Tablica meczów
AI tennis typy: professional mecz breakdown
The page gathers the upcoming mecze of the selected sport, model prawdopodobieństwa, kursy, results and AI breakdowns in a single mecz center.
Prawdopodobieństwo wygranej na żywo (implikowane przez rynek) — jak często wygrywa, a nie prognoza zysku.
Shprynov Aleksandr
Khodor Rodion
Mitsui Sh./Nakagava N.
Ishikava T./Noguchi M.
Kandil O. (Egi)
Hamza Reguig S
Kabazard E
Singkh Svarmaniu
Kshitidzh A
Morolli A
Ellis B
Falck R. (Nzl)
Gschwendtner J
Monzon I
Papoe R M
Misasi G
Sultanov, Khumoyun
Fomin, Sergey
Bar Biryukov, Petr
Leong M W K
Samrej, Kasidit
Moriya, Hiroki
Dong Chen / Hasson J
Blando M / Khashimoto Kh
Fitriadi M-R / Chzhao
Sun Chzhenyuy / Van Yuykun
Persell M / Van Tszytsun
Koyama Kh / Tomida Yu
Chen Sin-Dao / Li Ventsze
Chkhve Chesun / Kim Kyn-Chun
Chkho Syn-Voo / Chkhun Yunson
Koizumi N / Taka Y
Tak Kosta R-A / Zapp E-D
Dzhaysingkhani R / Kambodzh U
Kobori M / Shimizu A
Li Yn-Khe / Sato Khikaru
Wei Sijia / Yuan Chengyiyi
Li Yuy-Yun / Chzhan In
Sato Himari
Choi Sohee
Ekhab M
Sahoo D
Campese C
El-Feki G
Lakshmanan A
Fellouz Dzh
Shvangiradze A
Baiurko A
Siniakov, Daniel
Kravchenko, Georgii
Wszystkie statystyki i wnioski modelu
Model kontra rynek
Glicko 1 / 2: 52.7% / 47.3%
Rynek 1 / 2: 52.6% / 47.4%
Pułapka faworyta: no
Kompletność danych: 39%
Kontekst meczu
Pokrycie bukmacherów: 1×2 6 · total 0
Turniej: Plovdiv 3, Bulgaria
Faurel, Thomas
Irwanto J
Wszystkie statystyki i wnioski modelu
Model kontra rynek
Glicko 1 / 2: 45.5% / 54.5%
Rynek 1 / 2: 71.1% / 28.9%
Pułapka faworyta: no
Kompletność danych: 39%
Kontekst meczu
Pokrycie bukmacherów: 1×2 1 · total 0
Turniej: Plovdiv 3, Bulgaria
Ovcharenko, Oleksandr
Strombachs, Robert
Wszystkie statystyki i wnioski modelu
Model kontra rynek
Glicko 1 / 2: 69.3% / 30.7%
Rynek 1 / 2: 69.8% / 30.2%
Pułapka faworyta: no
Kompletność danych: 24%
Kontekst meczu
Pokrycie bukmacherów: 1×2 3 · total 0
Turniej: Plovdiv 3, Bulgaria
Nesterov, Pyotr
Milev, Yanaki
Wszystkie statystyki i wnioski modelu
Model kontra rynek
Glicko 1 / 2: 76.2% / 23.8%
Rynek 1 / 2: 76.7% / 23.3%
Pułapka faworyta: no
Kompletność danych: 39%
Kontekst meczu
Pokrycie bukmacherów: 1×2 6 · total 0
Turniej: Plovdiv 3, Bulgaria
Brunclik, Petr
Sorger, Sebastian
Wszystkie statystyki i wnioski modelu
Model kontra rynek
Glicko 1 / 2: 45.7% / 54.3%
Rynek 1 / 2: 45.7% / 54.4%
Pułapka faworyta: no
Kompletność danych: 39%
Kontekst meczu
Pokrycie bukmacherów: 1×2 4 · total 0
Turniej: Plovdiv 3, Bulgaria
Vanshelboim, Eric
Hemery, Calvin
Wszystkie statystyki i wnioski modelu
Model kontra rynek
Glicko 1 / 2: 35.6% / 64.4%
Rynek 1 / 2: 35.1% / 64.9%
Pułapka faworyta: no
Kompletność danych: 39%
Kontekst meczu
Pokrycie bukmacherów: 1×2 4 · total 0
Turniej: Plovdiv 3, Bulgaria
Martin Tiffon, Pol
Ficovich, Juan Pablo
Wszystkie statystyki i wnioski modelu
Model kontra rynek
Glicko 1 / 2: 64.9% / 35.1%
Rynek 1 / 2: 65.1% / 34.9%
Pułapka faworyta: no
Kompletność danych: 39%
Kontekst meczu
Pokrycie bukmacherów: 1×2 6 · total 0
Turniej: Plovdiv 3, Bulgaria
Mashtakov, Nikita
Popovic, Stefan
Wszystkie statystyki i wnioski modelu
Model kontra rynek
Glicko 1 / 2: 66.7% / 33.3%
Rynek 1 / 2: 67.0% / 33.0%
Pułapka faworyta: no
Kompletność danych: 24%
Kontekst meczu
Pokrycie bukmacherów: 1×2 3 · total 0
