יצירת ליסט מחירי יהלומים טבעיים מדויק המבוסס על כריית נתונים, שקיפות מלאה ועיבוד אלגוריתמי ללא מגע יד אדם. ליסט המחירים מסתמך על רגרסיה לוג-לינארית על פני טופלות מובנות של קראט-צבע-ניקיון, תוך לכידת גרדיאנטים של תמחור והוצאת נתונים לא רלוונטיים או לא אמינים עקרונות מפתח

• שימוש בנתונים המבוססים על יהלומים בליטוש Round Brilliant בתיעוד GIA¹ בלבד כסטנדרט, ברמת גימור 3EX² וללא פלורסנציה.
• יהלומי Cushion Modified Brilliant (CMB): עומק 60–68.5%, ליטוש וסימטריה Excellent, ללא פלואורסנציה.
• דיוק מודל לפי מטריצות גודל סטנדרטיות לתעשיה ( למשל 0.30 - 0.39 ).
• אינטרפולציית מחירים באמצעות החלקת מרחב לוגריתמי על פני רצועות המשקלים השונים.
• רצפת תמחור תחרותית על ידי שימוש בנתוני המחיר הנמוך ביותר הנצפה באתרי מכירה לקהל הרחב, תוך כדי התחשבות מבוקרת ביוצאים מן הכלל (הנמוך ביותר יכלול כמעט תמיד נתון כלשהו המשפיע על מחירו ולא נכלל בדיווח של תעודת ה GIA).
• שחזור מטריצות העומדות באילוצי אחידות ( דרגות טובות יותר אף פעם לא יהיו זולות יותר).

המחירון משמש מדד (BENCHMARK) לתמחור יהלומים מלוטשים בשיקוף מלא והאינקס כמוצר לוואי משמש לצרכי אסטרטגיות אלגוריתמיות, סינתזה של אמדן מלאים (יהלומים) וניתוח שוק מכומת.

מקורות נתונים

המחירים נאספים ממלאים זמינים של ספקים מקוונים מובילים בעולם וחייבים לענות על תנאים נוקשים להלן

• חובת פרסום נתונים מלאים של תעודות GIA לכל פריט כולל מספרי תעודות מאומתות.
• עדכון מחירים מקוון ובתדירות גבוהה.

המערכת בנויה לנטרל תמחור לא עקבי, ואתרים המשתמשים ב CACHING אגרסיבי במיוחד.

לוגיקת בחירת מחירים

כדי להימנע מחריגים לא מייצגים, המערכת בנויה לשלוף את המחיר השני או השלישי הנמוך ביותר (בנקיונות נמוכים יותר בהם תווך התכלילים באותה קטגוריה רחב יותר, יבחר הפריט השלישי הנמוך ביותר ,בתנאי כמובן של פלורסנציה אפס). שיטה זו גם מנטרלת שגיאות רישום וגם מאזנת בין נגישות ושלמות התמחור.

במקרים בהם שילובי צבע-ניקיון נדרש אינם זמינים בחלון התצפית בזמן אמת, המערכת מיישמת חיפוש עברי מוגבל, המביא נתונים של עד חמישה ימים קודם לכן, כדי למצוא מחירים תקפים העומדים בכללי הבחירה. גישה זו הדומה לטכניקות BCOM השימושית במדדים פיננסים מאפשרת המשכיות בבניית המטריצה מבלי להכניס החלקה שרירותית או הערכה מלאכותית כלשהי. אין שימוש באינטרפולציה או במחירים סינתטיים בשלב זה. סט המחירים המסונן מועבר לאחר מכן ללוגיקת שחזור המטריצה. באזורי קראט–דרגה שבהם אין כלל רישומים תקפים במהלך חלון התצפית, המודל משתמש במחירים מוסקים מבנית שמקורם ברצועות קראט סמוכות. מחירים אלה מחושבים באמצעות אקסטרפולציה לוג-מרחבית תחת אילוצים, ומיושמים רק כאשר קיימים אותות כיווניים עקביים. הערכים המוסקים נועדו לשמר את רציפות המטריצה, לא למלא רעש, והם מוחרגים משכבות הכיול ההתנהגותיות. שחזור מטריצת המחירים

שחזור מטריצת המחירים

עבור כל רצועת משקל (קראטורה) המערכת משחזרת מטריצת מחירים לצבע וניקיון מלאה באמצעות מודל רגרסיה לוג-לינארית. בתוך מטריצת משקל ספציפית מחיר ה LOG של יהלום משתנה בצורה חלקה עם צבע וניקיון. כל דגימה ידועה מקודדת כ $\log(p)$

