Оценка и отбор квартир для инвестиционного фонда

Задача

Фонд покупает и перепродаёт квартиры десятками в месяц. Решение по каждому объекту принимается за часы, цена ошибки — стоимость квартиры. Рыночные данные при этом грязные: объявление, снятое с публикации, не означает состоявшуюся продажу.

Что сделано

• Выгрузка и сведение данных из нескольких источников: рыночные предложения, данные Росреестра, справочные источники
• Приведение разнородных описаний объектов к единому виду
• Обученные модели оценки стоимости объекта по сопоставимым
• Модель срока экспозиции: сколько объект будет продаваться при заданной цене
• Вероятностная оценка того, что объект действительно продан, а не снят с публикации
• Отбор: какие объекты брать, по какой цене входить и на какой цене выходить

Внутри системы

• Главная сложность не в оценке, а в разметке: рынок не сообщает, чем закончилось объявление. Квартира, снятая с публикации, могла быть продана, а могла просто надоесть владельцу. Поэтому факт сделки моделируется вероятностно — по поведению цены, срокам и повторным публикациям.
• Срок экспозиции считается как функция от цены: система показывает не «продастся за 74 дня», а кривую — при какой цене сколько ждать. Фонду важно не «сколько стоит», а «сколько стоит время».
• Сопоставимые объекты берутся с весами: квартира в том же доме и на схожем этаже весит втрое больше, чем аналог из соседнего квартала. Вес виден в интерфейсе — оценку можно защитить перед инвесткомитетом.

Результат

Система поддерживает работу фонда с оборотом более ста квартирных сделок в месяц.