Turniej: Plovdiv 3, Bulgaria
Jasika, Omar
Santillan, Akira
Wszystkie statystyki i wnioski modelu
Model kontra rynek
Glicko 1 / 2: 59.1% / 40.9%
Rynek 1 / 2: 58.9% / 41.1%
Pułapka faworyta: no
Kompletność danych: 39%
Kontekst meczu
Pokrycie bukmacherów: 1×2 4 · total 0
Turniej: Zhangjiagang, China
Soto, Matias
Feldbausch, Kilian
Wszystkie statystyki i wnioski modelu
Model kontra rynek
Glicko 1 / 2: 23.5% / 76.5%
Rynek 1 / 2: 22.6% / 77.4%
Pułapka faworyta: no
Kompletność danych: 39%
Kontekst meczu
Pokrycie bukmacherów: 1×2 5 · total 0
Turniej: Como, Italy
Uaild T. (Bra)
Krumich, Martin
Wszystkie statystyki i wnioski modelu
Model kontra rynek
Glicko 1 / 2: 57.5% / 42.5%
Rynek 1 / 2: 57.3% / 42.7%
Pułapka faworyta: no
Kompletność danych: 24%
Kontekst meczu
Pokrycie bukmacherów: 1×2 2 · total 0
Turniej: Como, Italy
Bernet, Henry
Napolitano, Stefano
Wszystkie statystyki i wnioski modelu
Model kontra rynek
Glicko 1 / 2: 55.3% / 44.7%
Rynek 1 / 2: 55.0% / 45.0%
Pułapka faworyta: no
Kompletność danych: 39%
Kontekst meczu
Pokrycie bukmacherów: 1×2 6 · total 0
Turniej: Como, Italy
Wallin, Olle
Nikles, Johan
Wszystkie statystyki i wnioski modelu
Model kontra rynek
Glicko 1 / 2: 66.8% / 33.2%
Rynek 1 / 2: 67.0% / 33.0%
Pułapka faworyta: no
Kompletność danych: 39%
Kontekst meczu
Pokrycie bukmacherów: 1×2 6 · total 0
Turniej: Como, Italy
Jianu F C
Squire, Henri
Wszystkie statystyki i wnioski modelu
Model kontra rynek
Glicko 1 / 2: 42.6% / 57.4%
Rynek 1 / 2: 42.2% / 57.8%
Pułapka faworyta: no
Kompletność danych: 39%
Kontekst meczu
Pokrycie bukmacherów: 1×2 4 · total 0
Turniej: Międzynarodowy Como, Italy
Seyboth Wild, Thiago
Krumich, Martin
Wszystkie statystyki i wnioski modelu
Model kontra rynek
Glicko 1 / 2: 57.5% / 42.5%
Rynek 1 / 2: 57.8% / 42.2%
Pułapka faworyta: no
Kompletność danych: 39%
Kontekst meczu
Pokrycie bukmacherów: 1×2 5 · total 0
Turniej: Międzynarodowy Como, Italy
Vasilev, Alexander
La Serna, Juan Manuel
Wszystkie statystyki i wnioski modelu
Model kontra rynek
Glicko 1 / 2: 38.4% / 61.6%
Rynek 1 / 2: 37.7% / 62.3%
Pułapka faworyta: no
Kompletność danych: 39%
Kontekst meczu
Pokrycie bukmacherów: 1×2 6 · total 0
Turniej: Międzynarodowy Plovdiv 3, Bulgaria
Lajal, Mark
Boitan, Gabi Adrian
Wszystkie statystyki i wnioski modelu
Model kontra rynek
Glicko 1 / 2: 74.8% / 25.2%
Rynek 1 / 2: 75.3% / 24.7%
Pułapka faworyta: no
Kompletność danych: 24%
Kontekst meczu
Pokrycie bukmacherów: 1×2 5 · total 0
Turniej: Manacor, Spain, Qualifying
Broom, Charles
Erhard, Mathys
Wszystkie statystyki i wnioski modelu
Model kontra rynek
Glicko 1 / 2: 63.5% / 36.5%
Rynek 1 / 2: 63.8% / 36.3%
Pułapka faworyta: no
Kompletność danych: 24%
Kontekst meczu
Pokrycie bukmacherów: 1×2 3 · total 0
Turniej: Manacor, Spain, Qualifying
Gueymard Wayenburg, Sascha
Callejon Hernando, Sergio
Wszystkie statystyki i wnioski modelu
Model kontra rynek
Glicko 1 / 2: 57.3% / 42.7%
Rynek 1 / 2: 57.5% / 42.5%
Pułapka faworyta: no
Kompletność danych: 24%
Kontekst meczu
Pokrycie bukmacherów: 1×2 3 · total 0
Turniej: Manacor, Spain, Qualifying
Pucinelli de Almeida, Matheus
Gengel, Marek
Wszystkie statystyki i wnioski modelu
Model kontra rynek
Glicko 1 / 2: 68.5% / 31.5%
Rynek 1 / 2: 68.6% / 31.4%
Pułapka faworyta: no
Kompletność danych: 24%
Kontekst meczu
