| Pegula J | Frech M | |
|---|---|---|
| Победы, % | 68.1% | 47% |
| Хард, % | 69.6% | 49.3% |
| Грунт, % | 65.1% | 45.5% |
| Трава, % | 64.4% | 39.5% |
| Решающий сет, % | 61.9% | 49.2% |
| Тай-брейки, % | 53.8% | 45.6% |
| Титулы (всего) | 11 | 1 |
| Последние 10 | WLWWWLWWWW | LWLWLLLLWL |
Источник: scorego-app.com
| Пегула Дж. (Сша) | Фреш М. (Пол) | |
|---|---|---|
| Эйсы за матч | 4.24 | 3.06 |
| Двойные ошибки за матч | 1.64 | 2.5 |
| Брейки за матч | 3.51 | 4.91 |
Источник: tennisstats.com (средние за матч)
| Jessica Pegula | Magdalena Frech | |
|---|---|---|
| % побед (2026) | 82.1% 23 / 28 Matches | 52.2% 12 / 23 Matches |
| % побед (12 мес.) | 78.0% 39 / 50 Matches | 50.0% 16 / 32 Matches |
| Эйсы за матч | 5.00 | 3.09 |
| Макс. эйсов в матче | 61 % | 43 % |
| Jessica Pegula | Magdalena Frech | |
|---|---|---|
| % побед (2026) | 75.0% 9 / 12 Matches | 28.6% 2 / 7 Matches |
| % побед (12 мес.) | 75.0% 9 / 12 Matches | 28.6% 2 / 7 Matches |
| Эйсы за матч | 3.00 | 2.00 |
| Макс. эйсов в матче | 42 % | 43 % |
| Jessica Pegula | Magdalena Frech | |
|---|---|---|
| % побед (2026) | 80.0% 4 / 5 Matches | 25.0% 1 / 4 Matches |
| % побед (12 мес.) | 80.0% 4 / 5 Matches | 25.0% 1 / 4 Matches |
| Эйсы за матч | 3.00 | 4.75 |
| Макс. эйсов в матче | 80 % | 50 % |
Источник: tennisstats.com
| Jessica Pegula | Magdalena Frech | |
|---|---|---|
| Победы H2H | 5 (100.0%) | 0 (0.0%) |
| Сеты | 10 (83.3%) | 2 (16.7%) |
| Побед в этом году | 79.6% 39 / 49 Matches | 42.9% 15 / 35 Matches |
| Побед за 12 мес. | 77.5% 55 / 71 Matches | 44.4% 20 / 45 Matches |
| Текущий ранг | 3 | 45 |
Источник: tennisstats.com
| Jessica Pegula | Magdalena Frech | |
|---|---|---|
| Призовые (карьера) | $16,295,051 USD | $2,945,916 USD |
| Рейтинг | 3 | 45 |
| Возраст | 32 | 28 |
| Рост | 1.70m | 1.71m |
| Вес | 70kg | 58kg |
| Рабочая рука | Right-handed | Right-handed |
| Jessica Pegula | Magdalena Frech | |
|---|---|---|
| Победы в матчах | 80 % | 43 % |
| Победы (в 3 сетах) | 80 % | 44 % |
| Победы всухую | 51 % | 29 % |
| Победы с отыгрышем | 50 % | 5 % |
| Выиграл ≥1 сет | 90 % | 69 % |
| Победа в 1-м сете | 67 % | 54 % |
| Победа во 2-м сете | 73 % | 43 % |
| Победа в 3-м сете | 74 % | 36 % |
Источник: tennisstats.com
| Jessica Pegula | Magdalena Frech | |
|---|---|---|
| Эйсы | 6 | 4 |
| Двойные ошибки | 6 | 2 |
| 1-я подача, % | 62% | 58% |
| Очки на 1-й подаче | 71% (40/56) | 57% (25/44) |
| Очки на 2-й подаче | 35% (12/34) | 53% (17/32) |
| Брейк-пойнты спасены | 3/6 | 2/7 |
| Приём 1-й подачи | 43% (19/44) | 29% (16/56) |
| Приём 2-й подачи | 47% (15/32) | 65% (22/34) |
| Брейк-пойнты реализованы | 5/7 | 3/6 |
| Service Points Won | 58% (52/90) | 55% (42/77) |
| Return Points Won | 45% (35/77) | 42% (38/90) |
| Total Points Won | 52% (87/167) | 48% (80/167) |
| Last 10 balls | 5 | 5 |
| Match points saved | 0 | 0 |
| Service games won | 77% (10/13) | 62% (8/13) |
| Return games won | 38% (5/13) | 23% (3/13) |
| Total games won | 58% (15/26) | 42% (11/26) |
Источник: tennisstats.com
Проценты исходов по тоталам и пропам: значения для каждого игрока и колонка «матч-тотал».