• $i$: מדד צבע מספרי (D=0, E=1, …, M=9)
• $j$: מדד נקיון מספרי (FL=0, IF=1, …, SI2=7)
• $y = \log(p)$: מחיר בקשה מומר ללוגריתם

אנו מתאימים מודל בצורה:

$$ \log(p_{i,j}) = \beta_0 + \beta_1 \cdot (i - \bar{i}) + \beta_2 \cdot (q_j - \bar{q}) $$

כאשר:

• $\bar{i}, \bar{q}$: מדדים ממורכזים (צבע, נקיון הפוכה)
• $q_j$: ציון איכות נקיון (IF → גבוה → $q$ גדול)
• $\beta_0, \beta_1, \beta_2$: מקדמי רגרסיה באמצעות ריבועים מינימליים

אנו מגבילים לחתך מצוין של GIA כדי לבודד את ההשפעות של צבע ונקיון. עבור Cushion Modified Brilliant (CMB), אנו מחליפים את דירוג החיתוך של GIA במסננים ויזואליים שקולים: עומק 60–68.5%, פוליש/סימטריה EX וללא פלואורסנציה.

התאמת שאריות לא לינאריות

במקרים עם צפיפות נתונים מספקת, אנו מיישמים תיקון שלב שני באמצעות ALS³ (ריבועים מינימליים מתחלפים). זה מתאים מודל בדרגה נמוכה לשאריות בין מחירי לוג ממשיים לבין הרגרסיה הראשונית, תוך לכידת השפעות לא לינאריות שהושמטו על ידי הרגרסיה הראשונית. זה משפר את ההתאמה המקומית מבלי לפגוע בפרשנות המודל.

גישה היברידית זו מייצרת משטחי מחיר יציבים, חלקים ומתואמים עם הנתונים המתאימים למידול נוסף.

כיול אילוצים

לאחר השחזור, המטריצות עוברות שלב כיול תחת אילוצים שמייצב אזורים דלי-נתונים ושומר על יחסי דרגות מקומיים סבירים מבחינה כלכלית. שכבה זו מחילה גבולות אמפיריים על צעדים סמוכים בצבע ובניקיון, כדי למנוע היפוכים בלתי סבירים, פערים מופרזים או התנהגות קצה לא יציבה, תוך שמירה על רציפות לאורך המטריצה.

מחירי השוק הנצפים נשארים האות הראשי. כיול האילוצים משמש לרגולריזציה של מקטעים בדגימה דלילה, ולא להחלפת מחירים שנצפו ישירות כאשר צפיפות הנתונים מספקת.

שכבת התאמת התנהגות

בתוך רצועת קראט קבועה, אי־הרציפויות הנובעות ממשקל נעלמות, אך הטיות הערכה מובְנות הנובעות מהעדפות לדירוגים נשארות. על מטריצת הבסיס המשוחזרת מוחלים שני אפקטים התנהגותיים:

• הימנעות פרוספקטיבית: רגישות לירידת איכות נתפסת בעת התרחקות מהפינה השמאלית העליונה (D/IF), הממודלת כדעיכה אקספוננציאלית מן הראשית⁴
• פרמיות ובלן: תוספות מחיר קטנות לצמדי צבע/ניקיון מדורגים גבוה בשל איתותי בלעדיות⁵

התאמות אלה מוחלות לאחר שחזור ALS או על מטריצות הרצועה הגולמיות:

$$ P_{\text{adj}} = P_{\text{base}} \cdot \left[1 + \alpha e^{-\beta x} + \phi \left(1 - \frac{\text{rank}}{\text{max rank}} \right)^2 \right] $$

כאשר:

• $x$: מרחק מנהטן מ-$(0, 0)$, בקירוב לעומק הדירוג־מטה
• $\text{rank}$: אינדקס תאים בסדר שורות, המדרג נדירות בתוך המטריצה
• $\alpha, \beta, \phi$: היפר־פרמטרים קבועים שכוילו לסטיות מחירים אמפיריות

אפקטי עיגון מוחרגים כאן, שכן הקראט קבוע בתוך כל מטריצה ומטופל בנפרד במהלך האינטרפולציה בין רצועות⁶.

החלקה בין-קראט ואכיפת מונוטוניות

לאחר בניית מטריצות עוגן עבור כל רצועת קראט (באמצעות רגרסיה לוג-לינארית ו-ALS), אנו מיישמים מעבר החלקה שני על פני ערכי קראט. זה משפר את העקביות בין רצועות סמוכות ומתקן רעשי דגימה או רישומים לא סדירים שעלולים לגרום להיפוכי מחיר לקראט.

