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。
Popa M. S. (Rum)
Ogescu S
Ishii S
Ferlito E
Teixido Garcia M. (Isp)
Visscher S J
Eran A
De Marchi A
D`Agostino, Stefano
Fumagalli F
カンパナ リー, ジェラード
Basel V
Ujvary M
Rottoli L
マーティン・アンドレス
Rivera L
Mujakic A
Zielinski M
von der Schulenburg, Jeffrey
エフレンシュナイダー・ニーノ
Sels J
De Lange P
Wessels L
Khoeblal E
Chazal M
Bagnolini D
Janicijevic S
Maric D
Ritschard A
Deming, Emily
Brockmann T. J. (Ger)
Steur J L S
Kovackova J
Ebeling Koning L
Perelygina E
De Stefano S
Stankovic A
Granwehr A
Schunk N
Bennemann E
コップ,サンドロ
クルミッチ, マルティン
オヴチャレンコ・オレクサンドル
Seres F
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: 93.2% / 6.8%
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 2 · total 0
トーナメント: 国際 World テニス. 男子. Switzerland. ダブルス
Bieldiugin T./Laborde A.
Baumgartner S./Berrut A.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 66.4% / 33.6%
マーケット 1 / 2: 68.2% / 31.8%
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 男子 - ダブルス: M25 Lausanne (Switzerland), クレー
Fuchs Z / Perez B
Barry C / Geerts M
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 30.9% / 69.1%
マーケット 1 / 2: 28.8% / 71.2%
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: Roehampton 2, Great Britain, ダブルス
Mi L. (Kit)
Barrera Aguirre I. (Ssha)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 80.2% / 19.8%
マーケット 1 / 2: 82.2% / 17.8%
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 女子 - シングルス: W35 Barueri (Brazil), ハード
Bohrer Martins C. (Bra)
Candiotto A
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: 63.1% / 36.9%
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 4 · total 0
トーナメント: ITF 女子 - シングルス: W35 Barueri (Brazil), ハード
Brace C
Navarro M. (Mek)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 88.3% / 11.7%
マーケット 1 / 2: 93.2% / 6.8%
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 女子 - シングルス: W35 Barueri (Brazil), ハード
Eichenseher D./Erhardt M. A.
Denitto J./Volpi G.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 31.2% / 68.8%
マーケット 1 / 2: 29.5% / 70.6%
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 3 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - ダブルス: M15 Allershausen (Germany), クレー
Garsiia Kh./Garcia-Patron Canals A.
Ortega-Redondo P./Sharabura K.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 71.2% / 28.8%
マーケット 1 / 2: 72.8% / 27.2%
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: W15 Torello (Spain), ハード
Palicova B
Kuczer D
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 72.5% / 27.5%
マーケット 1 / 2: 74.0% / 26.0%
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. 女子. Bytom
Kuzmova K
Giachcho Kh
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 39.3% / 60.7%
マーケット 1 / 2: 63.8% / 36.3%
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 1 · total 0
トーナメント: 国際 World テニス. 女子. Spain. ダブルス
De Stefano S./Pedone Dzh.
Karatancheva L / Tombare P-G
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 56.7% / 43.3%
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 1 · total 0
トーナメント: 国際 World テニス. 女子. Kursumlijska Banja
Perelygina E / Iuneva A
Lewis M / Walker B
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 61.7% / 38.3%
マーケット 1 / 2: 57.0% / 43.0%
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 1 · total 0
トーナメント: 国際 World テニス. 女子. Kursumlijska Banja
Adams Dzh./Hietaranta L.
Gavrila O / Sakellaridi S
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 44.2% / 55.8%
マーケット 1 / 2: 43.5% / 56.5%
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: W75 Bytom (Poland), クレー
Burilo Eskorikhuela I./Garsiia-Peres G.
Bakhmutkina P./Moratelli A.
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: 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: W75 Bytom (Poland), クレー
Hisano Y./Malis F.
Branger L./Livet Novkirichka F.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 23.4% / 76.6%
マーケット 1 / 2: 20.8% / 79.2%
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 男子 - ダブルス: M15 Cap d'Agde (France), クレー
Roche M./Tailiu P.A.
Baluska Y./Rainel A.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 55.0% / 45.0%
マーケット 1 / 2: 54.8% / 45.2%
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 2 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - ダブルス: M15 Cap d'Agde (France), クレー
マックス・バシン
ブルーム・チャールズ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 34.7% / 65.3%
マーケット 1 / 2: 33.3% / 66.7%
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 Roehampton 2, Great Britain
Zeltina B
Du Pree B
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 36.7% / 63.3%
マーケット 1 / 2: 35.9% / 64.1%
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: ITF 女子 - シングルス: W50 Oldenzaal (Netherlands), クレー
Heinrich S
Wiedenmann, Luca
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 9.9% / 90.1%
マーケット 1 / 2: 5.7% / 94.3%
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: 国際 World テニス. 男子. Germany
Shinikova I./Tran L.
Make M / Ram A
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 58.0% / 42.0%
マーケット 1 / 2: 66.7% / 33.3%
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 1 · total 0
トーナメント: 国際 World テニス. 女子. Oldenzal
Kerubini 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: 61.4% / 38.6%
マーケット 1 / 2: 77.4% / 22.6%
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 1 · total 0
トーナメント: 国際 World テニス. 女子. Oldenzal
Oradini Dzh / Skiavone P
Crippa F / Varillas R
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 54.7% / 45.3%
マーケット 1 / 2: 87.2% / 12.8%
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 World テニス. 男子. Austria
Meneses Perny A / Perez Socas R
Aunion P / Palomar Kh
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 57.7% / 42.3%
マーケット 1 / 2: 38.5% / 61.5%
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 1 · total 0
トーナメント: 国際 World テニス. 男子. Spain. ダブルス
カルー,イグナシオ / メナ,ファクンド
Opitz J / Strombachs R
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 53.2% / 46.8%
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 2 · total 0
トーナメント: Augsburg, Germany, ダブルス
Radwanska U
Stusek J
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 26.9% / 73.1%
マーケット 1 / 2: 23.7% / 76.3%
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 5 · total 0
トーナメント: ITF 女子 - シングルス: W35 Verbier 2 (Switzerland), クレー
Okonkwo O
Ponvit N
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 65.8% / 34.2%
マーケット 1 / 2: 68.6% / 31.4%
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 4 · total 0
トーナメント: 国際 World テニス. 男子. USA
Nakashima Bryce
Bowers T
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 81.2% / 18.8%
マーケット 1 / 2: 83.5% / 16.5%
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 4 · total 0
トーナメント: 国際 World テニス. 男子. USA
Stephenson E
Shimanov O
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 37.0% / 63.0%
マーケット 1 / 2: 36.3% / 63.8%
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 World テニス. 男子. USA
Martinez T
Monferrer E
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 61.6% / 38.4%
マーケット 1 / 2: 62.3% / 37.7%
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. Argentina. ダブルス
Aguilar Cardozo J
Aguilar Cardozo F
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 85.0% / 15.0%
マーケット 1 / 2: 87.2% / 12.8%
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. Argentina. ダブルス
分析
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