試合ボード
AI tennis 予想: professional 試合 breakdown
The page gathers the upcoming 試合 of the selected sport, モデル 確率, オッズ, results and AI breakdowns in a single 試合 center.
ライブ勝率(市場推定)— どれだけ勝つかであり、利益の予測ではありません。
Zhombor V. (Ven)
Viiala Z
Matsuoka Sh
Mesarovic M
Fellin P. O. (Ita)
Tobon, Miguel
ク・ヨンウ
シャルマ・アストラ
ゴンサレス・フェルナンデス・マリオ
クルーガー・ミッチェル
Garlend Dzh. (Tvn)
ロメロ・ゴルマス・レイレ
アスタコワ,ダリヤ
バッソルス・リベラ・マリーナ
アブデーバ, ジュリア
セボフ・キャサリン
コラル・ズデネク
ボルナ・ゴジョ
カスニコウスキ, マックス
ブドコフ・キャア・ニコライ
ブクサ・クリスティナ
ボンダル・アンナ
フェリー・アルトゥール
ヒューイット・クルーズ
コリニョン・ラファエル
土方・凛希
セルンドロ・フアン・マヌエル
ダクシネーシュワル・スレシュ
Barrera Aguirre I / Bohrer Martins C
Laron M / Sanchez Uribe M J
Galiardo L / Valente R
Dreykopp I / Sarate K-M
Bobo D / Giamichelle S
Navarro J S / Ursini G I
Grippo V
Zeitune G
Arribage T / Guinard M
Cash R / Erler A
アンドレーワ ミ / ラブレフ,アンドレイ
Ruud C / Shnaider D
コボッリ・フラビオ / ベンチッチ・ベリンダ
Alcaraz C / Williams S
タロ・ダニエル
Dzhonson A. (Ssha)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 80.8% / 19.2%
マーケット 1 / 2: 83.7% / 16.3%
人気の罠: no
データの完全性: 24%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 3 · total 0
トーナメント: US Open, New York, USA, Qualifying
メヒア・ニコラス
ドラクスル・リアム
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 50.0% / 50.0%
マーケット 1 / 2: 50.8% / 49.2%
人気の罠: no
データの完全性: 24%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 3 · total 0
トーナメント: US Open, New York, USA, Qualifying
Khon S.-Ch. (Kor)
バシラシビリ・ニコロズ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 32.3% / 67.7%
マーケット 1 / 2: 30.9% / 69.1%
人気の罠: no
データの完全性: 24%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 3 · total 0
トーナメント: US Open, New York, USA, Qualifying
ヴィドマノヴァ・ダルヤ
バーレル・キンバリー
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 55.8% / 44.2%
マーケット 1 / 2: 54.7% / 45.3%
人気の罠: no
データの完全性: 72%
試合コンテキスト
Court:Sonoma Klab. Grandstend
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 7 · total 0
トーナメント: 国際 Monterrey, Mexico
ザン・シュアイ
ティモフェーワ・マリア
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 53.1% / 46.9%
マーケット 1 / 2: 52.4% / 47.6%
人気の罠: no
データの完全性: 72%
試合コンテキスト
Court:Sonoma Klab. Kort 4
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 5 · total 0
トーナメント: 国際 Monterrey, Mexico
テン・ジャニス
スタロドゥプツェワ・ユリア
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 55.9% / 44.1%
マーケット 1 / 2: 56.5% / 43.5%
人気の罠: no
データの完全性: 39%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 7 · total 0
トーナメント: 国際 Monterrey, Mexico
ウドヴァルディ・パンナ
ジョイント・マヤ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 32.5% / 67.5%
マーケット 1 / 2: 30.5% / 69.5%
人気の罠: no
データの完全性: 72%
試合コンテキスト
Court:Sonoma Klab. Grandstend
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 4 · total 0
トーナメント: 国際 Monterrey, Mexico
ユアン・ユエ
グオ・ハンユ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 62.9% / 37.1%
マーケット 1 / 2: 62.9% / 37.1%
人気の罠: no
データの完全性: 39%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 6 · total 0
トーナメント: 国際 US Open, New York, USA, Qualifying
ハンター・ストーム
イングリス・マディソン
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 48.6% / 51.4%
マーケット 1 / 2: 48.9% / 51.1%
人気の罠: no
データの完全性: 39%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 6 · total 0
トーナメント: 国際 US Open, New York, USA, Qualifying
セメニスタヤ・ダルヤ
木下 晴結
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 57.2% / 42.8%
マーケット 1 / 2: 57.6% / 42.5%
人気の罠: no
データの完全性: 33%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 6 · total 0
トーナメント: 国際 US Open, New York, USA, Qualifying
コストウラス・ソフィア
ルジェーリ, ジェニファー
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 77.8% / 22.2%
マーケット 1 / 2: 80.4% / 19.6%
人気の罠: no