אנו מיישמים שני טרנספורמציות עוקבות:

החלקת קרנל (בין-קראט)

עבור כל תא צבע-נקיון $(i, j)$, אנו מחליקים מחירים על פני קראט באמצעות ממוצע משוקלל גאוסי במרחב לוגריתמי:

$$ \log P_c^{(i,j)} = \frac{\sum_k K(c, c_k) \cdot \log P_{c_k}^{(i,j)}}{\sum_k K(c, c_k)} \quad \text{עם} \quad K(c, c_k) = \exp\left(-\frac{(c - c_k)^2}{2\sigma^2}\right) $$

כאשר:

• $c_k$: רצועות קראט עוגן (למשל, 0.30, 0.40, …, 6.00)
• $\sigma$: רוחב פס החלקה, בדרך כלל 0.10 קראט
• $P_{c_k}^{(i,j)}$: הערכת מחיר לוגריתמי בקראט $c_k$, צבע $i$, נקיון $j$

זה מבטיח מעברים חלקים על פני ספי קראט (למשל, 0.99 לעומת 1.00 קראט) ומדכא חריגות מקומיות.

רגרסיה מונוטונית (לכל תא)

לאחר ההחלקה, אנו אוכפים מונוטוניות לפי קראט עבור כל תא $(i,j)$:

$$ \log P_{c_1}^{(i,j)} \leq \log P_{c_2}^{(i,j)} \leq \cdots $$

זה מבוצע באמצעות רגרסיה איזוטונית באמצעות אלגוריתם מאגר מפרים סמוכים (PAVA). זה מבטיח רצף מחירי לוג לא יורד על פני קראט.

מכיוון שניתן לחתוך יהלום קל יותר מיהלום כבד יותר באותה דרגה, מחירי קראט לא אמורים לרדת עם המשקל.

כהגנה מפני חפצים מעוגלים או השפעות צד של קרנל, אנו מיישמים מעבר הידוק קשיח סופי. אם:

$$ \log P_{c_k}^{(i,j)} < \log P_{c_{k-1}}^{(i,j)} $$

אנו קובעים בכוח $P_{c_k}^{(i,j)} := P_{c_{k-1}}^{(i,j)}$.

מודל אינטרפולציית מחירים

אנו מתייחסים למחיר כפונקציה לוגריתמית חלקה של קראט, צבע ונקיון. בשל האופי הלא לינארי של תמחור יהלומים—במיוחד ביחס למשקל קראט—המערכת שלנו משתמשת באינטרפולציה לוג-לינארית במרחב המחירים במקום ממוצע לינארי פשוט.

מטריצות מחירים סטנדרטיות מחושבות עבור כל רצועת קראט תעשייתית (למשל, 0.30–0.39 קראט, 0.40–0.49 קראט, …, 2.0–2.99 קראט), כל אחת מובנית כמטריצה על פני צבע (D–M) ונקיון (IF–SI2).

כדי לאנטרפל מטריצה בכל ערך קראט ביניים $c$ בתוך רצועה $[c_1, c_2]$, אנו מיישמים אינטרפולציה גיאומטרית בין שתי מטריצות עוגן $P_1$ ו-$P_2$:

$$ P_c(i,j) = \exp\left((1 - \lambda) \cdot \log P_1(i,j) + \lambda \cdot \log P_2(i,j)\right) $$

כאשר:

• $P_c(i,j)$: מחיר מאונטרפל בקראט $c$, צבע $i$, נקיון $j$
• $P_1, P_2$ הן מטריצות המחירים המרכזיות ב-$c_1, c_2$
• $\lambda = \frac{c - c_1}{c_2 - c_1}$
• $i, j$ ממפים על צבע ונקיון
• כל האינטרפולציה נעשית במרחב לוגריתמי כדי לשקף קנה מידה כפלי בהתנהגות השוק

כדי לשקף רגישות של קונים למשקלים עגולים (למשל 0.99 קראט לעומת 1.00), אנו מחילים תיקון עיגון חד־צדדי — כך שמתבצע חיזוק רק כאשר הקראט נמצא מעט מתחת לסף פסיכולוגי:

$$ P_{\text{final}} = P_c \cdot \left[1 + \gamma e^{-\delta (t - c)} \right] \quad \text{אם } c < t $$

• $t \in {0.3, 0.4, 0.5, 0.7, 0.9, 1.0, 1.5, 2.0, 3.0}$
• $\gamma \approx 0.1$, $\delta \approx 300$
• פעיל רק בטווח של כ-0.03 קראט מתחת ל-$t$
• מוגבל לעד 80% מפער המחיר כדי לשמר סקיילינג מונוטוני

שיטה זו מבטיחה שהתמחור משקף אילוצי אספקה בעולם האמיתי: משקל קראט גבוה יותר מגדיל את מחיר הקראט עקב השפעות נדירות, לא רק תמחור משקל כולל.

