في سعينا لتحقيق مزيد من الوضوح والشفافية في تسعير الماس، أجرت OpenFacet دراسة داخلية صارمة لفحص ما إذا كان المنطق الخوارزمي، وبالأخص التعديلات التجريبية بنسب مئوية (ROT)، يمكن أن يعزز دقة نموذج التسعير المرجعي الخاص بنا. كان هدفنا دائمًا هو تقديم اللقطة الأكثر موثوقية لأسعار السوق التجزئة الحقيقية للماس، مع الحفاظ على الموضوعية الكاملة وقابلية التتبع.

توثق هذه المقالة المنهجية والأساس المنطقي وراء استكشافنا لحسابات القواعد التجريبية، موضحةً لماذا، بعد تحليل دقيق، اخترنا الاعتماد بشكل صارم على البيانات الفعلية التي تم جمعها من منصات التجزئة، دون إدخال قواعد اصطناعية أو نطاقات تصحيح.

الفرضية: هل يمكن لـ ROT تهيئة وتصحيح بيانات أسعار التجزئة؟

كانت الفرضية الأولية للدراسة بسيطة: إذا كانت السوق التجزئة تحتوي على ضوضاء أو أخطاء أو فجوات في التوافر، فربما يمكن استخدام مجموعة مدروسة جيدًا من القواعد التجريبية (مثل “الانخفاض من VS1 إلى VS2 عادةً ما يكون حوالي 12%”) لتهيئة المعيار وملء الشذوذات. تصور الفريق أن ROT سيكون بمثابة ضمان لتصحيح أو استيفاء الأسعار تلقائيًا عندما تكون بيانات التجزئة ضعيفة أو غير متسقة.

خطوة بخطوة: كيف أجريت الدراسة

1. تحليل الأزواج المتجاورة: بدأنا بحساب الفروق الفعلية في الأسعار بين درجات النقاء المتجاورة (مثل VVS1 إلى VVS2) ودرجات اللون (مثل E إلى F) عبر أحجام قيراط متعددة باستخدام بيانات تم التحقق منها. على سبيل المثال، رسمنا الفروق النسبية في الأسعار عبر تحويلات النقاء لأحجام تتراوح من 0.3 قيراط إلى 5.0 قيراط، مع ملاحظة واضحة لكيفية تغير هذه الفروق مع حجم القيراط.

   رابط مصدر تحليل الدراسة

2. مصفوفات ROT للنقاء واللون: من ملف تسعير الماس الدائري اللامع (RB)، أنشأنا جداول لمتوسط، الحد الأدنى، والحد الأقصى للانخفاضات النسبية بين درجات النقاء واللون. تم تهيئتها لدعم كل من ROT الثابتة والمستندة إلى النطاق. كما تم تجسيد هذا باستخدام مخططات أعمدة توضح التباين في الانخفاضات النسبية حسب الدرجة والحجم.

   رابط مصدر تحليل الدراسة

3. التحقق من البيانات الحقيقية: لاختبار ROT، قارنا توقعاتهم المركبة (مثل السعر من D/IF إلى E/VVS1) بالأسعار الفعلية التي تم استرجاعها من بيانات Round بأحجام مختلفة (1 قيراط، 2 قيراط، 3 قيراط، 5 قيراط). في العديد من الحالات، كانت ROT تتماشى بشكل وثيق مع البيانات المرصودة (في حدود 2-5%). تم رسم هذه المقارنات لإظهار الانحراف بين القيم المتوقعة بواسطة ROT والقيم الحقيقية.

   رابط مصدر تحليل الدراسة

4. توسيع القطع الكوشيون: كررنا الدراسة باستخدام مجموعة بيانات منفصلة للماس الكوشيون المعدل اللامع (CMB). نظرًا لأن CMB يتم تسعيرها باستمرار أقل من Round، قارنا أسعار CMB مقابل RB وحسبنا النسب المئوية للخصم لكل خلية. تم اشتقاق نطاق ROT للخصم ورسم على أحجام القيراط، مما يظهر انحرافات هبوطية متسقة تتراوح من −20% إلى أكثر من −45%، خاصة في الأحجام بين 1 قيراط و3 قيراط.

   رابط مصدر تحليل الدراسة

5. تحدي التكامل: بينما كانت العديد من قيم ROT تتماشى جيدًا مع الاتجاهات المرصودة، إلا أن الفجوات في التغطية التجزئة، وسلوك التسعير غير المتسق في الفئات الأقل سيولة، ومخاطر التصحيح الزائد قادتنا إلى سؤال رئيسي: هل يجب أن تتجاوز أي صيغة تسعير السوق الحقيقي؟

قرار الفريق النهائي: الثقة في البيانات، وليس في الاختصار.

بعد تحليل آلاف نقاط البيانات ومناقشات داخلية مكثفة، خلص فريق OpenFacet إلى أن أفضل طريق للمضي قدمًا هو الثقة في البيانات كما هي، دون فرض قواعد قد تصبح قديمة أو غير متسقة مع سلوك السوق.

على الرغم من أن ROT قدمت قيمة كمفهوم، إلا أننا لاحظنا أن نظام ROT مصمم جيدًا قد يخفي تقلبات العرض والطلب الحقيقية وقد يقوض التزامنا بالشفافية. مهمتنا في OpenFacet ليست ملاءمة السوق لنموذج، بل الكشف عن السوق كما يتصرف بالضبط.

في الأماكن التي تكون فيها البيانات ضعيفة أو غير متوفرة، اتخذ الفريق موقفًا حازمًا لتوسيع وتكثيف نطاق جمع بيانات التجزئة بدلاً من الاعتماد على استكشافات مبنية على ROT. نؤمن أن توسيع تغطية البيانات الحقيقية هو حل أكثر مبدئية واستدامة.

ماذا يعني هذا للمستخدمين

تعكس أسعارنا المرجعية تجميعًا نقيًا لأفضل أسعار التجزئة العامة المتاحة، يتم تصفيتها من خلال خوارزميتنا التي تعتمد على الإفصاح. لا توجد تهيئة يدوية. لا افتراضات مضمنة. لا تهيئة اصطناعية.

يمكن للمستخدمين أن يكونوا واثقين من أن تسعير OpenFacet:

• مدعوم بقوائم سوق حقيقية يمكن ملاحظتها
• يتم تحديثه باستمرار
• خالٍ من التحيزات التجارية أو المستندة إلى النماذج

الخلاصة

في صناعة عانت طويلاً من الغموض والذاتية، تختار OpenFacet الطريق الأصعب: الاعتماد حصريًا على بيانات السوق في الوقت الحقيقي، بغض النظر عن تجزئتها أو عيوبها. من خلال تجنب التصحيحات الاصطناعية، نحافظ على كل من النزاهة والمصداقية لنموذج التسعير الخاص بنا.

كما هو الحال دائمًا، نحن منفتحون على التطور. إذا مكنت التطورات المستقبلية في علوم البيانات تصحيحات واعية للمخاطر وسليمة إحصائيًا، سنعيد التقييم. في الوقت الحالي، تكمن الحقيقة في البيانات نفسها.