データの完全性: 39%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 4 · total 0
トーナメント: 国際 US Open, New York, USA, Qualifying
Secord, Jack
スクールケイト・トリスタン
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 16.6% / 83.4%
マーケット 1 / 2: 11.8% / 88.2%
人気の罠: no
データの完全性: 39%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 4 · total 0
トーナメント: 国際 US Open, New York, USA, Qualifying
ヴァルドマノヴァ・ヴェンドゥラ
Carle M L
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 70.2% / 29.8%
マーケット 1 / 2: 70.6% / 29.4%
人気の罠: no
データの完全性: 39%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 6 · total 0
トーナメント: 国際 US Open, New York, USA, Qualifying
カリエワ・エルヴィナ
ムラデノビッチ・クリスティーナ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 83.9% / 16.1%
マーケット 1 / 2: 87.3% / 12.7%
人気の罠: no
データの完全性: 33%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 6 · total 0
トーナメント: 国際 US Open, New York, USA, Qualifying
ガルフィ・ダルマ
サスノビッチ・アリアクサンドラ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 38.1% / 61.9%
マーケット 1 / 2: 36.5% / 63.5%
人気の罠: no
データの完全性: 39%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 6 · total 0
トーナメント: 国際 US Open, New York, USA, Qualifying
タロ・ダニエル
Johnson, Andrew
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 81.6% / 18.4%
マーケット 1 / 2: 83.9% / 16.1%
人気の罠: no
データの完全性: 33%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 4 · total 0
トーナメント: 国際 US Open, New York, USA, Qualifying
マレーロ・クルベロ,イバン
ビックネル,ブライス
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 37.7% / 62.3%
マーケット 1 / 2: 34.6% / 65.5%
人気の罠: no
データの完全性: 39%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 6 · total 0
トーナメント: Kingston 2, Jamaica
グラバー・ユリア
クルーガー・アシュリン
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 23.0% / 77.0%
マーケット 1 / 2: 19.6% / 80.4%
人気の罠: no
データの完全性: 24%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 3 · total 0
トーナメント: Philadelphia, USA
ロットゲリング·ミース
Makhach T
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 36.3% / 63.7%
マーケット 1 / 2: 33.9% / 66.1%
人気の罠: no
データの完全性: 56%
試合コンテキスト
Court:Veyk Forest テニス Senter, Vtoroy court
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 4 · total 0
トーナメント: 国際 Winston Salem, USA
グルニエ・ユーゴ
バエス・セバスチャン
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 24.8% / 75.2%
マーケット 1 / 2: 23.0% / 77.0%
人気の罠: no
データの完全性: 61%
試合コンテキスト
Court:Veyk Forest テニス Senter, Chetvertyy court
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 4 · total 0
トーナメント: 国際 Winston Salem, USA
Banthia S / Kadhe A
Johns Garrett / Poling K
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 50.8% / 49.2%
マーケット 1 / 2: 59.2% / 40.8%
人気の罠: no
データの完全性: 33%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 1 · total 0
トーナメント: 国際 Kingston 2. Pary
M・フヴァリンスカ / S・クラウス
M・ケンペン / A・パノワ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 28.7% / 71.3%
マーケット 1 / 2: 27.3% / 72.7%
人気の罠: no
データの完全性: 33%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 6 · total 0
トーナメント: Monterrey, Mexico, ダブルス
J・シュナイター / M・ワルナー
N・ラモンス/J・ウィスロウ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 46.1% / 53.9%
マーケット 1 / 2: 46.4% / 53.6%
人気の罠: no
データの完全性: 39%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 6 · total 0
トーナメント: 国際 Winston Salem, USA, ダブルス
分析
Why are PropickAI tennis 予想 effective?
テニス is a sport of individual matchups, so the モデル considers more than just player ranking. It factors in court surface, 調子 in recent tournaments, head-to-head records, serve and return quality, 引き分け density and possible fatigue. AI tennis 予想 help you see where ATP and WTA statistics 試合 the マーケット ライン and where there is a discrepancy.