| Jessica Pegula | Magdalena Frech | Матч-тотал | |
|---|---|---|---|
| Average Games in a Set | 9.04 | 9.91 | 9.48 |
| Больше 6.5 | 93 % | 94 % | 94 % |
| Больше 7.5 | 76 % | 88 % | 82 % |
| Больше 8.5 | 60 % | 74 % | 67 % |
| Больше 9.5 | 38 % | 53 % | 46 % |
| Больше 10.5 | 11 % | 29 % | 20 % |
| Больше 11.5 | 11 % | 29 % | 20 % |
| Jessica Pegula | Magdalena Frech | Матч-тотал | |
|---|---|---|---|
| Эйсы за матч | 4.24 | 3.06 | 7.30 |
| Макс. эйсов в матче | 58 % | 44 % | N/A |
| 1+ | 93 % | 85 % | 94 % |
| 2+ | 84 % | 62 % | 94 % |
| 3+ | 69 % | 53 % | 86 % |
| 4+ | 53 % | 38 % | 78 % |
| 5+ | 44 % | 21 % | 63 % |
| Jessica Pegula | Magdalena Frech | Матч-тотал | |
|---|---|---|---|
| Breaks Per Match | 3.51 | 4.91 | 8.42 |
| Больше 0.5 | 98 % | 97 % | 100 % |
| Больше 1.5 | 98 % | 94 % | 100 % |
| Больше 2.5 | 96 % | 91 % | 100 % |
| Больше 3.5 | 91 % | 82 % | 96 % |
| Больше 4.5 | 11 % | 44 % | 93 % |
| Больше 5.5 | 7 % | 41 % | 82 % |
| Jessica Pegula | Magdalena Frech | Матч-тотал | |
|---|---|---|---|
| Tie Breaks Per Match | 0.18 | 0.35 | 0.27 |
| Больше 0.5 | 18 % | 29 % | 24 % |
| Больше 1.5 | 0 % | 6 % | 3 % |
| Меньше 0.5 | 82 % | 71 % | 24 % |
| Меньше 1.5 | 100 % | 94 % | 3 % |
| Jessica Pegula | Magdalena Frech | Матч-тотал | |
|---|---|---|---|
| Double Faults Per Match | 1.64 | 2.5 | 4.14 |
| Больше 0.5 (1+) | 69 % | 88 % | 96 % |
| Больше 1.5 (2+) | 58 % | 62 % | 86 % |
| Больше 2.5 (3+) | 24 % | 44 % | 80 % |
| Больше 3.5 (4+) | 9 % | 32 % | 73 % |
| Больше 4.5 (5+) | 2 % | 15 % | 60 % |
| Больше 5.5 (6+) | 2 % | 9 % | 46 % |
| Jessica Pegula | Magdalena Frech | Матч-тотал | |
|---|---|---|---|
| Net Points Won Per Match | 8.58 | 7.8 | 16.38 |
| Больше 4.5 (5+) | 100 % | 60 % | 80 % |
| Больше 5.5 (6+) | 75 % | 60 % | 68 % |
| Больше 6.5 (7+) | 67 % | 60 % | 64 % |
| Больше 7.5 (8+) | 50 % | 60 % | 55 % |
| Больше 8.5 (9+) | 42 % | 60 % | 51 % |
| Больше 9.5 (10+) | 42 % | 20 % | 31 % |
Источник: tennisstats.com
Пегула Дж. (Сша) встречается с Фреш М. (Пол) 6 августа 2026 — WTA - ОДИНОЧНЫЙ РАЗРЯД: Торонто (Канада), хард.
Рейтинговая модель Glicko-2 PrognozAI даёт хозяевам 84% на победу. Ниже вас ждут детальная статистика, история встреч, коэффициенты и ИИ-прогноз PrognozAI.
Наш прогноз модели (Glicko-2)
Модель PrognozAI · сравнение с линией рынка (без маржи)
П1 Пегула Дж. (Сша) — 84%
Чистая модель vs рынок (П1 · Пегула Дж. (Сша)): модель 60% · рынок 87% Δ −27 п.п. модель оценивает ниже рынка
Модель оценивает: победа Пегула Дж. (Сша) 83.8%, победа Фреш М. (Пол) 16.2%. Фаворит по модели — Пегула Дж. (Сша).
Информационно-аналитическая оценка, не рекомендация ставки.
