試合ボード
AI tennis 予想: professional 試合 breakdown
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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。
Khodor Rodion
Gorbachyov Aleksandr
Lin Fang An / Shin Jiho
Nagata A / Sato N
Kusuhara Y / Nakagawa S
Tanaka Iu / Tange C
Saito K./Tanuma R.
Sueoka Y / Tajima N
Lin Nan-Sun / Van Kai-I
Chang Aleksander / Peres-Ramos P
Kheisnam Sh / Singkh Karan
Beamish N / Shearer M
Bekroft A / Falk R
Da Kosta R-A / Zapp E-D
Khuan Iuitszia / Chzhen Ushuan
Khou Ianan / Van Meilin
M・小堀 / A・清水
Li Ia-Sin / Ian Idi
Ekhab M
Javia D
Kandil O. (Egi)
ガノン・コナー
Balsekar A
バクシ, アレクサンドレ
Perego, Giulio
Fellouz Dzh
Mekhra R
Duhan C
シンクレア,コリン
Liu Shaoyun
Ian Siaoin
Satara H
Van Tsziatsi
マー・イェシン
Breaz A./Todoni C. N.
Heinonen I./Pol K.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 85.5% / 14.5%
マーケット 1 / 2: 86.2% / 13.8%
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: ITF 女子 - ダブルス: W15 Brasov 2 (Romania), クレー
Aiukava M./Ye Q.
Li Ch./Shi H.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 46.4% / 53.6%
マーケット 1 / 2: 46.2% / 53.8%
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: ITF 女子 - ダブルス: W75 Tianjin (China), ハード
Sema E./Iamaguchi M.
Li Y./Chzhan In
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 21.7% / 78.3%
マーケット 1 / 2: 20.9% / 79.1%
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: ITF 女子 - ダブルス: W75 Tianjin (China), ハード
Jorgensen S. G./Taguchi R.
Ahren Moonga E./Borg L.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 54.8% / 45.2%
マーケット 1 / 2: 55.0% / 45.0%
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: ITF 男子 - ダブルス: M15 Bali 3 (Indonesia), ハード
Dileini Dzh./Dileini Dzh.
Trotter J K / Uchida K
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 50.2% / 49.8%
マーケット 1 / 2: 50.0% / 50.0%
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 2 · total 0
トーナメント: Zhangjiagang, China, ダブルス
Madaras D. (Shve)
Breazu M F
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 81.8% / 18.2%
マーケット 1 / 2: 82.3% / 17.7%
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 2 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M15 Buzau (Romania), クレー
Marino P
Gschwendtner J
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 54.8% / 45.2%
マーケット 1 / 2: 54.8% / 45.2%
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: ITF 男子 - シングルス: M15 Buzau (Romania), クレー
Dileini Dzheik / Dileini Dzhessi
Trotter J K / Uchida K
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: 50.0% / 50.0%
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 2 · total 0
トーナメント: 国際 Zhangjiagang, China, ダブルス
トミック・バーナード
サムレジ,カシディト
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 69.1% / 30.9%
マーケット 1 / 2: 69.4% / 30.6%
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 Zhangjiagang, China
Hui K./Liutkemeier A.
Garcia Alonso C./Quesada Oyonarte M.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 82.3% / 17.7%
マーケット 1 / 2: 83.1% / 16.9%
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 2 · total 0
トーナメント: ITF 女子 - ダブルス: W15 Badalona (Spain), クレー
Masabayashi T./Sumizava D.
Arcon A./Bertran P.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 50.1% / 49.9%
マーケット 1 / 2: 50.0% / 50.0%
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: ITF 男子 - ダブルス: M15 Nonthaburi (Thailand), ハード
Glushkova A / Glushkova D
Golubovic L. H./Stosovic M.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 80.3% / 19.7%
マーケット 1 / 2: 81.2% / 18.8%
人気の罠: no
データの完全性: 18%
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: ITF 女子 - ダブルス: W35 Kursumlijska Banja (Serbia), クレー
Golovina M./Senich N.
Chatziavraam E./Fiadosik K.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 90.1% / 9.9%
マーケット 1 / 2: 91.2% / 8.8%
人気の罠: no
データの完全性: 18%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 2 · total 0
トーナメント: ITF 女子 - ダブルス: W35 Kursumlijska Banja (Serbia), クレー
Ivanovich I./Obradovic A.
