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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.
Fearnley, Jacob
Rodionov, Jurij
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 58.2% / 41.8%
Mercado 1 / 2: 58.1% / 41.9%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 42%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 4 · total 0
Torneo: Internacional US Open, New York, USA
Gaubas, Vilius
Wendelken, Harry
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 69.0% / 31.0%
Mercado 1 / 2: 69.4% / 30.6%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 42%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 6 · total 0
Torneo: Internacional US Open, New York, USA
Piros, Zsombor
O’Connell, C.
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 40.7% / 59.3%
Mercado 1 / 2: 40.1% / 60.0%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 6 · total 0
Torneo: Internacional US Open, New York, USA
Harris, Lloyd
Llamas Ruiz, Pablo
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 61.0% / 39.0%
Mercado 1 / 2: 61.0% / 39.0%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 6 · total 0
Torneo: Internacional US Open, New York, USA
Semenistaja, Darja
Hunter, Storm
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 38.3% / 61.7%
Mercado 1 / 2: 38.1% / 62.0%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 6 · total 0
Torneo: Internacional US Open, New York, USA
Liutova, Kristina
Kubka, Martyna
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 72.0% / 28.0%
Mercado 1 / 2: 72.4% / 27.7%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 6 · total 0
Torneo: Internacional US Open, New York, USA
Zheng, Qinwen
Pridankina, Elena
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 67.3% / 32.7%
Mercado 1 / 2: 67.8% / 32.2%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 42%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 3 · total 0
Torneo: Internacional US Open, New York, USA
Watson, Heather
Dart, Harriet
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 39.3% / 60.7%
Mercado 1 / 2: 39.1% / 60.9%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 4 · total 0
Torneo: Internacional US Open, New York, USA
Bu, Yunchaokete
Cina, Federico
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 61.5% / 38.5%
Mercado 1 / 2: 62.0% / 38.0%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 6 · total 0
Torneo: Internacional US Open, New York, USA
Draxl, Liam
Schoolkate, Tristan
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 54.2% / 45.8%
Mercado 1 / 2: 54.0% / 46.0%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 4 · total 0
Torneo: Internacional US Open, New York, USA
Gaston, Hugo
Smith, Colton
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 56.1% / 43.9%
Mercado 1 / 2: 56.0% / 44.0%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 6 · total 0
Torneo: Internacional US Open, New York, USA
Kalieva, Elvina
Valdmannova, Vendula
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 46.3% / 53.7%
Mercado 1 / 2: 46.5% / 53.5%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 6 · total 0
Torneo: Internacional US Open, New York, USA
Jones, Francesca
Garlend Dzh. (Tvn)
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 60.6% / 39.4%
Mercado 1 / 2: 60.6% / 39.4%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 4 · total 0
Torneo: Internacional US Open, New York, USA
Banthia S / Kadhe A
Forbes M / Kim A
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 54.4% / 45.6%
Mercado 1 / 2: 70.8% / 29.2%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 33%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 1 · total 0
Torneo: Internacional Kingston 2, Jamaica, Dobles
Pacheco Mendez, Rodrigo
Andrade, Andrés
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 60.9% / 39.1%
Mercado 1 / 2: 61.2% / 38.8%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 6 · total 0
Torneo: Internacional Kingston 2, Jamaica
Arribage T / Guinard M
Krajicek A / Mektic N
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 47.8% / 52.3%
Mercado 1 / 2: 47.3% / 52.7%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 4 · total 0
Torneo: Internacional Winston Salem, USA, Dobles
Hozumi E / Martins I
Haverlag I / Radisic N
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 54.8% / 45.2%
Mercado 1 / 2: 44.0% / 56.0%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 24%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 1 · total 0
Torneo: Philadelphia, USA, Dobles
Chong E / Yang Z
Kolodziejova M / Maleckova J
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 57.5% / 42.5%
Mercado 1 / 2: 55.9% / 44.2%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 24%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 1 · total 0
Torneo: Philadelphia, USA, Dobles
Ansari K./Sanches A.-S.
Navarro M./Romero K.
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 46.2% / 53.8%
Mercado 1 / 2: 46.0% / 54.0%
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: W35 Barueri (Brazil), Dura
Mesarovic M./Vukadin N.
Farag-Cao A./Peck J.
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 58.8% / 41.2%
Mercado 1 / 2: 59.0% / 41.0%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 24%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 3 · total 0
Torneo: ITF Masculino - Dobles: M15 Champaign, IL (USA), Dura
Dhokia R./Dzhons R.
Elamin A / Nagoudi A
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 41.3% / 58.7%
Mercado 1 / 2: 41.0% / 59.0%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 24%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 3 · total 0
Torneo: ITF Masculino - Dobles: M15 Monastir 28 (Tunisia), Dura
Reymond A / Sanchez L
Banthia S / Kadhe A
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 61.3% / 38.7%
Mercado 1 / 2: 61.4% / 38.6%
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
Donski A / Martin D
Puttergill C / Rai A
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 45.6% / 54.4%
Mercado 1 / 2: 45.3% / 54.8%
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
Buse, Ignacio
Bonzi, Benjamin
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 45.2% / 54.8%
Mercado 1 / 2: 45.2% / 54.8%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 6 · total 0
Torneo: Internacional Winston Salem, USA
Duckworth, James
Fery, Arthur
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 42.3% / 57.7%
Mercado 1 / 2: 42.0% / 58.0%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 44%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 5 · total 0
Torneo: Internacional Winston Salem, USA
Barros V. L. (Bra)
Leme Da Silva N. V. (Bra)
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 52.9% / 47.1%
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: ITF Femenino - Individual: W35 Barueri (Brazil), Dura
Valentova, Tereza
Grabher, Julia
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 76.8% / 23.2%
Mercado 1 / 2: 77.6% / 22.4%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 24%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 5 · total 0
Torneo: Philadelphia, USA
Selekhmeteva, Oksana
Volynets, Katie
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 22.4% / 77.6%
Mercado 1 / 2: 21.8% / 78.2%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 24%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 5 · total 0
Torneo: Philadelphia, USA
Maio E. (Ssha)
Miguel L. A. (Bra)
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 48.3% / 51.7%
Mercado 1 / 2: 48.5% / 51.5%
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
Dakvort Dzh. (Avs)
Fery, Arthur
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 42.5% / 57.5%
Mercado 1 / 2: 42.5% / 57.5%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 29%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 3 · total 0
Torneo: Winston Salem, 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.