Прогноз матмодели
По собранным предматчевым данным фаворитом выглядит Пегула Дж. (Сша).
Справочно
Источник коэффициентов: консенсус рынка. Это «справедливая» вероятность после удаления маржи букмекера из коэффициентов — справочная информация, не прогноз и не рекомендация ставки.
Консенсус моделей
Модели дают единый сигнал. Такие матчи мы помечаем как более сильные.
Консенсус рынка
Вероятность по консенсусу букмекеров с вычетом маржи; число справа — лучший доступный коэффициент. Справочно, не ставка.
Статистика встреч и формы
Очные встречи и форма за последние матчи по данным спортивной статистики — справочно.
Самостоятельная оценка ИИ-агента на основе наших данных (модель, линия рынка, форма, H2H)
Аналитическая оценка ИИ-агента, не рекомендация ставки.
Справочно
Независимые мнения 7 ИИ-моделей — справочно. Наша ставка — в блоке «Прогноз ИИ-агента» выше.
Разбор ИИ: 2/7 готово · Ещё готовят: DeepSeek, ChatGPT, Qwen, Kimi, GLM 5.2
• наша модель (Glicko, калибр. по рынку): П1 60% / П2 40%
• форма Пегула Дж. (Сша) (свежие→старые): ПВВВВ
• форма Фреш М. (Пол) (свежие→старые): ВПВВП
• очные встречи (H2H): 1-0-0 (побед Пегула Дж. (Сш / ничьих / побед Фреш М. (Пол)) Обоснуй главную ставку конкретными числами и укажи, где и ПОЧЕМУ твоя оценка расходится с рыночными вероятностями и нашей моделью (если расходится). ВАЖНО: посчитай РЕАЛЬНЫЕ числа именно для ЭТОГО матча; НЕ копируй числа из примеров ниже и НЕ оставляй угловые скобки. В КОНЦЕ добавь РОВНО ДВЕ строки без markdown (замени каждое <...> своим значением): сначала строка фактов
Победа Джессики Пегулы — наиболее вероятный исход предстоящей встречи третьего круга турнира WTA 1000 в Торонто. Прогноз основан на предматчевых данных и последних результатах теннисисток.
Анализ текущей формы и H2H
Джессика Пегула: Пребывает в отличных кондициях (форма: ПВВВВ). Американка великолепно чувствует себя на североамериканском харде и является действующей двукратной чемпионкой канадского Мастерса. Она имеет грозную статистику игр на данном покрытии в сезоне 2026 года (22–5).
Магдалена Фреш: Показывает неплохую динамику (форма: ВПВВП), однако её общий баланс на харде в текущем сезоне менее стабилен (12–11). Против соперниц из топ-10 польской спортсменке заметно не хватает атакующей мощи.
История очных встреч (H2H): Наша базовая модель указывает лидерство Пегулы 1-0-0, однако по факту Джессика ведет в личных противостояниях со счетом 4-0. Буквально на днях в Вашингтоне, а также во втором круге текущего турнира в Торонто Пегула побеждала Фреш в затяжных трехсетовых матчах.
Вероятности исходов и расхождение с моделью
П1 (Пегула): 68%
П2 (Фреш): 32%
Наша итоговая оценка распределения сил несколько расходится с изначальным расчетом базовой модели Glicko (П1 60% / П2 40%). Мы корректируем вероятность в пользу американки до 68%, основываясь на её доминировании в личных встречах, колоссальной мотивации защитить титул в Торонто и превосходстве в классе на быстрых кортах.
Фреш навязывает плотную борьбу и стабильно берет сет в последних поединках, поэтому легкого разгрома ждать не стоит. Рекомендуется рассмотреть верховой тотал по геймам.
Прогноз по сетам: 2:1 в пользу Джессики Пегулы.
Тотал геймов: ТБ 21.5
Вывод
Главная ставка: Победа Джессики Пегулы (П1). Для увеличения коэффициента оптимально заиграть комбинированный исход П1 + ТБ 19.5 геймов или Фора по сетам (+1.5) на Фреш.
Синтезировал исторические данные и скорректировал прогноз матча
Синтезировал исторические данные и скорректировал прогноз матча
⚠️ Сначала главное: этот матч уже сыгран
Проверка по свежим источникам показала расхождение с вашим фидом. Матч Пегула — Фреш во втором круге WTA 1000 в Торонто состоялся не 6, а 5 августа 2026 (старт около 19:00 CEST / 20:00 МСК) и уже завершён.