Yuneva A./Zaitseva K.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 14.9% / 85.1%
マーケット 1 / 2: 13.8% / 86.2%
人気の罠: no
データの完全性: 18%
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: ITF 女子 - ダブルス: W35 Kursumlijska Banja (Serbia), クレー
Cvetkovic A./Virc L.
Aleksandrova R./Garnevska V.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 62.3% / 37.7%
マーケット 1 / 2: 62.4% / 37.6%
人気の罠: no
データの完全性: 18%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 2 · total 0
トーナメント: ITF 女子 - ダブルス: W35 Kursumlijska Banja (Serbia), クレー
Dalmasso, Guillaume
Knaff A. (Liuk)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 52.6% / 47.4%
マーケット 1 / 2: 52.6% / 47.4%
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 5 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M25+H Bagneres-de-Bigorre (France), ハード
Reco A. (Fra)
Pietri B
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 47.0% / 53.0%
マーケット 1 / 2: 46.9% / 53.2%
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 5 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M25+H Bagneres-de-Bigorre (France), ハード
Dean T./Tripathi A.
Peres K.-S./Bravo A.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 78.5% / 21.5%
マーケット 1 / 2: 79.3% / 20.7%
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 4 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - ダブルス: M15 Madrid (Spain), クレー
Lara Salmeron D./Meneses Perny A.
Fita Juan S./Munk Mesa B.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 30.0% / 70.0%
マーケット 1 / 2: 29.4% / 70.6%
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 5 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - ダブルス: M15 Madrid (Spain), クレー
Gallego J. I./Perez Socas R.
Alvarez Sarmiento M. L./Garsiia A.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 32.6% / 67.4%
マーケット 1 / 2: 32.1% / 67.9%
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: ITF 男子 - ダブルス: M15 Madrid (Spain), クレー
Busquets Brau G./Zusman R.
Dominguez Alonso J./Turrisiani Alvares A.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 16.1% / 83.9%
マーケット 1 / 2: 14.9% / 85.1%
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: ITF 男子 - ダブルス: M15 Madrid (Spain), クレー
Amadike C./Shah K. S.
Elamin A / Nagoudi A
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 38.0% / 62.0%
マーケット 1 / 2: 37.6% / 62.4%
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: ITF 男子 - ダブルス: M15 Monastir 29 (Tunisia), ハード
Dhokia R./Dzhons R.
Augenti D./Plans J.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 61.4% / 38.6%
マーケット 1 / 2: 61.5% / 38.5%
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: ITF 男子 - ダブルス: M15 Monastir 29 (Tunisia), ハード
Lefevre R./Manuel Zh.
Braun O./Vatane An.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 26.2% / 73.8%
マーケット 1 / 2: 25.3% / 74.7%
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: ITF 男子 - ダブルス: M15 Monastir 29 (Tunisia), ハード
Longwe-Smit T./van Wyk K.
Chetouane M./Darmoul A.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 85.5% / 14.5%
マーケット 1 / 2: 86.3% / 13.8%
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 2 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - ダブルス: M15 Monastir 29 (Tunisia), ハード
Iannakkone F. (Ita)
マクシム・ムルヴァ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 25.6% / 74.4%
マーケット 1 / 2: 24.7% / 75.3%
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: Plovdiv 3, Bulgaria
アボイアン,ヴァレリオ
ソルガー・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: 27.2% / 72.8%
マーケット 1 / 2: 26.7% / 73.3%
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: Plovdiv 3, Bulgaria
Ingildsen J / Poulsen O B
Friend J / Montes-de la Torre I
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 61.3% / 38.7%
マーケット 1 / 2: 61.5% / 38.5%
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 2 · total 0
トーナメント: ATP チャレンジャーマナコール、マヨルカ、スペイン男子ダブル
イアナコーン,フェデリコ
マクシム・ムルヴァ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 23.8% / 76.2%
マーケット 1 / 2: 22.9% / 77.1%
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 3 · total 0
トーナメント: 国際 Plovdiv 3, Bulgaria
Mashtakov N / Radovanovic T
Oz I
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 42.8% / 57.2%
マーケット 1 / 2: 42.1% / 57.9%
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 5 · total 0
トーナメント: ITF 女子 - シングルス: W35 Kursumlijska Banja (Serbia), クレー
分析
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