Bolas de break convertidas — ranking completo ATP y WTA

Líder

Billy Suarez

56.3% de las bolas de break convertidas

Media: 42.5%
Desviación: 3.5
El líder está a: 3.9σ
Rango: 32.2 … 56.3

963 jugadores

#	Jugador	Valor	Pctil	Muestra
1	BS Billy Suarez	56.3%	100.0	35
2	JM Juan Cruz Martin Manzano	54.8%	99.9	65
3	IN Ivan Nedelko	53.2%	99.8	34
4	Kerem Yilmaz	53.1%	99.7	31
5	Radu Mihai Papoe	51.1%	99.6	65
6	Thomas Faurel	50.9%	99.5	89
7	Gilles Arnaud Bailly	50.8%	99.4	98
8	AM Anas Mazdrashki	50.4%	99.3	44
9	AT Aristotelis Thanos	50.3%	99.2	43
10	AG Axel Garcian	50.3%	99.1	47
11	DM Dragos Nicolae Madaras	50.2%	99.0	31
12	GT Gian Luca Tanner	50.2%	98.9	35
13	Andrej Nedic	50.1%	98.8	87
14	VB Viacheslav Bielinskyi	49.9%	98.6	79
15	Max Basing	49.9%	98.5	64
16	SA Stefan Adrian Andreescu	49.7%	98.4	78
17	AP Andreja Petrovic	49.5%	98.3	42
18	IB Isaac Becroft	49.3%	98.2	39
19	TM Tomas Martinez	49.2%	98.1	44
20	SC Sean Cuenin	49.2%	98.0	72
21	Dalibor Svrcina#111	49.2%	97.9	146
22	MM Mihai Razvan Marinescu	49.2%	97.8	48
23	Filip Peliwo	49.2%	97.7	108
24	FJ Filip Cristian Jianu	49.0%	97.6	141
25	Juan Bautista Torres	49.0%	97.5	151
26	RP Rocco Piatti	49.0%	97.4	30
27	RP Raphael Perot	48.9%	97.3	63
28	IT Inaki Montes De La Torre	48.9%	97.2	95
29	SG Svyatoslav Gulin	48.9%	97.1	89
30	AC Andrey Chepelev	48.8%	97.0	112
31	MK Martin Klizan	48.8%	96.9	44
32	Arthur Weber	48.7%	96.8	87
33	IM Ignacio Monzon	48.6%	96.7	78
34	SH Sergio Callejon Hernando	48.6%	96.6	74
35	FM Filippo Moroni	48.6%	96.5	54
36	JC Joaquin Aguilar Cardozo	48.6%	96.4	62
37	MF Mario Gonzalez Fernandez	48.5%	96.3	65
38	Maxim Mrva	48.5%	96.2	79
39	SC Sergi Perez Contri	48.4%	96.0	88
40	DW Damien Wenger	48.4%	95.9	62
41	KS Karue Sell	48.4%	95.8	72
42	MK Matt Kuhar	48.4%	95.7	64
43	DK Denys Klok	48.3%	95.6	71
44	TT Tiago Torres	48.3%	95.5	59
45	RT Rigele Te	48.3%	95.4	43
46	NB Nikita Bilozertsev	48.3%	95.3	32
47	CS Christian Sigsgaard	48.2%	95.2	33
48	TA Tomas Curras Abasolo	48.2%	95.1	60
49	NT Nicolas Tepmahc	48.1%	95.0	76
50	IV Izan Almazan Valiente	48.1%	94.9	59

Cómo se calcula

Mínimo 30 partidos con estadísticas de saque. Por debajo, la cifra es ruido y publicarla sería fingir precisión. Cada familia de métricas lleva su propio contador: 200 partidos no son 200 desempates.
Ventana. Todos los partidos desde 2024, que es cuando empiezan las estadísticas de saque en esta base — antes hay cero.
Una división cada vez. Un jugador es de la división Challenger/ITF cuando más de la mitad de sus partidos desde 2024 se juegan ahí. Mezclarlas ordena calendarios y no jugadores: la lista de cierres en bruto la encabezaba una jugadora de ITF con el 100% sobre veinte partidos.
No es una señal de apuesta. Describe a un jugador, no un precio. Nuestro propio motor de predicción se mide contra el mercado y pierde: 0,632 de log loss frente a 0,593.

