हीरे की कीमतों में अधिक स्पष्टता और पारदर्शिता की खोज में, OpenFacet ने एक कठोर आंतरिक अध्ययन किया है ताकि यह जांचा जा सके कि क्या एल्गोरिदमिक तर्क, विशेष रूप से अनुभवजन्य नियम (ROT) प्रतिशत समायोजन, हमारे बेंचमार्क मूल्य निर्धारण मॉडल की सटीकता को बढ़ा सकते हैं। हमारा लक्ष्य हमेशा से ही हीरों के लिए वास्तविक खुदरा बाजार की कीमतों का सबसे विश्वसनीय स्नैपशॉट प्रस्तुत करना रहा है, और इसे पूर्ण निष्पक्षता और ट्रेसबिलिटी के साथ करना।

यह ब्लॉग पोस्ट अनुभवजन्य नियम गणनाओं की हमारी खोज के पीछे की कार्यप्रणाली और तर्क को दस्तावेज करता है, यह समझाते हुए कि सावधानीपूर्वक विश्लेषण के बाद, हमने कृत्रिम नियमों या सुधार रेंज को लागू किए बिना, खुदरा प्लेटफार्मों से एकत्रित वास्तविक डेटा पर पूरी तरह से निर्भर रहने का फैसला क्यों किया।

परिकल्पना: क्या ROT खुदरा मूल्य डेटा को सुचारू और सुधार सकता है?

अध्ययन का प्रारंभिक आधार सरल था: यदि खुदरा बाजार में शोर, त्रुटियां या उपलब्धता में अंतराल हैं, तो शायद अच्छी तरह से शोध किए गए ROT (उदाहरण के लिए, “VS1 से VS2 तक आमतौर पर ~12% की गिरावट”) का उपयोग बेंचमार्क को सुचारू करने और विसंगतियों को भरने के लिए किया जा सकता है। टीम ने ROT को एक सुरक्षा उपाय के रूप में देखा ताकि खुदरा डेटा पतला या असंगत होने पर कीमतों को स्वचालित रूप से ठीक या इंटरपोलेट किया जा सके।

चरण-दर-चरण: अध्ययन कैसे आयोजित किया गया

1. सन्निकट जोड़ी विश्लेषण: हमने सत्यापित डेटा का उपयोग करके विभिन्न स्पष्टता ग्रेड (उदाहरण के लिए, VVS1 से VVS2) और रंग ग्रेड (उदाहरण के लिए, E से F) के बीच वास्तविक मूल्य अंतर की गणना शुरू की, जो कई कैरेट आकारों में फैली हुई थी। उदाहरण के लिए, हमने 0.3 कैरेट से 5.0 कैरेट तक के आकारों के लिए स्पष्टता परिवर्तनों में मूल्य अंतर के प्रतिशत को प्लॉट किया, यह स्पष्ट रूप से देखते हुए कि ये अंतर कैरेट आकार के साथ कैसे बदलते हैं।

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2. स्पष्टता और रंग ROT मैट्रिक्स: राउंड ब्रिलियंट (RB) मूल्य निर्धारण फाइल से, हमने स्पष्टता और रंग ग्रेड के बीच औसत, न्यूनतम और अधिकतम प्रतिशत गिरावट की तालिकाएँ बनाईं। इन्हें निश्चित और रेंज-आधारित ROT दोनों का समर्थन करने के लिए संरचित किया गया था। हमने इसे बार चार्ट के माध्यम से भी दृश्यमान किया, जो ग्रेड और आकार के अनुसार प्रतिशत गिरावट की परिवर्तनशीलता को दर्शाता है।

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3. वास्तविक डेटा के साथ सत्यापन: ROT की जांच करने के लिए, हमने उनकी संयुक्त भविष्यवाणियों (उदाहरण के लिए, D/IF से E/VVS1 तक की कीमत) की तुलना विभिन्न आकारों (1 कैरेट, 2 कैरेट, 3 कैरेट, 5 कैरेट) पर राउंड डेटा से प्राप्त वास्तविक कीमतों से की। कई मामलों में, ROT देखे गए डेटा के साथ निकटता से संरेखित थे (2-5% के भीतर)। इन तुलनाओं को ROT-प्रोजेक्टेड और वास्तविक मूल्यों के बीच विचलन को दिखाने के लिए चार्ट किया गया था।

