Tabellone partite
IA tennis pronostici: professional partita breakdown
The page gathers the upcoming partite of the selected sport, modello probabilità, quote, results and IA breakdowns in a single partita center.
Probabilità di vittoria live (implicita dal mercato) — quanto spesso vince, non una previsione di profitto.
Kasatkina, Daria
Badosa, Paula
Rus, Arantxa
Jeanjean, Leolia
Molcan, Alex
Bonzi, Benjamin
Bergs, Zizou
Taberner, Carlos
Maria, Tatjana
Ostapenko, Jelena
Vidmanova, Darja
Bouzas Maneiro, Jessica
de Jong, Jesper
Passaro, Francesco
Vallejo A D
Monfils, Gael
Tutte le statistiche e le conclusioni del modello
Modello contro mercato
Glicko 1 / 2: 55.7% / 44.3%
Mercato 1 / 2: 55.5% / 44.5%
Trappola del favorito: no
Completezza dei dati: 39%
Contesto della partita
Copertura dei bookmaker: 1×2 5 · total 0
Torneo: Internazionale US Open, New York, USA
Jodar, Rafael
Bu, Yunchaokete
Tutte le statistiche e le conclusioni del modello
Modello contro mercato
Glicko 1 / 2: 85.4% / 14.6%
Mercato 1 / 2: 86.1% / 13.9%
Trappola del favorito: no
Completezza dei dati: 39%
Contesto della partita
Copertura dei bookmaker: 1×2 6 · total 0
Torneo: Internazionale US Open, New York, USA
Marozsan, Fabian
Zheng, Michael
Tutte le statistiche e le conclusioni del modello
Modello contro mercato
Glicko 1 / 2: 42.3% / 57.7%
Mercato 1 / 2: 42.1% / 57.9%
Trappola del favorito: no
Completezza dei dati: 44%
Contesto della partita
Copertura dei bookmaker: 1×2 5 · total 0
Torneo: Internazionale US Open, New York, USA
Guerrieri, Andrea
de Minaur, Alex
Tutte le statistiche e le conclusioni del modello
Modello contro mercato
Glicko 1 / 2: 9.2% / 90.8%
Mercato 1 / 2: 7.9% / 92.1%
Trappola del favorito: no
Completezza dei dati: 39%
Contesto della partita
Copertura dei bookmaker: 1×2 7 · total 0
Torneo: Internazionale US Open, New York, USA
Svajda, Zachary
Altmaier, Daniel
Tutte le statistiche e le conclusioni del modello
Modello contro mercato
Glicko 1 / 2: 58.2% / 41.8%
Mercato 1 / 2: 58.3% / 41.7%
Trappola del favorito: no
Completezza dei dati: 39%
Contesto della partita
Copertura dei bookmaker: 1×2 7 · total 0
Torneo: US Open, New York, USA
Pignaton L. C./Tosetto R.
Noatto K./Santos Gava K. L.
Tutte le statistiche e le conclusioni del modello
Modello contro mercato
Glicko 1 / 2: 59.5% / 40.5%
Mercato 1 / 2: 59.7% / 40.3%
Trappola del favorito: no
Completezza dei dati: 18%
Contesto della partita
Copertura dei bookmaker: 1×2 2 · total 0
Torneo: ITF Uomini - Doppio: M15 Porto Velho (Brazil), Cemento
Zverev, Alexander
Sonego, Lorenzo
Tutte le statistiche e le conclusioni del modello
Modello contro mercato
Glicko 1 / 2: 89.6% / 10.4%
Mercato 1 / 2: 90.4% / 9.6%
Trappola del favorito: no
Completezza dei dati: 39%
Contesto della partita
Copertura dei bookmaker: 1×2 7 · total 0
Torneo: US Open, New York, USA
Giron, Marcos
Buse, Ignacio
Tutte le statistiche e le conclusioni del modello
Modello contro mercato
Glicko 1 / 2: 41.7% / 58.3%
Mercato 1 / 2: 41.5% / 58.5%
Trappola del favorito: no
Completezza dei dati: 39%
Contesto della partita
Copertura dei bookmaker: 1×2 5 · total 0
Torneo: US Open, New York, USA
Stoiana, Mary
Eala, Alexandra
Tutte le statistiche e le conclusioni del modello
Modello contro mercato
Glicko 1 / 2: 23.9% / 76.1%
Mercato 1 / 2: 23.2% / 76.8%
Trappola del favorito: no
Completezza dei dati: 39%
Contesto della partita
Copertura dei bookmaker: 1×2 7 · total 0
Torneo: Internazionale US Open, New York, USA
Honda N
Nakanishi S. (Iapo)
Tutte le statistiche e le conclusioni del modello
