Jana Cepelova - Tereza Martincova Taipei OEC Open - Taipei ITF Women 25k+ Tennis Wett-Tipps - Tennis Prognosen für Heute

Letztes Update: 2019-11-18 22:34:52 UTC


Jana Cepelova - Tereza Martincova Statistics

Jana Cepelova


Ranking: 158

Born: 1993-05-29

Age:

Country: SVK

Tereza Martincova


Ranking: 133

Born: 1994-10-24

Age:

Country: CZE

Jana Cepelova vs Tereza Martincova - Head to Head


Datum Veranstaltung Surface Round Winner Loser Result
2019-11-11 Taipei OEC Open - Taipei Carpet R1 Jana Cepelova Tereza Martincova 6-3 6-1
2017-09-26 Tashkent Open - Tashkent Hard R1 Jana Cepelova Tereza Martincova 2-6 6-0 6-2

Jana Cepelova - Last Matches


Round Opponent Result
2019-11-11 - Taipei OEC Open - Taipei Carpet QF Vitalia Diatchenko 6-1 6-1
2019-11-11 - Taipei OEC Open - Taipei Carpet R2 Ya-Hsuan Lee 6-3 6-3
2019-11-11 - Taipei OEC Open - Taipei Carpet R1 Tereza Martincova 6-3 6-1
2019-11-04 - W100 Shenzhen Hard QF Kurumi Nara 7-6(7) 7-6(5)
2019-11-04 - W100 Shenzhen Hard R2 Nao Hibino 6-2 6-3
2019-11-04 - W100 Shenzhen Hard R1 Xin Yu Wang 6-3 7-6(5)
2019-10-21 - W100 Szekesfehervar Clay R2 Martina Trevisan 6-7(4) 6-3 6-4
2019-10-21 - W100 Szekesfehervar Clay R1 Dalma Galfi 6-3 3-6 6-4
2019-10-14 - Kremlin Cup - Moscow Indoor Hard R1 Ekaterina Alexandrova 6-1 6-4
2019-10-14 - Kremlin Cup - Moscow Indoor Hard Q Isabella Shinikova 7-5 6-4
2019-10-14 - Kremlin Cup - Moscow Indoor Hard Q2 Anastasia Zakharova 6-4 6-3
2019-10-14 - Kremlin Cup - Moscow Indoor Hard Q1 Ana Bogdan 1-6 6-4 6-3
2019-09-02 - Oracle Challenger Series - New Haven Hard R3 Usue Maitane Arconada 6-0 4-1 ret.
2019-09-02 - Oracle Challenger Series - New Haven Hard R2 Rosalyn Small 6-0 6-0
2019-09-02 - Oracle Challenger Series - New Haven Hard R1 Maria Sanchez 7-5 7-6(2)
2019-08-26 - U.S. Open - New York Hard R1 Su-Wei Hsieh 6-4 5-7 6-3
2019-08-26 - U.S. Open - New York Hard Q Jaimee Fourlis 6-4 6-2
2019-08-26 - U.S. Open - New York Hard Q2 Irina-Camelia Begu 6-3 6-2
2019-08-26 - U.S. Open - New York Hard Q1 Naiktha Bains 6-3 6-1
2019-08-12 - W60 Concord Hard QF Usue Maitane Arconada 7-5 6-3

Tereza Martincova - Last Matches


Round Opponent Result
2019-11-11 - Taipei OEC Open - Taipei Carpet R1 Jana Cepelova 6-3 6-1
2019-10-21 - W80 Poitiers Indoor Hard QF Nina Stojanovic 6-3 6-3
2019-10-21 - W80 Poitiers Indoor Hard R2 Diana Marcinkevica 6-1 7-6(6)
2019-10-21 - W80 Poitiers Indoor Hard R1 Margot Yerolymos 6-4 6-2
2019-10-14 - Kremlin Cup - Moscow Indoor Hard Q Kaia Kanepi 6-2 6-3
2019-10-14 - Kremlin Cup - Moscow Indoor Hard Q2 Jana Fett 6-2 6-2
2019-10-14 - Kremlin Cup - Moscow Indoor Hard Q1 Olga Govortsova 6-2 6-3
2019-10-07 - Upper Austria Ladies Linz - Linz Indoor Hard Q Laura Siegemund 7-6(9) 6-0
2019-10-07 - Upper Austria Ladies Linz - Linz Indoor Hard Q1 Danka Kovinic 7-6(3) 6-3
2019-09-23 - Tashkent Open - Tashkent Hard R2 Katarina Zavatska 6-4 6-4
2019-09-23 - Tashkent Open - Tashkent Hard R1 Irina-Camelia Begu 6-7(4) 6-4 6-4
2019-09-23 - Tashkent Open - Tashkent Hard Q Chloe Paquet 7-6(4) 6-1
2019-09-23 - Tashkent Open - Tashkent Hard Q1 Yana Sizikova 6-3 6-0
2019-09-16 - Guangzhou Open - Guangzhou Hard R1 Samantha Stosur 6-2 6-4
2019-09-16 - Guangzhou Open - Guangzhou Hard Q Jia-Jing Lu 6-2 6-1
2019-09-16 - Guangzhou Open - Guangzhou Hard Q1 Lizette Cabrera 6-4 7-5
2019-09-09 - Zhengzhou Open - Zhengzhou Hard R1 Caroline Garcia 6-4 4-6 7-5
2019-08-26 - U.S. Open - New York Hard R1 Karolina Pliskova 7-6(6) 7-6(3)
2019-08-26 - U.S. Open - New York Hard Q Kristina Kucova 4-6 6-2 6-2
2019-08-26 - U.S. Open - New York Hard Q2 Ayano Shimizu 6-1 6-4

Jana Cepelova - Tereza Martincova Taipei OEC Open - Taipei ITF Women 25k+ Prognosen Seite Hilfe: Die Tabelle oben zeigt die heutige und kommende Tennis-Matches, sowie tägliche Tennis Wett-Tipps. Die wichtigste Spalte is Wahrscheinlichkeit: je höher die Wahrscheinlichkeit, desto größer ist die Chance, dass die gegebenen Tennis Vorhersage erfolgreich wird. Sie können weitere Informationen zur Tennis Prognosen and der Startseite lesen. Werfen Sie auch einen Blick auf die Tennis Prognosen Modell, um zu sehen, wie das Modell mit historischen Daten funktioniert.