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。
Mikoska S
Katz, Ashley
Nugroho P. M. (Inz)
Matsuda Ryuki
Kobori M
Han Jiangxue
Weber A
Tamm K
Plipuech Peangtarn
Tupitsyna E
Chen Kuan-Shou
Jasika O
Chzhao Linsi
Fitriadi M R
ハワリンスカ・マヤ
パークス・アリシア
コボッリ・フラビオ / ベンチッチ・ベリンダ
Mensik J / Muchova K
Jiang F. (Kit)
Sun Qian
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 30.3% / 69.7%
マーケット 1 / 2: 28.4% / 71.6%
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 3 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M15 Maanshan 8 (China), ハード (indoor)
Charlton J
Kong Weiyi
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 80.7% / 19.3%
マーケット 1 / 2: 84.4% / 15.6%
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 4 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M15 Maanshan 8 (China), ハード (indoor)
Ferguson C
Liu H. (Kit)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 57.0% / 43.0%
マーケット 1 / 2: 58.2% / 41.8%
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 4 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M15 Maanshan 8 (China), ハード (indoor)
Li Dzh.-Iu. (Kor)
Adkar V. (Ind)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 29.3% / 70.7%
マーケット 1 / 2: 26.5% / 73.5%
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: ITF 女子 - シングルス: W15 Tianjin 4 (China), ハード
Ferguson C
Liu Khani
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 49.8% / 50.2%
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 6 · total 0
トーナメント: 国際 World テニス. 男子. China. ダブルス
Blando M./Hashimoto H.
Lomakin G./Tamm K.
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: 25.9% / 74.1%
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: M25 Taipei 2 (Taiwan), ハード
Khuan Ts./Vu Tun-Lin
Isomura K./Masabayashi T.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 73.9% / 26.1%
マーケット 1 / 2: 75.7% / 24.3%
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
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: 76.3% / 23.7%
マーケット 1 / 2: 78.5% / 21.5%
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 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: 20.6% / 79.4%
マーケット 1 / 2: 16.0% / 84.0%
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: 27.8% / 72.2%
マーケット 1 / 2: 25.6% / 74.4%
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: 88.4% / 11.6%
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: 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
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
分析
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