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。
Huang Tsung-Hao / Wu Tung-Lin
Isomura K./Masabayashi T.
Chipchandedzh P. (Tai)
Lu Jia-Jing
Chanta A. (Tai)
Lee Eunhye
Ferguson C
Liu Khani
エレル,ヤンキ
Shiraishi H
Kobori M
Han Jiangxue
アレクサンドロワ・エカテリーナ
タウソン・クララ
Jiang Fumin
Sun Qian
Lin Hao Yu/Wang Y.
Matsuda R./Siraisi Kh.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 15.7% / 84.3%
マーケット 1 / 2: 11.0% / 89.0%
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 男子 - ダブルス: M25 Taipei 2 (Taiwan), ハード
Hsu J./Li Kuan-I
Chen Y. C./Lin N. H.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 89.6% / 10.4%
マーケット 1 / 2: 93.1% / 7.0%
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 男子 - ダブルス: M25 Taipei 2 (Taiwan), ハード
Kuharenko P./Tupitsyna E.
Khanatani N./Kitahara Y.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 59.0% / 41.0%
マーケット 1 / 2: 59.7% / 40.3%
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: ITF 女子 - ダブルス: W15 Tianjin 4 (China), ハード
Deng T. T./Khan Zh.
Im H./Kim Eunchae
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 41.1% / 58.9%
マーケット 1 / 2: 41.7% / 58.3%
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 1 · total 0
トーナメント: ITF 女子 - ダブルス: W15 Tianjin 4 (China), ハード
Plipuek P./Chzhen U.
Van M./Vei S.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 70.1% / 29.9%
マーケット 1 / 2: 71.8% / 28.2%
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 2 · total 0
トーナメント: ITF 女子 - ダブルス: W15 Tianjin 4 (China), ハード
Kim N./Ian I.
Chipchandedzh P./Yodpetch K.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 35.3% / 64.7%
マーケット 1 / 2: 34.0% / 66.1%
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 2 · total 0
トーナメント: ITF 女子 - ダブルス: W15 Tianjin 4 (China), ハード
Jiang F./Zhang T.
Bar-Biriukov P./Fomin S.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 56.0% / 44.0%
マーケット 1 / 2: 23.6% / 76.4%
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 1 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - ダブルス: M15 Maanshan 8 (China), ハード (indoor)
Rifqi Fitriadi M./Trongcharoenchaikul V.
Jin Yuquan / Sun Qian
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 59.4% / 40.6%
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 1 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - ダブルス: M15 Maanshan 8 (China), ハード (indoor)
Breazu V. C. (Rum)
Robert N. (Fra)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 77.2% / 22.8%
マーケット 1 / 2: 79.4% / 20.6%
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 - シングルス: M15 Bucharest 3 (Romania), クレー
Mazdrashki A
Pieleanu R T
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 42.0% / 58.0%
マーケット 1 / 2: 41.3% / 58.7%
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 - シングルス: M15 Bucharest 3 (Romania), クレー
Vavassori M
Gima S
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 21.5% / 78.5%
マーケット 1 / 2: 17.0% / 83.0%
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 4 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M15 Bucharest 3 (Romania), クレー
Sagmar I
Goina P G
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 41.1% / 58.9%
マーケット 1 / 2: 40.5% / 59.5%
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 5 · total 0
トーナメント: ITF 女子 - シングルス: W15 Brasov (Romania), クレー
Raggi A
Miron T
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 39.0% / 61.0%
マーケット 1 / 2: 38.7% / 61.3%
人気の罠: no
データの完全性: 29%
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 - シングルス: W15 Brasov (Romania), クレー
Bellifemine A. (Ita)
Arzhankin A
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 24.3% / 75.7%
マーケット 1 / 2: 21.8% / 78.2%
人気の罠: no
データの完全性: 29%
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: M15 Kursumlijska Banja 13 (Serbia), クレー
Juhas K
Spiru K. (Grts)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 88.7% / 11.3%
マーケット 1 / 2: 91.9% / 8.1%
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 2 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M15 Kursumlijska Banja 13 (Serbia), クレー
Aunion P./Palomar X.
Sanches Khover K./Vives Markos P.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 24.0% / 76.0%
マーケット 1 / 2: 22.1% / 77.9%
人気の罠: no
データの完全性: 29%
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: M25 Oviedo (Spain), クレー
Brooks M./Iakupovich D.
Dittmann G. M./Petruzhelova L.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 82.0% / 18.0%
マーケット 1 / 2: 85.3% / 14.7%
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: W75 Bytom (Poland), クレー
Kulambaeva Zh./Milovanovich E.
Tsakarevich S./Zaitseva K.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 74.8% / 25.2%
マーケット 1 / 2: 77.9% / 22.1%
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: W50 Kursumlijska Banja (Serbia), クレー
Cherubini D./Errero Liniana A.
Morderger T / Morderger Y
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 76.1% / 23.9%
マーケット 1 / 2: 77.9% / 22.1%
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: W50 Oldenzaal (Netherlands), クレー
De Zeeuw J./Stoyanov A.
Coppez K./Yesypchuk D.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 54.4% / 45.6%
マーケット 1 / 2: 53.8% / 46.2%
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 女子 - ダブルス: W50 Oldenzaal (Netherlands), クレー
Shinikova I./Tran L.
Maquet M./Rame A.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 65.5% / 34.5%
マーケット 1 / 2: 66.3% / 33.7%
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 女子 - ダブルス: W50 Oldenzaal (Netherlands), クレー
Sels J
De Lange P
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 52.9% / 47.1%
マーケット 1 / 2: 53.1% / 46.9%
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 男子 - シングルス: M25 Oldenzaal (Netherlands), クレー
Heinrich S. (Ger)
Wiedenmann, Luca
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 8.9% / 91.1%
マーケット 1 / 2: 5.7% / 94.3%
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: ITF 男子 - シングルス: M25 Oldenzaal (Netherlands), クレー
Verbeek D
Vasa E
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: 22.3% / 77.7%
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 5 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M25 Oldenzaal (Netherlands), クレー
Blando J./Vasser O.
Vasa E./Vasa I.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 33.1% / 66.9%
マーケット 1 / 2: 29.6% / 70.4%
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: M25 Oldenzaal (Netherlands), クレー
Pieri S
Toffanin N
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 88.2% / 11.8%
マーケット 1 / 2: 91.6% / 8.4%
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 2 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M25 Maribor (Slovenia), クレー
Kovackova J
Ebeling Koning L
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 69.8% / 30.2%
マーケット 1 / 2: 71.0% / 29.1%
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 5 · total 0
トーナメント: ITF 女子 - シングルス: W50 Oldenzaal (Netherlands), クレー
Sanchez Martinez, Benito
バートン, ヒネク
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 40.9% / 59.1%
マーケット 1 / 2: 38.8% / 61.2%
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 6 · total 0
トーナメント: 国際 Augsburg, Germany
ミチャルスキ,ダニエル
Wygona J. (Pol)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 91.1% / 8.9%
マーケット 1 / 2: 94.3% / 5.7%
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 - シングルス: M25 Poznan (Poland), クレー
セルニー,マチャス
Filar K
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 59.6% / 40.4%
マーケット 1 / 2: 60.6% / 39.4%
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 Poznan (Poland), クレー
分析
Why are PropickAI tennis 予想 effective?
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