Modello contro mercato
Glicko 1 / 2: 90.5% / 9.5%
Mercato 1 / 2: 91.5% / 8.5%
Trappola del favorito: no
Completezza dei dati: 24%
Contesto della partita
Copertura dei bookmaker: 1×2 2 · total 0
Torneo: ITF Uomini - Singolare: M25 Urayasu (Japan), Cemento
Kusuhara Y. (Iapo)
Fukuda S
Tutte le statistiche e le conclusioni del modello
Modello contro mercato
Glicko 1 / 2: 33.1% / 66.9%
Mercato 1 / 2: 32.8% / 67.2%
Trappola del favorito: no
Completezza dei dati: 24%
Contesto della partita
Copertura dei bookmaker: 1×2 5 · total 0
Torneo: ITF Uomini - Singolare: M25 Urayasu (Japan), Cemento
Tange S
Shiraishi H
Tutte le statistiche e le conclusioni del modello
Modello contro mercato
Glicko 1 / 2: 16.0% / 84.0%
Mercato 1 / 2: 15.2% / 84.8%
Trappola del favorito: no
Completezza dei dati: 24%
Contesto della partita
Copertura dei bookmaker: 1×2 3 · total 0
Torneo: ITF Uomini - Singolare: M25 Urayasu (Japan), Cemento
Matsuda Ryuki
Chung, Hyeon
Tutte le statistiche e le conclusioni del modello
Modello contro mercato
Glicko 1 / 2: 27.2% / 72.8%
Mercato 1 / 2: 26.5% / 73.5%
Trappola del favorito: no
Completezza dei dati: 24%
Contesto della partita
Copertura dei bookmaker: 1×2 3 · total 0
Torneo: ITF Uomini - Singolare: M25 Urayasu (Japan), Cemento
Nakagawa N
Taka Y. (Iapo)
Tutte le statistiche e le conclusioni del modello
Modello contro mercato
Glicko 1 / 2: 78.0% / 22.0%
Mercato 1 / 2: 79.0% / 21.0%
Trappola del favorito: no
Completezza dei dati: 24%
Contesto della partita
Copertura dei bookmaker: 1×2 5 · total 0
Torneo: ITF Uomini - Singolare: M25 Urayasu (Japan), Cemento
Takahashi Yusuke
Ferguson C
Tutte le statistiche e le conclusioni del modello
Modello contro mercato
Glicko 1 / 2: 66.4% / 33.6%
Mercato 1 / 2: 67.0% / 33.0%
Trappola del favorito: no
Completezza dei dati: 24%
Contesto della partita
Copertura dei bookmaker: 1×2 5 · total 0
Torneo: ITF Uomini - Singolare: M25 Urayasu (Japan), Cemento
Chung Yunseong
Sekulic P
Tutte le statistiche e le conclusioni del modello
Modello contro mercato
Glicko 1 / 2: 45.0% / 55.0%
Mercato 1 / 2: 44.4% / 55.6%
Trappola del favorito: no
Completezza dei dati: 24%
Contesto della partita
Copertura dei bookmaker: 1×2 3 · total 0
Torneo: ITF Uomini - Singolare: M25 Urayasu (Japan), Cemento
Erel, Yanki
Ogura K
Tutte le statistiche e le conclusioni del modello
Modello contro mercato
Glicko 1 / 2: 85.7% / 14.3%
Mercato 1 / 2: 86.4% / 13.6%
Trappola del favorito: no
Completezza dei dati: 24%
Contesto della partita
Copertura dei bookmaker: 1×2 5 · total 0
Torneo: ITF Uomini - Singolare: M25 Urayasu (Japan), Cemento
Kim Geun Jun
Choe Jaesung
Tutte le statistiche e le conclusioni del modello
Modello contro mercato
Glicko 1 / 2: 59.5% / 40.5%
Mercato 1 / 2: 59.5% / 40.5%
Trappola del favorito: no
Completezza dei dati: 24%
Contesto della partita
Copertura dei bookmaker: 1×2 3 · total 0
Torneo: ITF Uomini - Singolare: M15 Wuning 7 (China), Cemento
Satara H
Fitriadi M R
Tutte le statistiche e le conclusioni del modello
Modello contro mercato
Glicko 1 / 2: 15.2% / 84.8%
Mercato 1 / 2: 14.4% / 85.6%
Trappola del favorito: no
Completezza dei dati: 24%
Contesto della partita
Copertura dei bookmaker: 1×2 5 · total 0
Torneo: ITF Uomini - Singolare: M15 Wuning 7 (China), Cemento
Sun Z. (Kit)
Trongcharoenchaikul W
Tutte le statistiche e le conclusioni del modello
Modello contro mercato
Glicko 1 / 2: 26.1% / 73.9%
Mercato 1 / 2: 25.0% / 75.1%
Trappola del favorito: no
Completezza dei dati: 18%
Contesto della partita
