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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.
Volynets, Katie
Noskova, Linda
Golubic, Viktorija
Parry, Diane
Snigur, Daria
Shnaider, Diana
Podoroska, Nadia
Waltert, Simona
Hanfmann, Yannick
Tabilo, Alejandro
Berrettini, Matteo
Wawrinka, Stan
Darderi, Luciano
Wendelken, Harry
Halys, Quentin
Diaz Acosta, Facundo
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 72.1% / 27.9%
Mercado 1 / 2: 72.6% / 27.4%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 5 · total 0
Torneo: Internacional US Open, New York, USA
Shang, Juncheng
Trungelliti, Marco
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 64.5% / 35.5%
Mercado 1 / 2: 64.8% / 35.2%
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
Grabher, Julia
Cirstea, Sorana
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 13.2% / 86.8%
Mercado 1 / 2: 11.9% / 88.1%
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
Auger-Aliassime, Felix
Hijikata, Rinky
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 85.3% / 14.7%
Mercado 1 / 2: 86.2% / 13.8%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 5 · total 0
Torneo: Internacional US Open, New York, USA
Swiatek, Iga
Wang, Xiyu
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 88.2% / 11.8%
Mercado 1 / 2: 89.0% / 11.0%
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
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
Mensik, Jakub
Mochizuki, Shintaro
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 85.8% / 14.2%
Mercado 1 / 2: 86.8% / 13.3%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 5 · total 0
Torneo: US Open, New York, USA
Cocciaretto, Elisabetta
Siniakova, Katerina
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 38.8% / 61.2%
Mercado 1 / 2: 38.2% / 61.9%
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
Joint, Maya
Samsonova, Liudmila
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 30.6% / 69.4%
Mercado 1 / 2: 30.2% / 69.8%
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
Dimitrov, Grigor
Popyrin, Alexei
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Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 64.5% / 35.5%
Mercado 1 / 2: 64.7% / 35.3%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 7 · total 0
Torneo: US Open, New York, USA
Borges, Nuno
Tien, Learner
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Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 37.0% / 63.0%
Mercado 1 / 2: 36.5% / 63.5%
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
Burruchaga, Roman Andres
Khachanov, Karen
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 25.0% / 75.0%
Mercado 1 / 2: 24.2% / 75.8%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 7 · total 0
Torneo: US Open, New York, USA
Shelton, Ben
Griekspoor, Tallon
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 83.1% / 16.9%
Mercado 1 / 2: 83.8% / 16.2%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 5 · total 0
Torneo: US Open, New York, USA
Damm Jr, Martin
Tiafo F. (Ssha)
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 25.3% / 74.7%
Mercado 1 / 2: 24.8% / 75.2%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 24%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 4 · total 0
Torneo: US Open, New York, USA
Osaka, Naomi
Zakharova, Anastasia
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 85.4% / 14.6%
Mercado 1 / 2: 86.4% / 13.6%
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
Damm Jr, Martin
Tiafoe, Frances
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 24.1% / 75.9%
Mercado 1 / 2: 23.3% / 76.7%
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
Takahata R
Koizumi N
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 39.3% / 60.7%
Mercado 1 / 2: 39.2% / 60.8%
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 Urayasu (Japan), Dura
Mitsui, Shunsuke
Nakagawa S
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Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 80.7% / 19.3%
Mercado 1 / 2: 81.4% / 18.6%
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 Urayasu (Japan), Dura
Saitoh K
Okabe S. (Iapo)
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 90.5% / 9.5%
Mercado 1 / 2: 91.5% / 8.5%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 18%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 5 · total 0
Torneo: ITF Masculino - Individual: M25 Urayasu (Japan), Dura
Tanuma R
Kavakhasi Iu. (Iapo)
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 58.4% / 41.6%
Mercado 1 / 2: 63.0% / 37.0%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 24%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 1 · total 0
Torneo: ITF Masculino - Individual: M25 Urayasu (Japan), Dura
Oki Y
Imai S
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 27.6% / 72.4%
Mercado 1 / 2: 27.2% / 72.8%
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 Urayasu (Japan), Dura
Ichikawa, Taisei
Roddick J
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 43.1% / 56.9%
Mercado 1 / 2: 42.6% / 57.4%
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 - Individual: M25 Urayasu (Japan), Dura
Ochi M
Tanaka Y
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 57.6% / 42.4%
Mercado 1 / 2: 57.4% / 42.6%
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 - Individual: M25 Urayasu (Japan), Dura
Wang JiaYi
Bai Ch. (Kit)
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 24.9% / 75.1%
Mercado 1 / 2: 23.7% / 76.3%
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: W75 Tianjin (China), Dura
Kulikova A
Yao Xinxin
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 50.2% / 49.8%
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 5 · total 0
Torneo: ITF Femenino - Individual: W75 Tianjin (China), Dura
Naito Y
Astakhova, Darya
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 35.2% / 64.8%
Mercado 1 / 2: 34.7% / 65.3%
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: W75 Tianjin (China), Dura
Yamaguchi Mei
Back Dayeon
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 36.6% / 63.4%
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 3 · total 0
Torneo: ITF Femenino - Individual: W75 Tianjin (China), Dura
Hsu, Yu Hsiou
Ymer, Elias
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 59.4% / 40.6%
Mercado 1 / 2: 59.3% / 40.7%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 24%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 5 · total 0
Torneo: Zhangjiagang, China
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.