מטריצות מאונטרפלות משמשות להצגה ויזואלית, מידול אנליטי ובניית מדד (למשל, מדד יהלומים מורכב). רק תפוקות מוחלקות וממורות לוגריתמית המבוססות על נתוני קמעונאות ציבוריים מפורסמות.

DCX: מדד יהלומים מורכב

DCX הוא מדד מחירים סינתטי המופק ממטריצות OpenFacet, שנועד לעקוב אחר מגמות מחירי יהלומים ברמת קמעונאות לצורכי מדד ושימוש פיננסי.

DCX עוקב רק אחר יהלומי Round Brilliant בעלי תעודת GIA, בדירוג 3EX וללא פלואורסנציה. צורות Fancy מוחרגות בשל היעדר דירוג חיתוך סטנדרטי ושונות גבוהה בתמחור.

הערת ויזואליזציה: תרומות מפרטים המוצגות בתצוגות ויזואליות (למשל, תרשימי עמודות) מבוססות על ערך דולרי משוקלל גולמי: קראט × מחיר לקראט × משקל, בקנה מידה יחסי לתורם הגדול ביותר. זה שונה מחישוב DCX, שמשתמש במחירי קראט מוחלקים ומאונטרפלים ומשקולות מנורמלות.

רציונל המדד: בניגוד למדדי סחורות (למשל, BCOM), המשתמשים בממוצעים אריתמטיים על פני חוזים עתידיים הנסחרים בבורסה, DCX עוקב אחר בניית ממוצע גיאומטרי בדומה למדדי מחירי צרכנים בסגנון Jevons. זה משקף את האופי הכפלי של תמחור יהלומים, שבו עליות באיכות או משקל קראט מתרכבות במקום להוסיף. הניסוח של לוג–אקספ גם מפחית את הרגישות לחריגים ומבטיח התנהגות חלקה ועקבית יותר בקנה מידה על פני מפרטים עם שונות מחירים גדולה.

מתודולוגיית בנייה:

• סל מדד: ספירת מפרטים מאזנת את יציבות המדד עם רגישות לשינויי שוק; מעודכנת רבעונית.
• משקולות: מוקצות לפי נפח עולמי מוערך × מחזור מחירים; מאוזנות מחדש מעת לעת.
• מקור תמחור: כל מפרט מתייחס לשילוב ייחודי של קראט, צבע ונקיון (מניח דירוג GIA, 3EX, וללא פלואורסצנטיות).

המדד מחושב כממוצע גיאומטרי משוקלל של מחירי קראט:

$$ DCX_t = \exp\left( \frac{\sum w_i \cdot \log P_{i,t}}{\sum w_i} \right) $$

כאשר $P_{i,t}$ הוא מחיר הקראט המוערך של מפרט i בזמן t ו-$w_i$ הוא משקלו.

ניסוח זה מחשב ממוצע גיאומטרי של מחירי קראט מאונטרפלים, משוקללים לפי מחזור מפרטים. הממוצע הגיאומטרי מפחית את השפעת החריגים ומתיישר עם ההתנהגות הכפלית של תמחור יהלומים על פני דרגות וגדלים.

בנייה זו מבטיחה:

• עמידות בפני חריגים (ממוצע לוג מחליק קפיצות)
• ייצוגיות על פני טווחי קראט, צבע ונקיון
• פרשנות לשימושי הסדר נכסים פיננסיים או סינתטיים

DCX נשען אך ורק על מטריצות שנבנו באמצעות מחירי קמעונאות שפורסמו בפומבי. לא נכללות אבנים שגודלו במעבדה או לא מוסמכות. DCX מחושב מחדש מדי יום ומפורסם עם שקיפות מלאה ברמת המפרטים.

Real DCX (הערכת שווי ניטרלית-מוניטרית)

DCX הסטנדרטי משקף תמחור נומינלי בדולר ארה"ב — מחירי ההיצע ליהלומים טבעיים בעלי תעודת GIA הנצפים בפלטפורמות קמעונאיות מרכזיות. אף שזה לוכד תמחור שוק ממשי, הוא אינו מבודד את ערך היהלומים מתנועות הדולר עצמו.

