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ITF Men - Doubles: M15 Bielsko Biala (Poland), clay
ITF Herren - Doppel: M15 Bielsko Biala (Poland), Sand
05.08.2026 12:00 UTC Spiel Prognose

Grazdil Ya./Lagerbohm L. - Homola P./Jedrzejczak J.

✓ Vorschau bereit Vorschau-Daten ✓Linie –Form –H2H ✓Prognose
Tennis ITF Herren - Doppel: M15 Bielsko Biala (Poland), Sand
ITF Herren - Doppel: M15 Bielsko Biala (Poland), Sand Sand 05.08.2026 12:00 UTC Beendet
05.08.2026 12:00 UTC Beendet
G
Grazdil Ya./Lagerbohm L.
H
Homola P./Jedrzejczak J.
0:2
Abdeckung: Sand
Vorschau

Über die Sportler

- Land -
- Rating -
- Alter -
- Größe (cm) -
- Gewicht (kg) -
- Hand -
- Gesetzt -
Sand Abdeckung Sand
0 H2H 0
Quoten
P1 1.40 66.1% BetBoom
P2 2.73 33.9% BetBoom

Grazdil Ya./Lagerbohm L. misst sich mit Homola P./Jedrzejczak J. am 5. August 2026 — ITF Herren - Doppel: M15 Bielsko Biala (Poland), Sand.

Das Glicko-2-Modell von PrognozAI gibt der Heimmannschaft 65% Siegchance. Unten: Teamform, direkte Duelle, Buchmacher-Quoten und die vollständige KI-Analyse von PrognozAI.

🎯 PropickAI-Prognose
Mittlere Sicherheit

Unsere Modellprognose (Glicko-2)

PropickAI-Modell · Vergleich mit der Marktlinie (ohne Marge)

1 Grazdil Ya./Lagerbohm L. — 65%

Reines Modell vs. Markt (1 · Grazdil Ya./Lagerbohm L.): model 52% · Markt 66% Δ −14 pp das Modell schätzt unter dem Markt

1 · Grazdil Ya./Lagerbohm L. ✓ Tipp64.6%
market66%
2 · Homola P./Jedrzejczak J.35.4%
market34%

Modellschätzung: Sieg Grazdil Ya./Lagerbohm L. 64.6%, Sieg Homola P./Jedrzejczak J. 35.4%. Modellfavorit — Grazdil Ya./Lagerbohm L..

Informative Schätzung, keine Wettempfehlung.

Prognose des KI-Agenten

Unabhängige Einschätzung des KI-Agenten aus unseren Daten (Modell, Marktlinie, Form, direkte Duelle)

1Grazdil Ya./Lagerbohm L. (odds1.37) Ergebnis 2:1 Sicherheit 52% ✗ Ergebnis missed
  • • Grazdil Ya./Lagerbohm L
  • • — Homola P./Jedrzejczak J
  • • (tennis)
  • • Model backs Grazdil Ya./Lagerbohm L.: Wahrscheinlichkeit 52% vs 73% auf der Linie (Quoten 1.37)
  • • kein Vorteil gegenüber der Linie (-21 pp) — nur zur Information.

Analytische Einschätzung des KI-Agenten, keine Wettempfehlung.

Prognose des mathematischen Modells

KI-Spielprognose Grazdil Ya./Lagerbohm L. - Homola P./Jedrzejczak J. 5. August 2026

Mathematisches Tennismodell

Based on the collected preSpieldaten, the Favorit looks like Grazdil Ya./Lagerbohm L..

Linienfavorit Marktkonsens: Grazdil Ya./Lagerbohm L.. Wir gleichen dies unten mit Glicko und dem mathematischen Modell ab.
  • Win Quoten (Marktkonsens): 1 1.40 / 2 2.73
  • Glicko: Grazdil Ya./Lagerbohm L. 64.6% / Homola P./Jedrzejczak J. 35.4%

Zur Information

Faire Wahrscheinlichkeit (ohne Marge)

Wahrscheinlichkeit ohne Buchmachermarge — zur Information, keine Wettempfehlung.
Sieger Buchmachermarge 8.5% 3 Buchmacher
1 ✓ Tipp 66.0%
2 34.0%

Quotenquelle: consensus of 3 Buchmacher (Baltbet, Betcity, Leon). Dies ist die faire Wahrscheinlichkeit nach Entfernen der Buchmachermarge aus den Quoten — Referenzinformation, keine Prognose und keine Wettempfehlung.