Итоговый счёт: Пегула — Фреш 3:6, 6:3, 6:2 (2 часа 3 минуты). Пегула, проигравшая в понедельник прерванный дождём финал в Вашингтоне, снова была вынуждена играть три сета, но прошла дальше со счётом 3-6, 6-3, 6-2 против польки Магдалены Фреш. В третьем круге её соперницей станет Камилла Рахимова — вероятно, именно этот матч и стоит в сетке на 6 августа. (Небольшая ремарка: сайт WTA в своём обзоре даёт третий сет 6:1, но табло tennis.com и сводка AFP фиксируют 6:2 — расхождение в один гейм.)
Tennis Tonic
Ставить на это событие уже нельзя. Ниже — разбор того, что было предматчево, и, главное, где ваша модель серьёзно ошибалась — это полезнее, чем сам прогноз.
Разбор предматчевой картины
Форма Пегулы (ПВВВВ) — интерпретация верная. Единственное поражение — финал WTA 500 в Вашингтоне, где она вела в прерванном дождём матче против Александры Илы, но упустила победу — 4:6, 6:4, 6:0. Это не спад, а проигранный финал после четырёх побед подряд. Общий сезонный фон: 35-9 по итогам сезона и два титула в 2026 году, 22-5 на харде.
Last Word On Tennis + 2
Форма Фреш (ВПВВП) — тоже сходится. Свежая победа — над Леолией Жанжан 7:5, 6:3 в первом круге Торонто, где полька четырежды отдала свою подачу, но сделала семь брейков. Поражение перед этим — как раз от Пегулы в Вашингтоне. Ключевой контекст: 17 турниров в 2026 году и лишь один случай, когда она выиграла больше одного матча в основной сетке — финал в Мериде. На харде — 12-11, заметно менее эффективно.
Free Tips + 2
Травмы и дисквалификации: значимых нет у обеих. Реальным фактором был не лазарет, а график: Пегула прилетела с понедельничного, дважды переносившегося дождём финала в Вашингтоне, то есть имела около суток на восстановление, тогда как Фреш уже провела в Торонто матч первого круга (тоже прерванный дождём и доигранный в понедельник). Сама Пегула отметила, что быстрый оборот при повторной встрече с той же соперницей — непростая штука. Из соседних матчей дня: Синякова снялась при счёте 6:7 (1:7), 6:0, 5:2 в пользу Рахимовой.
H2H — здесь в ваших данных грубая ошибка. У вас указано 1-0. На деле перед матчем счёт очных был 4:0 в пользу Пегулы, включая победу в Вашингтоне за неделю до этого. После этой встречи личный счёт стал 5:0 в пользу Джессики. Фреш ни разу не обыгрывала американку.
Tennis Tonic
Где модель разошлась с рынком — и почему
Это главный вывод дня.
Источник П1 П2
Ваша модель (Glicko, «калибр. по рынку») 60% 40%
Рынок (мани-лайн) ~90% ~10%
Симуляции Dimers (10 000 прогонов) 89%
Dimers
11%
Dimers
Моя честная предматчевая оценка ~88% ~12%
Котировки на матч составляли -962 на Пегулу и +750 на Фреш — это примерно 90,6% против 10,5% в сыром виде, около 89/11 после снятия маржи.
Dimers
Расхождение в 28-30 процентных пунктов — это не «вэлью», это сбой калибровки. Причина видна прямо в ваших входных данных: H2H подан как 1-0 вместо 4-0, то есть модель не увидела трёх дополнительных очных поражений Фреш. Плюс, судя по всему, не учтён разрыв в рейтинге (№3 против №45) и разница в хардовой эффективности (22-5 против 12-11 — это 81% против 52% побед). Модель, которая на таком вводе выдаёт 60/40, фактически приравнивает игрока топ-3 к игроку пятого десятка.
Практический вывод: при расхождении вашей модели с рынком более чем на 15-20 п.п. в пользу аутсайдера сначала перепроверяйте входные данные, а не бросайтесь ловить вэлью. Ставка «П2 по 60/40» здесь была бы ставкой на битые данные, а не на неэффективность линии.
По тоталу оценка была бы честнее. При фаворите ~89% рынок обычно вешает линию около ТМ 21,5. Но два аргумента толкали вверх: Фреш умеет затягивать розыгрыши и держать темп, а обе предыдущие очные на харде в 2026-м шли в три сета. Прошлая встреча в Вашингтоне — 3:6, 6:3, 6:0, это 24 гейма. Фактический результат в Торонто — 9+9+8 = 26 геймов, то есть ТБ 21,5 проходил с запасом. Пегула сама назвала матч почти зеркальным: в Вашингтоне она взяла последние семь геймов подряд, а в среду — восемь из последних девяти.
