer kostenlosen Anmeldung verfügbar.
Nach dem PropickAI-Modell ist Frech M favorisiert — etwa 51% Siegwahrscheinlichkeit.
Der Konsens aus 7 KI-Modellen und die Glicko-2-Wertung tendieren zu Frech M. Vollständige Wahrscheinlichkeiten und Buchmacherquoten stehen auf dieser Seite.
15. August 2026.