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。
Chzhen Ushuan
Wang Yuhan
Ormaechea P
Primorac Pavicic I
Finkelstein A
Basel V
グトゥー,ニクラス
Knitter K
Livet Novkirichka F
Bodel A
Salvestre D
Gerbaud T
Angelini L
Put S. (Nid)
Klaassen S
Voelzke G
Daems J
Cherubini D
Glushkova D
Maric D
Karatancheva L
Zaytseva K
Martinez Cirez C
Zeltina B
Sieg M
Herrero Linana A
Feistel G. (Pol)
ミクルスキテ・ユスティナ
Paquet C
Geerlings A
Sakellaridi S
Mintegi del Olmo A
ジョハヌス・マンデー
ルイ・マクステッド
ハド・エミル
マルティノー,マテオ
オリバー・ターヴェット
オリバー・ボンディング
クレトゥ,セザール (ROU)
ダマス,ミゲル
Mueller Calvin
Iserath S
Lagarrig F
Nikles J
Yuneva A
Bulgaru M B
カルー,イグナシオ / メナ,ファクンド
Iannaccone F / Kravchenko G
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 52.5% / 47.5%
マーケット 1 / 2: 52.6% / 47.4%
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: Augsburg, Germany, ダブルス
ネディック,アンドレジ / マシク,ミルザ
Genov A / Wehnelt K
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 42.2% / 57.8%
マーケット 1 / 2: 42.1% / 57.9%
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: Augsburg, Germany, ダブルス
Blaydes B / Frydrych V
Durasovic V / Potenza L
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 38.3% / 61.7%
マーケット 1 / 2: 36.7% / 63.3%
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 3 · total 0
トーナメント: 国際 Roehampton 2, Great Britain, ダブルス
Mariani Mat./Sacco F.
Del Sal B./Fumagalli S.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 86.3% / 13.7%
マーケット 1 / 2: 90.1% / 9.9%
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 5 · total 0
トーナメント: ITF 女子 - ダブルス: W35 Trieste (Italy), クレー
Vogt M./Zhelnichkova R.
Kolmenia M./Mazzola A.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 54.2% / 45.8%
マーケット 1 / 2: 54.4% / 45.6%
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 女子 - ダブルス: W35 Trieste (Italy), クレー
Barreira Bonzom V./Couturier L.
Martin M./Trufelli T.
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: 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 男子 - ダブルス: M15 Cap d'Agde (France), クレー
Bernet H./Guntsiker A.
Parenti L./Taddia L.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 61.8% / 38.2%
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 3 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - ダブルス: M25 Lausanne (Switzerland), クレー
Obradovic A./Yemshanova M.
Perelygina E./Yuneva A.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 29.7% / 70.3%
マーケット 1 / 2: 27.2% / 72.8%
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: W50 Kursumlijska Banja (Serbia), クレー
Arzhankin A./Sokolovs K.
Kirilov B./Lazarov G.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 53.5% / 46.5%
マーケット 1 / 2: 53.6% / 46.4%
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 Kursumlijska Banja 13 (Serbia), クレー
Oparnica A./Warik C.
Khodorchenko M./Sheingezikht L.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 40.1% / 59.9%
マーケット 1 / 2: 38.8% / 61.2%
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 Kursumlijska Banja 13 (Serbia), クレー
Brady, Patrick
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: 30.4% / 69.6%
マーケット 1 / 2: 28.0% / 72.0%
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 4 · total 0
トーナメント: 国際 Roehampton 2, Great Britain
マックス・バシン
デッカーズ,アレック
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 63.4% / 36.6%
マーケット 1 / 2: 64.6% / 35.4%
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 Roehampton 2, Great Britain
Biletic I./Milovanov T.
Figl M./Toffanin N.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 70.5% / 29.5%
マーケット 1 / 2: 71.6% / 28.4%
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 Maribor (Slovenia), クレー
ティアン,ファングラン
ヴァレントヴァ・テレザ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 18.7% / 81.3%
マーケット 1 / 2: 15.4% / 84.6%
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: Philadelphia, USA
カブレラ・リゼット
ソワンカエウ・マナンチャヤ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 19.0% / 81.0%
マーケット 1 / 2: 16.4% / 83.6%
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: Philadelphia, USA
Meir L. (Ita)
Mettraux M
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 45.7% / 54.3%
マーケット 1 / 2: 45.7% / 54.3%
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 - シングルス: W35 Trieste (Italy), クレー
Pozarenko A./Shubina D.
Garsiia Kh./Garcia-Patron Canals A.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 39.7% / 60.3%
マーケット 1 / 2: 37.8% / 62.2%
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
Poljicak M / ToPo M
Masur D / Sanchez Martinez B
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 37.2% / 62.8%
マーケット 1 / 2: 35.5% / 64.5%
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 4 · total 0
トーナメント: 国際 Augsburg, Germany, ダブルス
Andaloro F / Ribecai M
Vans Dzh./Vans Dzh.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 76.4% / 23.6%
マーケット 1 / 2: 78.5% / 21.5%
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 2 · total 0
トーナメント: Roehampton 2, Great Britain, ダブルス
Gannon C / Mackinlay J
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: 49.2% / 50.8%
マーケット 1 / 2: 38.5% / 61.5%
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 1 · total 0
トーナメント: Roehampton 2, Great Britain, ダブルス
エチェベリア,ジョン / モンテス・デ・ラ・トーレ,イニャキ
Gray A / Rybakov A
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: 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: Roehampton 2, Great Britain, ダブルス
Zolotareva A
ファルコウスカ,ヴェロニカ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 47.9% / 52.1%
マーケット 1 / 2: 48.7% / 51.4%
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 3 · total 0
トーナメント: ITF 女子 - シングルス: W75 Bytom (Poland), クレー
Behrmann T. (Avt)
Shell N. (Ger)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 76.0% / 24.0%
マーケット 1 / 2: 77.5% / 22.5%
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 Allershausen (Germany), クレー
Bretnacher J. (Fra)
Ezzat Y
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 18.4% / 81.6%
マーケット 1 / 2: 15.8% / 84.2%
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 4 · total 0
トーナメント: ITF 女子 - シングルス: W15 Hurghada 6 (Egypt), ハード
Compuesto B. (Avs)
Popovic A L
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 21.8% / 78.2%
マーケット 1 / 2: 18.6% / 81.4%
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 5 · total 0
トーナメント: ITF 女子 - シングルス: W15 Hurghada 6 (Egypt), ハード
Khodzhaeva E. (Mir)
Avataneo S
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 45.7% / 54.3%
マーケット 1 / 2: 44.9% / 55.1%
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 3 · total 0
トーナメント: ITF 女子 - シングルス: W15 Hurghada 6 (Egypt), ハード
Plakk C
Hansen S O
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 44.8% / 55.2%
マーケット 1 / 2: 44.0% / 56.0%
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 5 · total 0
トーナメント: ITF 女子 - シングルス: W15 Hurghada 6 (Egypt), ハード
Zabolotnaia E
Khramtsova J. (Mir)
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: 35.6% / 64.4%
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 女子 - シングルス: W15 Hurghada 6 (Egypt), ハード
El Sayed A
Breen S
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 47.6% / 52.4%
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 - シングルス: W15 Hurghada 6 (Egypt), ハード
Herazo M
Ibragim Dzh. (Egi)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 86.3% / 13.7%
マーケット 1 / 2: 89.6% / 10.4%
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 - シングルス: W15 Hurghada 6 (Egypt), ハード
分析
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