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MODEL PREDICTION · 2026-07-06
HIERBA
Arthur Fery vs Grigor Dimitrov
✓ Correct
FERYWIN PROBABILITYDIMITROV
58%
model prob.
@3.10
odds · 32% impl.
@1.72
fair odds
+80.7%
expected value
🌡30° · 25% hum · 18 km/hHierba 57%🎾Serve 65%📈Form 7/10 · 3✓
THE MODEL'S REASONING

Ranking: #118 vs #164 (mejor clasificado)

Forma reciente: 4/10 en sus últimos partidos

Especialista en Grass: rinde +6% sobre su nivel base (44% histórico en la superficie)

Modelo 58% vs mercado 32% → el modelo lo ve MÁS probable que la cuota

HOW EACH FACTOR MATTERS
Superficie▸ Dimitrov●●●
Dimitrov es especialista en hierba: 83% en la superficie, 25 puntos sobre su base global del 58%. Fery solo suma 11.
Nivel (Elo/ranking)▸ Fery●●
Fery está mejor clasificado (#118 vs #164) y su tendencia sube +56 puestos frente a la caída de -27 de Dimitrov.
Forma▸ Dimitrov●●
Ambos llegan 7/10, pero Dimitrov venció a rivales de más nivel: Mensik (Elo 2003) y Berrettini (1965), por encima de los de Fery.
Descanso▸ Fery
Dimitrov acumula 6 partidos en 14 días frente a los 5 de Fery, un desgaste algo mayor en la recta final del torneo.
Saque/resto= Even
Saques casi idénticos (66% Dimitrov, 65% Fery); Fery resta algo mejor (40% vs 38%), sin ventaja clara para ninguno.
Nivel (Elo/ranking)▸ Dimitrov
El Elo iguala el duelo: 1936 de Dimitrov frente a 1928 de Fery, diferencia mínima que no decanta nada.
HIERBA COMO FRONTERA

La hierba es el factor que más separa a estos dos jugadores sobre el papel. Dimitrov rinde un 83% en esta superficie, 25 puntos por encima de su nivel medio (58%), un salto que indica una lectura de bote y un juego de red mucho más cómodos en pista rápida y baja.

Fery también mejora en hierba (57% frente a su 46% de base), pero la distancia con el techo de Dimitrov es notable. Si el partido se decide por golpes ganadores y puntos cortos, el terreno favorece al búlgaro.

RANKING CONTRA INERCIA

El ranking actual pinta a favor de Fery (#118 frente a #164), y su tendencia de +56 puestos muestra un jugador en ascenso claro. Dimitrov, con -27, atraviesa un tramo de resultados a la baja que contradice su calidad histórica.

Esta divergencia entre posición y trayectoria es uno de los motivos por los que el modelo no da un favorito aplastante: reconoce el momento de Fery, pero no ignora que el nivel de Dimitrov, cuando aparece, sigue siendo superior.

CALIDAD DE VICTORIAS

Ambos llegan con el mismo balance reciente (7 de 10) y la misma racha de tres triunfos, así que la forma en bruto no diferencia el partido. La diferencia está en contra quién han ganado: Dimitrov superó a Mensik (Elo 2003) y Berrettini (1965), mientras que las mejores victorias de Fery son ante Bergs (1912) y Samuel (1904).

Ese salto de calidad en los rivales batidos por Dimitrov sugiere que, cuando conecta su tenis, compite con un nivel más alto que el que ha exigido a Fery en sus mejores actuaciones recientes.

SAQUE, CLIMA Y DESGASTE

El calor de 31°C y la baja humedad (20%) suelen acelerar la bola y premiar el saque directo, pero aquí el efecto se diluye: Fery y Dimitrov sacan casi igual (65% y 66%), así que ninguno saca ventaja clara del ambiente seco.

En el desgaste físico hay un matiz a favor de Fery: Dimitrov ha jugado 6 partidos en 14 días por los 5 de Fery, un partido extra que, sumado al calor fuerte, puede pesar algo más en el búlgaro.

LECTURA DE VALOR

El modelo sitúa a Fery favorito con un 58%, muy por encima del 32% implícito en la cuota de 3.10, lo que arroja un EV teórico del 80.7%. Es una discrepancia grande, y las discrepancias grandes merecen cautela: no siempre reflejan un error del mercado, a veces reflejan un límite del modelo, que aquí pondera con fuerza el ranking y la tendencia de Fery sin capturar del todo la superioridad de Dimitrov en hierba (83% frente al 57% de Fery).

Ser favorito del modelo no equivale a ganar el partido, y un EV positivo sobre el papel no es una garantía: el propio dato de superficie, el más sólido de este análisis, apunta en la dirección contraria a la del pick. Conviene tratar esta cuota con prudencia y no como una certeza de valor.

Impact and analysis from real match data (Elo, form, head-to-head, rest, surface vs baseline, weather, altitude). The model ≈ the market on average; the odds already capture almost all the edge. 18+ · gamble responsibly.

Calibrated model probability (~65% out-of-sample accuracy). Not a guarantee: the model ≈ the market on average, so the odds already capture almost all the edge. 18+ · gamble responsibly.
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