תמחור בדולר עשוי להשתנות מסיבות שאינן קשורות לנכס עצמו:

• תנודות בשערי חליפין — שינויים בעוצמת הדולר ביחס למטבעות אחרים
• שחיקת כוח קנייה אינפלציונית — כרסום ארוך טווח בכוח הקנייה של הדולר

כדי להסיר עיוותים אלה, אנו מחשבים את Real DCX: גרסה ניטרלית-מוניטרית של המדד, המתקנת הן לחשיפת מטבע חוץ והן לשחיקת ערך פיאט. היא מבטאת את תמחור היהלומים במונחי דולר בעל ערך קבוע, וכך מאפשרת השוואה ארוכת טווח ברורה יותר. סדרת Real DCX העדכנית מוצגת להלן:

מתודולוגיה

Real DCX מחושב כך:

$$ \text{Real DCX}_t = \frac{\text{DCX}_t}{\text{DXY}_t^{0.6} \cdot \text{XAU}_t^{0.4}} $$

כאשר:

• DXY משקף את העוצמה המשוקללת-מסחרית של הדולר מול מטבעות פיאט מרכזיים
• XAU (זהב) משמש קירוב לשחיקת הערך הריאלי של הדולר לאורך זמן, כמדד ייחוס שאינו פיאט

בניית עוגנים סינתטיים

בגרפים אנו כוללים שני קווי עוגן סינתטיים: DCX/USD [DXY] ו-DCX/USD [XAU]. אלה אינם מדדים עצמאיים, אלא הקרנות מתואמות המראות כיצד DCX הנומינלי היה מתפתח אילו הונע רק מעוצמת הדולר (דרך DXY) או מאפקטים של שמירת ערך (דרך זהב), בהתאמה.

כל עוגן מחושב על ידי סקיילינג מחדש של DCX הנומינלי לפי התנועה היחסית של נכס הייחוס מתאריך הבסיס:

עוגן DXY:

$$ \text{Anchor}_{\text{DXY},t} = \text{DCX}_0 \cdot \frac{\text{DXY}_t}{\text{DXY}_0} $$

עוגן זהב:

$$ \text{Anchor}_{\text{XAU},t} = \text{DCX}_0 \cdot \frac{\text{XAU}_t}{\text{XAU}_0} $$

כאשר $DCX_0$, $DXY_0$ ו-$XAU_0$ הם הערכים בתאריך הייחוס הבסיסי (בדרך כלל התאריך הראשון בסדרה, $t=0$). נרמול זה מאפשר השוואה חזותית נקייה באותו סולם דולר.

עוגנים אלה מספקים הקשר כיווני — ומסייעים לזהות אם שינויי המחיר של DCX מתיישרים יותר עם מגמות מטבע מאקרו או סוטים מהן עקב תנאי ביקוש והיצע ייחודיים לשוק היהלומים. הם אינם משמשים לחישוב המדד ומוצגים לצורכי פרשנות בלבד.

היגיון המשקולות

• 60% DXY: תמחור יהלומים רגיש לזרימות הון המונעות על ידי הדולר, במיוחד בשווקי צריכה החשופים למט"ח ובערוצי קמעונאות חוצי גבולות.
• 40% זהב: אף שליהלומים יש מאפיינים חלקיים של שמירת ערך, הם אינם רזרבה מוניטרית ואינם כלי גידור אינפלציוני מלא.

הרכב זה משקף התנהגות שוק נצפית וניתן לעדכנו אם תנאי המאקרו או דפוסי המסחר יתפתחו.

מסגרת פרשנית

שימוש

Real DCX הוא סדרה אנליטית לא מצוטטת המוצגת לצד DCX הנומינלי לצורכי פרשנות. הוא אינו משמש לתמחור, סליקה או מסחר. תפקידו הוא:

• לנרמל תנועות מחירי יהלומים בין משטרים מוניטריים שונים
• להבחין בין התייקרות מונעת-שוק לבין השפעות מטבע
• לתמוך בהערכה מאקרו-רמתית של אותות תמחור בשוק היהלומים

גם המדד הנומינלי וגם המדד הריאלי נגזרים מאותן מטריצות תמחור של OpenFacet ונשארים שקופים לחלוטין וניתנים לשחזור.

הצהרת אחריות: מדד היהלומים המורכב (DCX) הוא מדד מבוסס מודל המבוסס על נתוני קמעונאות ציבוריים. המדד אינו מייצג מחירים ניתנים לביצוע או ייעוץ פיננסי. הנתונים עוברים סינון, אינטרפולציה והחלקה לצורך בניית המדד בלבד. השימוש באחריות המשתמש בלבד. GIA היא סימן מסחר רשום של המכון הגמולוגי האמריקאי. אתר זה אינו מסונף, מאושר או נתמך על ידי GIA.