Рыночная цена ТС по объявлениям (VIN, марка, модель, год)

• Описание
• Параметры запроса
• Структура отчёта

A.AM.0239.PRC.ACT-ADS

Содержит информацию о максимальной и минимальной рыночной стоимости ТС, которая рассчитывается на основе объявлений о продаже аналогичных ТС. Дополнительно приводится оптимальное значение стоимости ТС.

Запрос осуществляется:

1. По идентификатору ТС (VIN, ГРЗ, номер кузова или номер шасси).
2. По марке, модели и году выпуска.

Дополнительно возможно указать пробег ТС на вход блока и получить более точное значение цены.

Если запрос содержит и идентификатор ТС, и марку, модель и год выпуска, то расчёт стоимости производится по идентификатору ТС. Если данных, полученных по идентификатору, недостаточно, для расчёта будут использоваться марка, модель и год выпуска ТС.

Источники данных — Дром.ру, Авито.ру, Авто.ру, Юла, Автокод Объявления.

Идентификаторы объекта: идентификатор ТС (VIN, ГРЗ, номер кузова или номер шасси) или название марки и модели и год выпуска ТС. Дополнительно могут быть указаны пробег ТС и дата, на которую запрашивается стоимость ТС (по умолчанию используется дата запроса).

Иcпользуемые источники: ads.price, references.base, base.

Время генерации отчёта:

• 50-й перцентиль — 2 с;
• 95-й перцентиль — 4 с.

Алгоритм расчёта цены ТС

1. На вход алгоритму поступает первичная выборка объявлений о продаже ТС согласно фильтрам, заданным в запросе к сервису.

2. Рабочая выборка извлекается из первичной выборки в два этапа:

   • грубая фильтрация объявлений: фильтр по цене (удаляются объявления с ценой вне диапазона 15 тыс. руб. — 100 млн руб.) → фильтр по пробегу (удаляются объявления с пробегом вне диапазона 0 км — 500 тыс. км) → фильтр по медиане (удаляются объявления с ценой, отличающейся от медианной цены выборки на этом шаге более, чем в 5 раз);
   • тонкая фильтрация объявлений: по максимальным и минимальным перцентилям цены и пробега.

   Объём рабочей выборки должен соответствовать заданному в параметрах алгоритма минимальному значению.

3. На основе рабочей выборки строится линейная регрессионная модель зависимости цены транспортного средства от пробега (вычисляются коэффициенты b0 и b1 в уравнении прямой зависимости цены от пробега price = b0 + b1 * mileage, причём угловой коэффициент прямой b1 должен быть отрицательным).
4. Если в запросе к сервису не задан целевой пробег (для которого нужно найти минимальное, оптимальное и максимальное значения цены), то целевой пробег находится как медиана пробегов из рабочей выборки.
5. По полученному уравнению прямой находится оптимальная цена для целевого пробега, а также прогнозное значение цены и относительное отклонение реальной цены от прогнозной для каждого объявления из рабочей выборки.
6. Находится заданный в параметрах алгоритма перцентиль (по умолчанию — 90) относительного отклонения реальной цены от прогнозной; если он меньше 0,01, то используется заданное в параметрах алгоритма значение (по умолчанию — 0,15).
7. На основе найденного перцентиля относительного отклонения цены вычисляются максимальная и минимальная цены относительно оптимальной цены как optimal_price * (1 ± relative_price_variance_percentile).
8. Полученные минимальное, оптимальное и максимальное значения цены ограничиваются снизу и сверху заданным в переменных алгоритма минимальным значением (по умолчанию — 15 тыс.) и максимальным значением (по умолчанию — 100 млн).
9. На выходе алгоритм предоставляет до 20 объявлений, на основе которых рассчитывалась стоимость, минимальную, оптимальную и максимальную цены и целевой пробег, а также кусочно-линейную функцию, состоящую из нескольких уравнений прямой.

Параметры запроса

При отправке запроса на генерацию отчёта в теле запроса указываются следующие параметры:

В запросе достаточно передавать только один из наборов данных ТС:

• identifier_type и identifier_value,
• raw_mark_model и year.

Если запрос содержит оба набора, то для поиска будет использоваться один из них, выбираемый в указанном порядке.