Líder

Billy Suarez

56.3% de las bolas de break convertidas

Media: 42.5%
Desviación: 3.5
El líder está a: 3.9σ
Rango: 32.2 … 56.3

963 jugadores

#	Jugador	Valor	Pctil	Muestra
1	BS Billy Suarez	56.3%	100.0	35
2	JM Juan Cruz Martin Manzano	54.8%	99.9	65
3	IN Ivan Nedelko	53.2%	99.8	34
4	Kerem Yilmaz	53.1%	99.7	31
5	Radu Mihai Papoe	51.1%	99.6	65
6	Thomas Faurel	50.9%	99.5	89
7	Gilles Arnaud Bailly	50.8%	99.4	98
8	AM Anas Mazdrashki	50.4%	99.3	44
9	AT Aristotelis Thanos	50.3%	99.2	43
10	AG Axel Garcian	50.3%	99.1	47
11	DM Dragos Nicolae Madaras	50.2%	99.0	31
12	GT Gian Luca Tanner	50.2%	98.9	35
13	Andrej Nedic	50.1%	98.8	87
14	VB Viacheslav Bielinskyi	49.9%	98.6	79
15	Max Basing	49.9%	98.5	64
16	SA Stefan Adrian Andreescu	49.7%	98.4	78
17	AP Andreja Petrovic	49.5%	98.3	42
18	IB Isaac Becroft	49.3%	98.2	39
19	TM Tomas Martinez	49.2%	98.1	44
20	SC Sean Cuenin	49.2%	98.0	72
21	Dalibor Svrcina#111	49.2%	97.9	146
22	MM Mihai Razvan Marinescu	49.2%	97.8	48
23	Filip Peliwo	49.2%	97.7	108
24	FJ Filip Cristian Jianu	49.0%	97.6	141
25	Juan Bautista Torres	49.0%	97.5	151
26	RP Rocco Piatti	49.0%	97.4	30
27	RP Raphael Perot	48.9%	97.3	63
28	IT Inaki Montes De La Torre	48.9%	97.2	95
29	SG Svyatoslav Gulin	48.9%	97.1	89
30	AC Andrey Chepelev	48.8%	97.0	112
31	MK Martin Klizan	48.8%	96.9	44
32	Arthur Weber	48.7%	96.8	87
33	IM Ignacio Monzon	48.6%	96.7	78
34	SH Sergio Callejon Hernando	48.6%	96.6	74
35	FM Filippo Moroni	48.6%	96.5	54
36	JC Joaquin Aguilar Cardozo	48.6%	96.4	62
37	MF Mario Gonzalez Fernandez	48.5%	96.3	65
38	Maxim Mrva	48.5%	96.2	79
39	SC Sergi Perez Contri	48.4%	96.0	88
40	DW Damien Wenger	48.4%	95.9	62
41	KS Karue Sell	48.4%	95.8	72
42	MK Matt Kuhar	48.4%	95.7	64
43	DK Denys Klok	48.3%	95.6	71
44	TT Tiago Torres	48.3%	95.5	59
45	RT Rigele Te	48.3%	95.4	43
46	NB Nikita Bilozertsev	48.3%	95.3	32
47	CS Christian Sigsgaard	48.2%	95.2	33
48	TA Tomas Curras Abasolo	48.2%	95.1	60
49	NT Nicolas Tepmahc	48.1%	95.0	76
50	IV Izan Almazan Valiente	48.1%	94.9	59

Cómo se calcula

Mínimo 30 partidos con estadísticas de saque. Por debajo, la cifra es ruido y publicarla sería fingir precisión. Cada familia de métricas lleva su propio contador: 200 partidos no son 200 desempates.
Ventana. Todos los partidos desde 2024, que es cuando empiezan las estadísticas de saque en esta base — antes hay cero.
Una división cada vez. Un jugador es de la división Challenger/ITF cuando más de la mitad de sus partidos desde 2024 se juegan ahí. Mezclarlas ordena calendarios y no jugadores: la lista de cierres en bruto la encabezaba una jugadora de ITF con el 100% sobre veinte partidos.
No es una señal de apuesta. Describe a un jugador, no un precio. Nuestro propio motor de predicción se mide contra el mercado y pierde: 0,632 de log loss frente a 0,593.