산출 방법
노트시세의 모든 수치가 어떻게 만들어지는지 투명하게 공개합니다. 계산은 번개장터·중고나라·당근 실매물만으로 수행하며 외부 인용이나 합성 수치는 사용하지 않습니다.
1. 매칭 — 매물을 카탈로그에 귀속
수집한 매물 제목·본문을 617개 모델 카탈로그에 매칭합니다. ① 파트넘버·코드 룰 rules.match_by_code, ② 모순 검증기(연식·칩·RTX 세대·인치·갤럭시북 세대 불일치 차단), ③ LLM 후보 선택 순으로 판정합니다. confidence 0.6 미만이나 모순이면 매칭을 거부합니다.
매칭되지 않은 매물은 unmatched 큐에 보관되어 카탈로그 갱신 후 재매칭됩니다.
2. 시세 집계 — 30일 트레일링 윈도우
일자 stat_date마다 최근 30일 매칭 매물로 통계를 냅니다. 이상치는 IQR 1.5배 기준으로 제거하고 남은 표본으로 평균·보통 가격·가격대를 매물 분포에서 계산합니다.
| 신뢰도 | 조건 (clean_count) | 표시 |
|---|---|---|
| insufficient | < 5 | 라인업 추정치로 폴백, 배지 low |
| low | 5 ~ 14 | 모델 시세 그대로 |
| medium | 15 ~ 49 | 중간 신뢰 |
| high | ≥ 50 | 높은 신뢰 |
경계값 5/15/50은 pcsise와 동일합니다. 표본 부족 시 빈 페이지 대신 라인업 추정치 + low 배지를 표시합니다.
3. 감가곡선 — 지수 감가 + 계층 폴백
모델별 가격 = 출시가 × exp(-λ·개월)형태로 OLS 피팅합니다. 출시가는 다나와 신품 최저가(new_prices)의 첫 기록가를 프록시로 쓰고, 표본이 3점·2개월 span 미만이면 같은 라인업 → 같은 브랜드로 폴백합니다. λ 허용 범위는 0.5%/월 ~ 12%/월입니다.
출시가가 없는 모델은 곡선을 만들지 않으며, 라인업·브랜드 곡선으로 잔존가치를 추정합니다. 계산기는 외삽 구간에 90% 신뢰구간을 함께 표시합니다.
4. 지수 — 라스파이레스 고정 바스켓
기준일=100으로 고정합니다. 바스켓은 기준일 표본수 상위 모델로 구성 — 전체(all) 20종, 세그먼트별 10종, 브랜드 상위 5곳 각 5종이며 가중치는 기준일 clean_count입니다.
index(t) = Σ w·(m(t) / m₀) / Σ w × 100m = median, coverage < 0.5면 공백
바스켓 모델 중 절반 이상이 t 일에 없으면 해당 일 지수를 비워 정직하게 공백으로 둡니다. 지수는 시세 집계(매일 03:30) 직후 바로 계산됩니다.
5. 컨디션 — 배터리·외관 등급별 시세
매물 본문에서 배터리 성능·사이클·외관 등급·구성품을 LLM으로 구조화 추출합니다. 값이 없으면 null로 두고, 등급별로는 clean_count ≥ 3일 때만 별도 통계를 냅니다.
매물은 시세 대비 비율(vs_median)을 배지로 달며, p25 이하·p75 이상 매물은 색과 화살표로 구분합니다.