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。
Malova A
Chipchandedzh P. (Tai)
Vasiliev Viktor
Abramov Mikhail
Koyama H
Hazawa S
シン,サヌイ
Santillan A
Sach T L
ムクンド, S
エレル,ヤンキ
磯村, 志
バルトゥンコバ・ニコラ
Liang En Shuo
Yang Yidi
Plipuech Peangtarn
Utida K
Zhang Tianhui
Xiao Linang
Fitriadi M R
Liu Shaoyun
Komagata P
レーベルグ, マックス・ハンス
フォミン,セルゲイ
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: 16.8% / 83.2%
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: M15 Maanshan 8 (China), ハード
Kim Dong Ju
Jiang F. (Kit)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 65.0% / 35.0%
マーケット 1 / 2: 76.4% / 23.6%
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 1 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M15 Maanshan 8 (China), ハード
Dzhons A. (Ssha)
Kong Weiyi
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 60.4% / 39.6%
マーケット 1 / 2: 61.0% / 39.0%
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 - シングルス: M15 Maanshan 8 (China), ハード
ペリウォ,フィリップ
Charlton J
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 45.6% / 54.4%
マーケット 1 / 2: 44.4% / 55.6%
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 Maanshan 8 (China), ハード
Liu H. (Kit)
Chen X. D. (Kit)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 74.1% / 25.9%
マーケット 1 / 2: 75.1% / 25.0%
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 5 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M15 Maanshan 8 (China), ハード
Sun Qian
バル ビリュコフ, ペトル
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 29.5% / 70.5%
マーケット 1 / 2: 28.3% / 71.7%
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 Maanshan 8 (China), ハード
Ferguson C
Taka Y. (Iapo)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 66.3% / 33.7%
マーケット 1 / 2: 67.5% / 32.5%
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 Maanshan 8 (China), ハード
Yodpetch K
Matsuda Ryuki
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 47.1% / 52.9%
マーケット 1 / 2: 46.6% / 53.4%
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 女子 - シングルス: W15 Tianjin 4 (China), ハード
Khan Zh. (Kit)
Chen Meng Yi
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: 51.4% / 48.7%
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 女子 - シングルス: W15 Tianjin 4 (China), ハード
Yuan Chengyiyi
Lee Eunhye
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 46.3% / 53.7%
マーケット 1 / 2: 44.4% / 55.6%
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 女子 - シングルス: W15 Tianjin 4 (China), ハード
Sato N
Morvayova V
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 51.5% / 48.5%
マーケット 1 / 2: 50.8% / 49.2%
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 女子 - シングルス: W15 Tianjin 4 (China), ハード
Chzhen U. (Kit)
Wang Yuhan
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: 44.7% / 55.4%
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 Tianjin 4 (China), ハード
Dakhane R. (Ind)
Dukhan Ch. (Ind)
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: 11.5% / 88.5%
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 5 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M15 Hurghada 6 (Egypt), ハード
Gretskiy I
Fellows J. (Pue)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 50.4% / 49.6%
マーケット 1 / 2: 49.5% / 50.5%
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 - シングルス: M15 Hurghada 6 (Egypt), ハード
Salbiev M. (Mir)
Krajci M. (Slk)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 54.0% / 46.0%
マーケット 1 / 2: 13.2% / 86.8%
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 1 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M15 Hurghada 6 (Egypt), ハード
Balsekar A
Bessonov D. (Mir)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 54.6% / 45.4%
マーケット 1 / 2: 55.1% / 44.9%
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: M15 Hurghada 6 (Egypt), ハード
Ivanov S
Saharia O. C. (Ind)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 87.6% / 12.4%
マーケット 1 / 2: 92.2% / 7.9%
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 4 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M15 Hurghada 6 (Egypt), ハード
ウル,ヴァディム
Javia D
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 48.1% / 51.9%
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 1 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M15 Hurghada 6 (Egypt), ハード
Guna R
Minighini D
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 77.8% / 22.2%
マーケット 1 / 2: 79.8% / 20.2%
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: M15 Bucharest 3 (Romania), クレー
Petit L
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: 41.8% / 58.2%
マーケット 1 / 2: 41.4% / 58.6%
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
Bellifemine A. (Ita)
Chestovaliev S
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: 91.5% / 8.5%
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 - シングルス: M15 Kursumlijska Banja 13 (Serbia), クレー
Kirov V
Arzhankin A
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 17.0% / 83.0%
マーケット 1 / 2: 13.0% / 87.0%
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 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
Sheingezikht L. (Bol)
Ivanov M
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 82.7% / 17.3%
マーケット 1 / 2: 86.3% / 13.7%
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 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
Ciocca G. (Ita)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 87.6% / 12.4%
マーケット 1 / 2: 90.1% / 9.9%
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 - シングルス: M15 Kursumlijska Banja 13 (Serbia), クレー
Balan S V
Sanduleasa I. I. (Rum)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 84.4% / 15.6%
マーケット 1 / 2: 87.0% / 13.0%
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 5 · total 0
トーナメント: ITF 女子 - シングルス: W15 Brasov (Romania), クレー
Preda A. (Rum)
Sandru I. M. (Rum)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 18.3% / 81.7%
マーケット 1 / 2: 15.4% / 84.7%
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 3 · total 0
トーナメント: ITF 女子 - シングルス: W15 Brasov (Romania), クレー
Luciano L
Andronicou N
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 58.6% / 41.4%
マーケット 1 / 2: 60.1% / 39.9%
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 女子 - シングルス: W15 Brasov (Romania), クレー
Boskovic L
Kokkinis T
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 67.2% / 32.8%
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: ITF 女子 - シングルス: W50 Kursumlijska Banja (Serbia), クレー
Pedone G
Kulambayeva Z
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 56.1% / 43.9%
マーケット 1 / 2: 55.7% / 44.3%
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 6 · total 0
トーナメント: ITF 女子 - シングルス: W50 Kursumlijska Banja (Serbia), クレー
Richchi B. (Ita)
Dencheva R
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 23.2% / 76.8%
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 - シングルス: W50 Kursumlijska Banja (Serbia), クレー
分析
Why are PropickAI tennis 予想 effective?
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