Пример тела запроса по VIN

{
  "queryType": "MULTIPART",
  "query": " ",
  "data": {
    "identifier_type": "VIN",
    "identifier_value": "EXAMPL0V1N1000000",
    "mileage": 123444,
    "date_calculation": "06.03.2023"
  }
}

Пример тела запроса по марке, модели и году выпуска

{
  "queryType": "MULTIPART",
  "query": " ",
  "data": {
    "raw_mark_model": "ВАЗ 2108",
    "year": 1998,
    "mileage": 123444,
    "date_calculation": "06.03.2023"
  }
}

Структура отчёта

Данные отчёта находятся в объекте data[].content тела ответа.

Геоданные места продажи ТС

Справочник Тип валюты

Справочник Расположение руля

Справочник Тип трансмиссии

Справочник Тип привода

Справочник Тип топлива

Справочник Тип кузова ТС

Пример данных отчёта

{
  "data": [
    {
      "report_type_uid": "A.AM.0239.PRC.ACT-ADS_test_report@test_domain",
      "progress_ok": 3,
      "progress_wait": 0,
      "progress_error": 0,
      "state": {
        "sources": [
          {
            "_id": "ads.price",
            "state": "OK",
            "extended_state": "OK"
          },
          {
            "_id": "references.base",
            "state": "OK",
            "extended_state": "OK"
          },
          {
            "_id": "base",
            "state": "OK",
            "extended_state": "OK"
          }
        ]
      },
      "content": {
        "tech_data": {
          "brand": {
            "id": "ID_MARK_TOYOTA",
            "logotype": {
              "uri": "https://vl.imgix.net/img/toyota-logo.png"
            },
            "name": {
              "normalized": "Toyota"
            }
          },
          "model": {
            "id": "ID_MARK_TOYOTA_MODEL_LAND_CRUISER_PRADO",
            "name": {
              "normalized": "Land Cruiser Prado"
            }
          }
        },
        "market_prices": {
          "ads": {
            "items": [
              {
                "amount": {
                  "max": 630000,
                  "min": 430000,
                  "optimal": 530000
                },
                "currency": {
                  "type": "RUB"
                },
                "mileage": 50000,
                "related_ads": [
                  {
                    "date": {
                      "publish": "2019-01-14 11:57:00"
                    },
                    "geo": {
                      "country": "Россия",
                      "region": "Московская область",
                      "city": "Москва",
                      "street": "Ленина"
                    },
                    "uri": "http://example.com",
                    "price": {
                      "amount": 450000,
                      "currency": "RUB"
                    },
                    "vehicle": {
                      "brand": {
                        "name": "Toyota"
                      },
                      "model": {
                        "name": "Land Cruiser Prado"
                      },
                      "year": 2018,
                      "condition": "Не битый",
                      "wheel": {
                        "position": "LEFT",
                        "position_id": "ID_STEERING_WHEEL_TYPE_LEFT"
                      },
                      "transmission": {
                        "type": "MANUAL",
                        "type_id": "ID_TRANSMISSION_TYPE_MANUAL"
                      },
                      "drive": {
                        "type": "Передний",
                        "type_id": "ID_DRIVING_WHEELS_TYPE_FRONT"
                      },
                      "owners": {
                        "count": 2
                      },
                      "engine": {
                        "power": {
                          "hp": 176.3
                        },
                        "volume": 2793.2,
                        "fuel": {
                          "type": "Бензиновый",
                          "type_id": "ID_ENGINE_TYPE_PETROL"
                        }
                      },
                      "body": {
                        "type": "Седан",
                        "type_id": "ID_BODY_TYPE_SEDAN"
                      },
                      "mileage": 79000
                    }
                  }
                ],
                "metadata": {
                  "functions": [
                    {
                      "name": "price_mileage",
                      "description": "y = price, x = mileage",
                      "parts": [
                        {
                          "type": "STRAIGHT_LINE",
                          "description": "y = coefficients[0] + x * coefficients[1]",
                          "coefficients": [
                            1667183,
                            -4.515303312754018
                          ],
                          "bounds": {
                            "left": 0,
                            "right": 365907.42316982563
                          }
                        }
                      ]
                    }
                  ]
                }
              }
            ],
            "date": {
              "update": "2019-07-06 22:10:00"
            }
          }
        }
      }
    }
  ]
}