Pokrycie bukmacherów: 1×2 5 · total 0
Turniej: Manacor, Spain, Qualifying
Fita Juan S
Rodenas P
Wszystkie statystyki i wnioski modelu
Model kontra rynek
Glicko 1 / 2: 21.6% / 78.4%
Rynek 1 / 2: 21.0% / 79.0%
Pułapka faworyta: no
Kompletność danych: 29%
Kontekst meczu
Pokrycie bukmacherów: 1×2 3 · total 0
Turniej: ITF Mężczyźni - Singiel: M15 Madrid (Spain), Ziemna
Miletich I
Ernandes K. (Isp)
Wszystkie statystyki i wnioski modelu
Model kontra rynek
Glicko 1 / 2: 35.8% / 64.2%
Rynek 1 / 2: 35.5% / 64.5%
Pułapka faworyta: no
Kompletność danych: 24%
Kontekst meczu
Pokrycie bukmacherów: 1×2 3 · total 0
Turniej: ITF Mężczyźni - Singiel: M15 Madrid (Spain), Ziemna
Munk Mesa B
Cordoba C
Wszystkie statystyki i wnioski modelu
Model kontra rynek
Glicko 1 / 2: 42.1% / 57.9%
Rynek 1 / 2: 42.1% / 57.9%
Pułapka faworyta: no
Kompletność danych: 24%
Kontekst meczu
Pokrycie bukmacherów: 1×2 3 · total 0
Turniej: ITF Mężczyźni - Singiel: M15 Madrid (Spain), Ziemna
Garsiia A. (Isp)
Palomar X. (Isp)
Wszystkie statystyki i wnioski modelu
Model kontra rynek
Glicko 1 / 2: 75.8% / 24.2%
Rynek 1 / 2: 76.2% / 23.8%
Pułapka faworyta: no
Kompletność danych: 24%
Kontekst meczu
Pokrycie bukmacherów: 1×2 3 · total 0
Turniej: ITF Mężczyźni - Singiel: M15 Madrid (Spain), Ziemna
Michalski, Daniel
Moro Canas, Alejandro
Wszystkie statystyki i wnioski modelu
Model kontra rynek
Glicko 1 / 2: 44.1% / 55.9%
Rynek 1 / 2: 43.6% / 56.4%
Pułapka faworyta: no
Kompletność danych: 24%
Kontekst meczu
Pokrycie bukmacherów: 1×2 4 · total 0
Turniej: Porto, Portugal
McDonald, Niels
Dalla Valle, Enrico
Wszystkie statystyki i wnioski modelu
Model kontra rynek
Glicko 1 / 2: 42.5% / 57.5%
Rynek 1 / 2: 42.3% / 57.7%
Pułapka faworyta: no
Kompletność danych: 39%
Kontekst meczu
Pokrycie bukmacherów: 1×2 2 · total 0
Turniej: Porto, Portugal
Sanchez Izquierdo, Nikolas
Damas, Miguel
Wszystkie statystyki i wnioski modelu
Model kontra rynek
Glicko 1 / 2: 63.0% / 37.0%
Rynek 1 / 2: 63.3% / 36.7%
Pułapka faworyta: no
Kompletność danych: 24%
Kontekst meczu
Pokrycie bukmacherów: 1×2 5 · total 0
Turniej: Porto, Portugal
Hardt, Nick
Cecchinato, Marco
Wszystkie statystyki i wnioski modelu
Model kontra rynek
Glicko 1 / 2: 29.4% / 70.6%
Rynek 1 / 2: 28.9% / 71.1%
Pułapka faworyta: no
Kompletność danych: 44%
Kontekst meczu
Pokrycie bukmacherów: 1×2 4 · total 0
Turniej: Porto, Portugal
Holmgren, August
Balshaw, Felix
Wszystkie statystyki i wnioski modelu
Model kontra rynek
Glicko 1 / 2: 49.6% / 50.4%
Rynek 1 / 2: 49.5% / 50.5%
Pułapka faworyta: no
Kompletność danych: 24%
Kontekst meczu
Pokrycie bukmacherów: 1×2 3 · total 0
Turniej: Manacor, Spain
Echargui, Moez
Pinnington Jones, Jack
Wszystkie statystyki i wnioski modelu
Model kontra rynek
Glicko 1 / 2: 37.3% / 62.7%
Rynek 1 / 2: 37.2% / 62.8%
Pułapka faworyta: no
Kompletność danych: 24%
Kontekst meczu
Pokrycie bukmacherów: 1×2 3 · total 0
Turniej: Manacor, Spain
Analityka
Why are PropickAI tennis typy effective?
Tenis is a sport of individual matchups, so the model considers more than just player ranking. It factors in court surface, forma in recent tournaments, head-to-head records, serve and return quality, remis density and possible fatigue. AI tennis typy help you see where ATP and WTA statistics mecz the rynek kurs and where there is a discrepancy.