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4. कुशन कट विस्तार: हमने कुशन मॉडिफाइड ब्रिलियंट (CMB) हीरों के लिए एक अलग डेटासेट का उपयोग करके अध्ययन को दोहराया। चूंकि CMB की कीमतें राउंड की तुलना में लगातार कम होती हैं, हमने CMB बनाम RB की कीमतों की तुलना की और प्रत्येक सेल के लिए छूट प्रतिशत की गणना की। छूट के लिए एक ROT रेंज निकाला गया और कैरेट आकारों में प्लॉट किया गया, जो विशेष रूप से 1 कैरेट से 3 कैरेट के बीच −20% से −45% से अधिक की लगातार नीचे की ओर विचलन दिखाता है।

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5. एकीकरण चुनौती: हालांकि कई ROT मूल्य देखी गई प्रवृत्तियों के साथ अच्छी तरह से मेल खाते थे, लेकिन खुदरा कवरेज में अंतराल, कम तरल श्रेणियों में असंगत मूल्य व्यवहार, और अति-सुधार के जोखिम ने हमें एक महत्वपूर्ण प्रश्न की ओर ले गए: क्या कोई सूत्र वास्तविक विश्व मूल्य निर्धारण को ओवरराइड करना चाहिए?

अंतिम टीम निर्णय: शॉर्टकट के बजाय डेटा पर भरोसा करें।

हزارों डेटा बिंदुओं का विश्लेषण करने और व्यापक आंतरिक चर्चा के बाद, OpenFacet टीम ने निष्कर्ष निकाला कि आगे बढ़ने का सबसे अच्छा तरीका डेटा पर भरोसा करना है जैसा कि वह है, बिना उन नियमों को लागू किए जो पुराने हो सकते हैं या बाजार के व्यवहार के साथ असंगत हो सकते हैं।

हालांकि ROT ने एक अवधारणा के रूप में मूल्य प्रदान किया, हमने देखा कि एक अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया ROT सिस्टम भी वास्तविक आपूर्ति/मांग के उतार-चढ़ाव को छिपाने का जोखिम उठाता है और हमारी पारदर्शिता के प्रति प्रतिबद्धता को कमजोर कर सकता है। OpenFacet का मिशन बाजार को एक मॉडल में फिट करना नहीं है, बल्कि बाजार को ठीक वैसा ही प्रकट करना है जैसा वह व्यवहार करता है।

जहाँ डेटा पतला या अनुपलब्ध है, वहाँ टीम ने ROT-आधारित एक्सट्रपोलेशन पर निर्भर रहने के बजाय खुदरा डेटा स्क्रैपिंग के दायरे को चौड़ा करने और गहन करने की दृढ़ स्थिति ली है। हम मानते हैं कि वास्तविक डेटा कवरेज का विस्तार करना अधिक सैद्धांतिक और टिकाऊ समाधान है।

उपयोगकर्ताओं के लिए इसका क्या अर्थ है

हमारे बेंचमार्क मूल्य उपलब्ध सर्वोत्तम सार्वजनिक खुदरा मूल्यों की शुद्ध एकत्रीकरण को दर्शाते हैं, जो हमारे प्रकटीकरण-प्रेरित एल्गोरिदम के माध्यम से फ़िल्टर किए गए हैं। कोई मैनुअल ट्यूनिंग नहीं। कोई अंतर्निहित धारणाएँ नहीं। कोई कृत्रिम चौरसाई नहीं।

उपयोगकर्ताओं को विश्वास होना चाहिए कि OpenFacet मूल्य निर्धारण है:

• वास्तविक, अवलोकन योग्य बाजार लिस्टिंग द्वारा समर्थित
• निरंतर अपडेट किया गया
• वाणिज्यिक या मॉडल-आधारित पक्षपात से मुक्त

निष्कर्ष

एक ऐसे उद्योग में जो लंबे समय से अपारदर्शिता और व्यक्तिपरकता से ग्रस्त रहा है, OpenFacet ने कठिन रास्ता चुना है: इसके टुकड़े-टुकड़े या अपूर्णता के बावजूद, वास्तविक समय के बाजार डेटा पर पूरी तरह से निर्भर रहना। कृत्रिम सुधारों से बचने से, हम अपने मूल्य निर्धारण मॉडल की अखंडता और विश्वसनीयता को बनाए रखते हैं।

हमेशा की तरह, हम विकास के लिए खुले रहते हैं। यदि भविष्य में डेटा विज्ञान की प्रगति जोखिम-जागरूक, सांख्यिकीय रूप से ठोस सुधारों को सक्षम करती है, तो हम पुनर्मूल्यांकन करेंगे। अभी के लिए, सत्य स्वयं डेटा में निहित है।