%

Marktkonsens

Prognose nach Markt

Spielergebnis
Grazdil Ya./Lagerbohm L.
66%
1.40
Homola P./Jedrzejczak J.
34%
2.73

Konsenswahrscheinlichkeit ohne Buchmachermarge; die Zahl rechts ist die beste verfügbare Quote. Nur zur Information, keine Wette.

Spielcenter
Starten 05.08.2026 12:00 UTC
Markt 1 66.1% @ 1.40 / 2 33.9% @ 2.73
Abdeckung Sand
🥊 Mensch gegen Maschine
📐 Mathematisches Modell Grazdil Ya./Lagerbohm L. 65%
💹 Markt Grazdil Ya./Lagerbohm L. 66%
Jeder Tipp vor dem Anpfiff festgeschrieben · öffentliches Protokoll
Spielcenter

Grazdil Ya./Lagerbohm L. - Homola P./Jedrzejczak J.

H2H 0 direkte Duelle
Markt 2 Modell / Buchmacher
Flashscore Spieldaten Quelle geprüft
Quoten Spieldaten Quelle geprüft
Linie depth Spieldaten Quelle geprüft
In den Daten vorhanden
Markt Spiel Teilnehmer Linie
Mehr Daten nötig
Form Championat, Flashscore
H2H Championat, Flashscore
Turnier Championat, Flashscore
Bewegung Linienverlauf
Überblick Championat
Post-Spiel / PropickAI database
Ergebnis 0:2
Events 0
Statistiken 0
PropickAI-Prüfung: mathematisches Modell und Glicko-2

We mark in green only strong signals where the model passed our publication filter. The other rows are for audit and training.

Option Signal Prognose / actual Rating
Glicko-2: base Favorit Audit tennis is audit-only for now: surface, serve/return and Markt are needed Data: Linie, Abdeckung home - 64.6% fact: away missed / ROI -100.0% / Brier 0.836 / LogLoss 1.040
Glicko-2: calibrated Favorit Audit tennis is audit-only for now: surface, serve/return and Markt are needed Data: Linie, Abdeckung home - 51.8% fact: away missed / ROI -100.0% / Brier 0.536 / LogLoss 0.729
Markt und Glicko

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.

Ergebnis Linie Glicko Signal
Grazdil Ya./Lagerbohm L. 66.0% 64.6% Markt und Modell stimmen überein
Homola P./Jedrzejczak J. 34.0% 35.4%
1X2: 3 Bookies

Glicko-2 ist ein Rating der Teamstärke: Es gewichtet Linie, Historie und Konstanz, ist aber keine Garantie.

Mathematisches Tennismodell
P1 / P2 64.6% / 35.4% probabilities
Rating 1,500 / 1,500 Grazdil Ya./Lagerbohm L. / Homola P./Jedrzejczak J.
RD 350 / 350 Rating-Unsicherheit
r +/- 2RD 800-2,200 / 800-2,200 Stärkeintervall
HFA: 0 HFA mu: 0.000 MoV: on N: N=1 P: two_way_glicko2_expected_score

Bester Value: kein Value gefunden

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.

Wett-Überblick
1X2
2 2.70 Marktkonsens · kein Value · Modell 35.4%
1 1.39 Marktkonsens · kein Value · Modell 64.6%

Die Wett-Notizen basieren auf Linie, Markt und unserem mathematischen Modell: Nehmen Sie ein Signal nur an, wenn Modell und Markt übereinstimmen.

Buchmacherlinie

Spielmärkte

Buchmacherlinie und Märkte

Ergebnis (1X2)

Ergebnis Baltbet Betcity Leon
1.40 71.4% 1.40 71.4% 1.38 72.5%
2.73 36.6% 2.70 37.0% 2.68 37.3%