Copertura dei bookmaker: 1×2 5 · total 0
Torneo: ITF Uomini - Singolare: M15 Wuning 7 (China), Cemento
Tamm K. (Est)
Persell M. (Avs)
Tutte le statistiche e le conclusioni del modello
Modello contro mercato
Glicko 1 / 2: 12.1% / 87.9%
Mercato 1 / 2: 10.8% / 89.2%
Trappola del favorito: no
Completezza dei dati: 24%
Contesto della partita
Copertura dei bookmaker: 1×2 3 · total 0
Torneo: ITF Uomini - Singolare: M15 Wuning 7 (China), Cemento
Zhang Junhan
Nugroho P. M. (Inz)
Tutte le statistiche e le conclusioni del modello
Modello contro mercato
Glicko 1 / 2: 29.0% / 71.0%
Mercato 1 / 2: 28.6% / 71.4%
Trappola del favorito: no
Completezza dei dati: 24%
Contesto della partita
Copertura dei bookmaker: 1×2 3 · total 0
Torneo: ITF Donne - Singolare: W75 Tianjin (China), Cemento
Garlend Dzh. (Tvn)
Khomutsianskaya D
Tutte le statistiche e le conclusioni del modello
Modello contro mercato
Glicko 1 / 2: 68.6% / 31.4%
Mercato 1 / 2: 69.3% / 30.7%
Trappola del favorito: no
Completezza dei dati: 24%
Contesto della partita
Copertura dei bookmaker: 1×2 3 · total 0
Torneo: ITF Donne - Singolare: W75 Tianjin (China), Cemento
Costoulas, Sofia
Yevseyev, Denis
Tutte le statistiche e le conclusioni del modello
Modello contro mercato
Glicko 1 / 2: 84.6% / 15.4%
Mercato 1 / 2: 85.6% / 14.4%
Trappola del favorito: no
Completezza dei dati: 24%
Contesto della partita
Copertura dei bookmaker: 1×2 3 · total 0
Torneo: ITF Donne - Singolare: W75 Tianjin (China), Cemento
Morvayova V
Saito S
Tutte le statistiche e le conclusioni del modello
Modello contro mercato
Glicko 1 / 2: 42.6% / 57.4%
Mercato 1 / 2: 42.4% / 57.6%
Trappola del favorito: no
Completezza dei dati: 24%
Contesto della partita
Copertura dei bookmaker: 1×2 5 · total 0
Torneo: ITF Donne - Singolare: W75 Tianjin (China), Cemento
Trotter, James Kent
Hsu, Yu Hsiou
Tutte le statistiche e le conclusioni del modello
Modello contro mercato
Glicko 1 / 2: 41.4% / 58.6%
Mercato 1 / 2: 41.0% / 59.0%
Trappola del favorito: no
Completezza dei dati: 24%
Contesto della partita
Copertura dei bookmaker: 1×2 5 · total 0
Torneo: Zhangjiagang, China
Tseng, Chun Hsin
Watanuki, Yosuke
Tutte le statistiche e le conclusioni del modello
Modello contro mercato
Glicko 1 / 2: 55.2% / 44.8%
Mercato 1 / 2: 55.3% / 44.7%
Trappola del favorito: no
Completezza dei dati: 24%
Contesto della partita
Copertura dei bookmaker: 1×2 3 · total 0
Torneo: Zhangjiagang, China
Becroft I
Kamboj U. (Ind)
Tutte le statistiche e le conclusioni del modello
Modello contro mercato
Glicko 1 / 2: 87.0% / 13.0%
Mercato 1 / 2: 87.6% / 12.4%
Trappola del favorito: no
Completezza dei dati: 24%
Contesto della partita
Copertura dei bookmaker: 1×2 3 · total 0
Torneo: ITF Uomini - Singolare: M15 Bali 3 (Indonesia), Cemento
Da Costa R. (Inz)
Heisnam S. (Ind)
Tutte le statistiche e le conclusioni del modello
Modello contro mercato
Glicko 1 / 2: 63.8% / 36.2%
Mercato 1 / 2: 64.1% / 35.9%
Trappola del favorito: no
Completezza dei dati: 24%
Contesto della partita
Copertura dei bookmaker: 1×2 5 · total 0
Torneo: ITF Uomini - Singolare: M15 Bali 3 (Indonesia), Cemento
Analisi
Why are PropickAI tennis pronostici effective?
Tennis is a sport of individual matchups, so the modello considers more than just player ranking. It factors in court surface, forma in recent tournaments, head-to-head records, serve and return quality, pareggio density and possible fatigue. IA tennis pronostici help you see where ATP and WTA statistics partita the mercato quota and where there is a discrepancy.