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IA tennis pronósticos: professional partido breakdown
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Probabilidad de victoria en vivo (implícita del mercado) — con qué frecuencia gana, no un pronóstico de beneficio.
Djuric B
Motta A
Michalski, Daniel
Mashtakov, Nikita
Ghetu G
Mazdrashki A
Pace F
Steur J L S
Ritschard A
Perez Contri S
Zoldakova D
Mikulskyte, Justina
Juhas K
Popko D. (Kaz)
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 48.5% / 51.5%
Mercado 1 / 2: 48.3% / 51.7%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 29%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 2 · total 0
Torneo: ITF Masculino - Individual: M15 Kursumlijska Banja 13 (Serbia), Tierra
Burdet A./Nikles I.
Baumgartner S./Berrut A.
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 82.0% / 18.0%
Mercado 1 / 2: 82.8% / 17.2%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 24%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 3 · total 0
Torneo: ITF Masculino - Dobles: M25 Lausanne (Switzerland), Tierra
Duda A./Frohlich M.
Eichenseher D./Erhardt M. A.
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 21.8% / 78.2%
Mercado 1 / 2: 20.9% / 79.1%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 24%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 3 · total 0
Torneo: ITF Masculino - Dobles: M15 Allershausen (Germany), Tierra
Dukhan Ch./Zhaviia D.
Asravi A./Ibrahim K.
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 38.4% / 61.6%
Mercado 1 / 2: 38.1% / 61.9%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 24%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 2 · total 0
Torneo: ITF Masculino - Dobles: M15 Hurghada 6 (Egypt), Dura
Bosman C./Reguer A.
Ezzat Ia./Petretic L.
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 50.0% / 50.0%
Mercado 1 / 2: 50.0% / 50.0%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 24%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 3 · total 0
Torneo: ITF Femenino - Dobles: W15 Hurghada 6 (Egypt), Dura
Fery, Arthur
Buse, Ignacio
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 53.3% / 46.7%
Mercado 1 / 2: 53.0% / 47.0%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 6 · total 0
Torneo: Winston Salem, USA
Reymond A / Sanchez L
Donski A / Martin D
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 60.3% / 39.7%
Mercado 1 / 2: 60.7% / 39.3%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 24%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 2 · total 0
Torneo: Kingston 2, Jamaica, Dobles
Kozyreva M / Lumsden M
Dzhoint M./Siui Ifan
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 45.6% / 54.4%
Mercado 1 / 2: 45.3% / 54.7%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 24%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 2 · total 0
Torneo: Monterrey, Mexico, Dobles
Maio E. (Ssha)
Andrade, Andrés
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 46.8% / 53.2%
Mercado 1 / 2: 47.0% / 53.1%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 24%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 5 · total 0
Torneo: Kingston 2, Jamaica
Parry, Diane
Mertens, Elise
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 35.2% / 64.8%
Mercado 1 / 2: 34.5% / 65.5%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 44%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 6 · total 0
Torneo: Internacional Monterrey, Mexico
Chen K. S. (Tvn)
Dellavedova M
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 21.0% / 79.0%
Mercado 1 / 2: 20.1% / 79.9%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 24%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 5 · total 0
Torneo: ITF Masculino - Individual: M25 Taipei 2 (Taiwan), Dura
Shi Han
Khan Zh. (Kit)
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 87.7% / 12.3%
Mercado 1 / 2: 88.5% / 11.5%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 24%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 3 · total 0
Torneo: ITF Femenino - Individual: W15 Tianjin 4 (China), Dura
Fen Sh./Li Ch.
Gavrila O / Sakellaridi S
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 49.9% / 50.1%
Mercado 1 / 2: 50.0% / 50.0%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 24%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 2 · total 0
Torneo: ITF Femenino - Dobles: W75 Bytom (Poland), Tierra
Wu, Yibing
Walton, Adam
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 49.8% / 50.2%
Mercado 1 / 2: 50.0% / 50.0%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 24%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 3 · total 0
Torneo: US Open, New York, USA
Lehecka, Jiri
Carreno Busta, Pablo
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 77.4% / 22.6%
Mercado 1 / 2: 78.1% / 21.9%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 29%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 4 · total 0
Torneo: US Open, New York, USA
Majchrzak, Kamil
Medjedovic, Hamad
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 53.3% / 46.7%
Mercado 1 / 2: 53.0% / 47.0%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 24%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 3 · total 0
Torneo: US Open, New York, USA
Merida Aguilar D
Fucsovics, Marton
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 78.5% / 21.5%
Mercado 1 / 2: 79.0% / 21.1%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 4 · total 0
Torneo: US Open, New York, USA
Prizmic, Dino
Shevchenko, Alexander
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 70.4% / 29.6%
Mercado 1 / 2: 71.0% / 29.0%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 6 · total 0
Torneo: US Open, New York, USA
Shimabukuro, Sho
Rinderknech, Arthur
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 36.7% / 63.3%
Mercado 1 / 2: 36.4% / 63.6%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 24%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 2 · total 0
Torneo: US Open, New York, USA
Blinkova, Anna
Kalinskaya, Anna
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 27.8% / 72.2%
Mercado 1 / 2: 27.2% / 72.8%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 6 · total 0
Torneo: US Open, New York, USA
Volynets, Katie
Noskova, Linda
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 28.3% / 71.7%
Mercado 1 / 2: 27.7% / 72.3%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 6 · total 0
Torneo: US Open, New York, USA
Gibson, Talia
Vekic, Donna
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 48.6% / 51.4%
Mercado 1 / 2: 48.8% / 51.3%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 6 · total 0
Torneo: US Open, New York, USA
Golubic, Viktorija
Parry, Diane
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 46.0% / 54.0%
Mercado 1 / 2: 45.8% / 54.2%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 6 · total 0
Torneo: US Open, New York, USA
Joint, Maya
Samsonova, Liudmila
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 31.0% / 69.0%
Mercado 1 / 2: 30.7% / 69.4%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 44%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 4 · total 0
Torneo: US Open, New York, USA
Krueger, Ashlyn
Anisimova, Amanda
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 18.6% / 81.4%
Mercado 1 / 2: 17.9% / 82.1%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 4 · total 0
Torneo: US Open, New York, USA
Paolini, Jasmine
Erjavec, Veronika
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 59.8% / 40.2%
Mercado 1 / 2: 83.3% / 16.7%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 1 · total 0
Torneo: US Open, New York, USA
Rakhimova, Kamilla
Krejcikova, Barbora
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 26.2% / 73.8%
Mercado 1 / 2: 25.6% / 74.4%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 4 · total 0
Torneo: US Open, New York, USA
Snigur, Daria
Shnaider, Diana
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 29.5% / 70.5%
Mercado 1 / 2: 28.9% / 71.1%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 6 · total 0
Torneo: US Open, New York, USA
Stephens, Sloane
Tauson, Clara
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 30.9% / 69.1%
Mercado 1 / 2: 30.2% / 69.8%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 4 · total 0
Torneo: US Open, New York, USA
Chwalinska, Maja
Townsend, Taylor
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 33.4% / 66.6%
Mercado 1 / 2: 32.6% / 67.4%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 4 · total 0
Torneo: US Open, New York, USA
Analítica
Why are PropickAI tennis pronósticos effective?
Tenis is a sport of individual matchups, so the modelo considers more than just player ranking. It factors in court surface, forma in recent tournaments, head-to-head records, serve and return quality, empate density and possible fatigue. IA tennis pronósticos help you see where ATP and WTA statistics partido the mercado línea and where there is a discrepancy.