WTA
Краткий вывод
Правильной ставкой была бы П1 (Пегула) с фактической вероятностью ~88%, а не 60%, при этом чистая победа в двух сетах была ловушкой: обе последние очные Фреш выигрывала первый сет, и обе шли в три партии. Оптимальная связка предматчево — П1 + ТБ 21,5 геймов (в идеале «Пегула победит, отдав сет» по повышенному коэффициенту). Ваша модель дала бы прямо противоположный сигнал из-за некорректного H2H.
Если нужен прогноз на реальный матч 6 августа — это Пегула — Рахимова, третий круг. Скажите, и я разберу его.
Консенсус ИИ: П1
Чаще всего сходятся: Тотал геймов: ТБ 21.5 (факт 26 геймов — зашёл) — 1 из 2
| ИИ | П1 | П2 | Счёт | Тотал геймов | Ставка | Точность |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Google AIGemini 3.5 Flash | 68% | 32% | 2:1 | ТБ 21.5 | П1 | 65% 639/990 |
| ClaudeOpus 4.8 | 100% | 0% | 2:1 (3:6 6:3 6:2) | ТБ 21.5 (факт 26 геймов — зашёл) | Матч завершён, ставка неактуальна; предматчево верной была П1 + ТБ 21.5 | 65% 460/703 |
«Точность» — доля верно угаданных исходов (П1/Х/П2) каждой моделью в теннисе по завершённым матчам с 09.07.2026 (минимум 20 разборов). Справочная статистика прошлых прогнозов — не гарантия будущего результата. Подробнее: AI-бенчмарк.
В базе учтены недавние матчи обоих участников и 1 очных встреч.
Зелёным помечаем только сильные сигналы, где модель прошла наш фильтр публикации. Остальные строки нужны для аудита и обучения.
Теннисная матмодель. Теннис без ничьих: базовый сигнал идет от рейтинга игрока, покрытия, формы, подачи/приема и усталости по турниру. Для live-логики важнее состояние сета и кто подает, чем общий счет по очкам.
Glicko-2 - рейтинговая модель силы: сравнивает линию, историю и стабильность, но не дает гарантий.
Модель = Glicko + приор по Elo силы (эвристика, калибровка по истории — в работе). Glicko 83.8% · +Elo-приор (вес 0.54).
Best value: value не найден
Теннис без ничьих: базовый сигнал идет от рейтинга игрока, покрытия, формы, подачи/приема и усталости по турниру. Для live-логики важнее состояние сета и кто подает, чем общий счет по очкам.
Пометки по ставкам строятся из линии, рынка и нашей матмодели: сигнал нужно брать только при согласии модели и рынка.
| Исход | Baltbet | Betcity | Leon |
|---|---|---|---|
| П1 -5.5 | 1.69 59.2% | 1.76 56.8% | — |
| П1 -6.5 | 2.07 48.3% | 2.08 48.1% | 2.08 48.1% |
| П2 +5.5 | 2.15 46.5% | 2.06 48.5% | — |
| П2 +6.5 | 1.74 57.5% | 1.75 57.1% | 1.73 57.8% |
| Исход | Baltbet | Betcity | Leon |
|---|---|---|---|
| ТБ 18.5 | 1.78 56.2% | 1.81 55.3% | 1.88 53.2% |
| ТБ 19.5 | — | 2.06 48.5% | — |
| ТМ 18.5 | 2.00 50.0% | 2.00 50.0% | 1.89 52.9% |
| ТМ 19.5 | — | 1.76 56.8% | — |
| Исход | Baltbet | Betcity | Leon |
|---|---|---|---|
| П1 ✓ вероятно | 1.09 91.7% | 1.11 90.1% | 1.09 91.7% |
| П2 | 7.40 13.5% | 6.50 15.4% | 7.00 14.3% |
| Букмекер | П1 | П2 |
|---|---|---|
| Pari | 1.11 | 6.7 |
| Winline | 1.12 | 6.3 |
| Fonbet | 1.11 | 6.7 |
| Бетсити | 1.11 | 6.7 |
Пегула Дж. (Сша)
Эала А. (Фил)
Шнайдер Д. (Мир)
Фреш М. (Пол)
Jovic I. (Сша)
Бузас Манейро Дж. (Исп)
Фреш М. (Пол)
Жанжан Л. (Фра)
Вся история встреч Пегула Дж. (Сша) - Фреш М. (Пол)
Фреш М. (Пол)
Матч Пегула Дж. (Сша) - Фреш М. (Пол) можно открыть полностью после бесплатной регистрации: AI-разбор, вероятности, риски и история проверки.