[Apt Swing 개발일지 #6] 차트만으로는 부족했다

 

 

 

 

 

 

Apt Swing은 실거래가 데이터를 기반으로 지역별 가격 흐름을 분석하는 서비스다.

월봉 차트를 만들고, 법정동과 84㎡ 기준을 적용하고, 장기 이동평균선을 추가하면서 지역별 흐름을 이전보다 훨씬 명확하게 볼 수 있게 되었다.

그리고 GPT를 활용한 분석 보고서까지 도입하면서 차트를 자동으로 해석하는 단계까지 발전했다.

 

하지만 서비스를 운영하면서 점점 더 분명해진 것이 하나 있었다.

차트만으로는 부족했다.

 

부동산은 단순히 가격 흐름만으로 설명하기 어려운 시장이다.

같은 지역이라도 어떤 시기에는 급격하게 상승하고, 어떤 시기에는 예상보다 빠르게 하락하기도 한다.

그리고 그 움직임 뒤에는 항상 가격 데이터만으로 설명하기 어려운 이유들이 존재했다.

 

금리 인상과 인하, 정부 규제와 완화, 재건축 및 재개발 이슈, 교통 호재, 지역 개발 계획.

부동산 가격은 생각보다 훨씬 많은 외부 요인의 영향을 받는다.

 

결국 실거래가 차트는 결과를 보여줄 뿐, 그 원인까지 설명해주지는 못했다.

그래서 다음 단계에서는 차트 밖의 데이터를 가져와야겠다고 생각했다.

그 과정에서 선택한 것이 뉴스 데이터다.

 

부동산 관련 뉴스에는 시장의 분위기와 정책 변화, 지역별 이슈들이 가장 빠르게 반영된다.

만약 실거래가 데이터와 뉴스 데이터를 함께 분석할 수 있다면 단순한 가격 분석을 넘어 훨씬 더 입체적인 해석이 가능해질 것이라고 생각했다.

 

그래서 현재 Apt Swing은 뉴스 데이터 수집 작업을 진행하고 있다.

다만 이 작업은 생각보다 훨씬 큰 작업이다.

 

뉴스 데이터를 단순히 수집하는 것만으로 끝나지 않기 때문이다.

수집이 완료된 이후에는 또 하나의 중요한 단계가 남아 있다.

바로 분류 작업이다.

 

수집된 뉴스 중에서 실제로 부동산과 관련된 뉴스를 골라내야 하고, 그 안에서도 다시 지역별로 분류해야 한다.

예를 들어 서울 전체에 대한 뉴스인지, 강남구 관련 뉴스인지, 분당 관련 뉴스인지 구분할 수 있어야 한다.

그래야 특정 지역의 실거래가 흐름과 뉴스 데이터를 함께 연결해서 분석할 수 있다.

 

결국 뉴스 데이터 수집 이후에는 정제, 분류, 연결까지 이어지는 긴 작업이 기다리고 있다.

그래서 이 작업은 다소 시간이 걸릴 것으로 보고 있고 뉴스 데이터 수집이 진행되는 동안에는 다른 작업도 함께 진행하기로 했다.

 

현재 홈페이지는 POC 단계에서 빠르게 기능 구현을 우선으로 만들어진 구조다.

핵심 기능은 구현되어 있지만 사용 편의성이나 완성도 측면에서는 개선할 여지가 많다고 느꼈다.

 

그래서 뉴스 데이터 작업과 병행하여 홈페이지 UI를 개선하는 작업도 진행하고 있다.

다음 개발일지에서는 Apt Swing 홈페이지 UI를 어떤 방향으로 개선했는지 정리해보려고 한다.

 

Apt Swing은 여전히 개발 중인 프로젝트다.

하지만 조금씩 차트를 넘어, 더 많은 맥락을 이해하는 부동산 분석 플랫폼으로 발전해가고 있다.

 

 

https://www.aptswing.com/

아파트 스윙 - APT. Swing