Panel de partidos
IA tennis pronósticos: professional partido breakdown
The page gathers the upcoming partidos of the selected sport, modelo probabilidades, cuotas, results and IA breakdowns in a single partido center.
Rifqi Fitriadi M./Sarksian D.
Pan W./Sun Z.
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 75.0% / 25.0%
Mercado 1 / 2: 76.6% / 23.4%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 18%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 2 · total 0
Torneo: ITF Masculino - Dobles: M15 Maanshan 7 (China), dura
Hongyu Y./Trongcharoenchaikul V.
Chun Iu./Kim D. J.
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 41.9% / 58.1%
Mercado 1 / 2: 41.1% / 58.9%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 18%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 2 · total 0
Torneo: ITF Masculino - Dobles: M15 Maanshan 7 (China), dura
Ann S./Oh Chan-Yeong
Jones Alex / Jones Miles
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 45.9% / 54.1%
Mercado 1 / 2: 33.3% / 66.8%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 18%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 1 · total 0
Torneo: ITF Masculino - Dobles: M15 Maanshan 7 (China), dura
Charlton Dzh./Pak U.
Lai C. K./Yang M.
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 64.4% / 35.6%
Mercado 1 / 2: 66.3% / 33.7%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 18%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 3 · total 0
Torneo: ITF Masculino - Dobles: M15 Maanshan 7 (China), dura
Kalyakina M
Kim A / Martin D
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 5 · total 0
Torneo: ITF Femenino - Individual: W15 Tianjin 3 (China), dura
Yodpetch K
Deng T. T. (Shve)
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 61.9% / 38.1%
Mercado 1 / 2: 61.5% / 38.5%
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: W15 Tianjin 3 (China), dura
Wang Meiling
Zhu Chenting
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 36.4% / 63.6%
Mercado 1 / 2: 35.4% / 64.6%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 24%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 5 · total 0
Torneo: ITF Femenino - Individual: W15 Tianjin 3 (China), dura
Langmo, Christian
Wei Sijia
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 14.9% / 85.1%
Mercado 1 / 2: 10.8% / 89.3%
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: W15 Tianjin 3 (China), dura
Khan Zh. (Kit)
Chen Meng Yi
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Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 68.2% / 31.8%
Mercado 1 / 2: 69.3% / 30.7%
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: W15 Tianjin 3 (China), dura
Chanta A / Naklo T
Chon S./Ye Q.
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 77.2% / 22.8%
Mercado 1 / 2: 79.1% / 20.9%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 18%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 2 · total 0
Torneo: ITF Femenino - Dobles: W15 Tianjin 3 (China), dura
Milic, Ognjen
Ratti, Lucio
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Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 49.3% / 50.7%
Mercado 1 / 2: 48.1% / 51.9%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 24%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 5 · total 0
Torneo: Sion, Switzerland
Brunold, Mika
Zahraj, Patrick
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Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 65.2% / 34.8%
Mercado 1 / 2: 66.9% / 33.1%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 24%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 4 · total 0
Torneo: Sion, Switzerland
Dellen Velasko M. (Bol)
Nijboer, Ryan
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Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 43.7% / 56.3%
Mercado 1 / 2: 43.3% / 56.7%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 24%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 3 · total 0
Torneo: Sion, Switzerland
Compagnucci, Tommaso
Dahlin, Max
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 44.6% / 55.4%
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 3 · total 0
Torneo: Sion, Switzerland
Mena, Facundo
La Serna, Juan Manuel
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 53.0% / 47.0%
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 6 · total 0
Torneo: Sion, Switzerland
Staeheli, Luca
Chepelev, Andrey
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 53.1% / 46.9%
Mercado 1 / 2: 53.1% / 47.0%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 5 · total 0
Torneo: Sion, Switzerland
Broska, Florian
Cuenin, Sean
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 39.4% / 60.6%
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 5 · total 0
Torneo: Prague, Czech Republic
Rehberg, Max Hans
Nicod, Jakub
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 66.4% / 33.6%
Mercado 1 / 2: 68.1% / 31.9%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 39%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 4 · total 0
Torneo: Prague, Czech Republic
Zoldakova D
Teixido Garcia A. (Isp)
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 60.3% / 39.7%
Mercado 1 / 2: 61.5% / 38.5%
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: W50 Prague (Czechia), tierra
Zolotareva A
Serban R G
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 56.9% / 43.1%
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 Femenino - Individual: W50 Prague (Czechia), tierra
Meir L. (Ita)
Kotliar Y
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 26.6% / 73.4%
Mercado 1 / 2: 25.0% / 75.1%
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: W50 Prague (Czechia), tierra
Havlickova L
Bervid V
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 83.8% / 16.2%
Mercado 1 / 2: 86.7% / 13.3%
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: W50 Prague (Czechia), tierra
Feistel G. (Pol)
Gniewkowska O
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 43.0% / 57.0%
Mercado 1 / 2: 90.7% / 9.3%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 24%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 1 · total 0
Torneo: ITF Femenino - Individual: W35 Krakow (Poland), tierra
Straszewska B. (Pol)
Zelnickova R
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 41.8% / 58.2%
Mercado 1 / 2: 10.1% / 89.9%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 24%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 1 · total 0
Torneo: ITF Femenino - Individual: W35 Krakow (Poland), tierra
Samir S
Leikina P. (Mir)
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 42.6% / 57.4%
Mercado 1 / 2: 57.9% / 42.1%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 24%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 1 · total 0
Torneo: ITF Femenino - Individual: W35 Krakow (Poland), tierra
Burylo M./Chastang Cooper A.
Gniewkowska O./Podlinska M.
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 15.2% / 84.8%
Mercado 1 / 2: 12.4% / 87.6%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 18%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 2 · total 0
Torneo: ITF Femenino - Dobles: W35 Krakow (Poland), tierra
Gorshka D./Paszun A.
Affelt N./Kmiecik A.
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 60.6% / 39.4%
Mercado 1 / 2: 61.5% / 38.5%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 18%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 3 · total 0
Torneo: ITF Femenino - Dobles: W35 Krakow (Poland), tierra
Gusar S./Straszewska B.
Garsiia-Peres G./Turini V.
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 28.3% / 71.7%
Mercado 1 / 2: 25.6% / 74.4%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 18%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 3 · total 0
Torneo: ITF Femenino - Dobles: W35 Krakow (Poland), tierra
Sakellaridi S./Vilar G.
Leikina P./Vysochanska K.
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 31.3% / 68.7%
Mercado 1 / 2: 29.5% / 70.5%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 18%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 2 · total 0
Torneo: ITF Femenino - Dobles: W35 Krakow (Poland), tierra
Kuczer D./Samir S.
Maduzzi G./Pace F.
Todas las estadísticas y conclusiones del modelo
Modelo contra mercado
Glicko 1 / 2: 39.7% / 60.3%
Mercado 1 / 2: 37.6% / 62.4%
Trampa del favorito: no
Completitud de los datos: 18%
Contexto del partido
Cobertura de casas de apuestas: 1×2 2 · total 0
Torneo: ITF Femenino - Dobles: W35 Krakow (Poland), tierra
Analítica
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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.