新西兰【黑羊阁】房价到底在涨在跌?以后走势如何?


在新西兰



关于黑羊均衡价V2
不同于主流的均价和中间价,黑羊均衡价V2 根据市场上售出和正在售卖的房源为样本,经过了云机器训练模型进行大数据模糊模拟运算,达到一个不受市场供需房源影响的“干净”数据为目标,进行分析和研究。所有的研究数据和成果并不代表真正的指导意义,仅供参考。


全副地 - 300-700平米 (价格以万计)


原始表格(数字以W计)
月份中区北岸东区西区南区
6月-7月

108

88.5

90.2

68.8

68.8

8月-9月

107.5

89.6

89

71.58

60.3

10月-11月

114.23

86.2

82.2

68.3

60.9

涨跌幅度

6.26%

-3.79%

-7.64%

-4.58%

1.00%



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前排占位。。。。。。。。。。。

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中区竟然还涨了...支持黑羊一下

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看你的图怎么感觉就东区跌了?中区还涨了?

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还要看别的房型

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感觉就是根据一个很小的每月销售出的房子的data pool的均价     
还是等黑羊v3用季节性的比较吧        东区范围比较小 均价受每个月卖出的不同房型的影响较大

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不说价钱,量能跌的确实太明显了,中介应该会比较肉疼

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西区和南区只要68万和60万了!

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季节性基本没有影响,主要是东区旗舰区交易量比中区,北岸少很多。

话说回来,东区作为Manukau 市的一个区域,其实在旗舰区数量和交易数量是不能在这方面和中区(原奥克兰市),北岸(原北岸市)比较的。只是大家都认为,东区环境和南区差别太大,所以还是要分开算的。

我会进一步改进算法做平衡价值的。


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恩 我的意思是看3个月比3个月的difference     比1个月1个月比受variance影响小一些

期待新的算法

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差不多吧。。。

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“经过了云机器训练模型进行大数据模糊模拟运算,达到一个不受市场供需房源影响的“干净”数据为目标,进行分析和研究":
LZ能否通俗简洁介绍你的“训练模型“的机理和”模糊模拟运算“的算法?

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不知道如何通俗的解释Machine Learning Regression Modelling。。。。这个需要有一定的计算机编程知识才能理解。而且我在基础的Regression 里加入了各方面不同的Variation Modelling, 接下去采用了大量的LBS算法和中国的玄学算法(四柱)

让我想想。。。市场上类似的,就是那个IBM 的Watson 技术,微软的Bing Predict 团队也在开发这方面技术(而且我的技术也是基于微软云体系的)
具体可以看看这篇文章:
http://zhidx.com/p/15308.html

首先,是城市交通。

在北上广深等大都市,交通拥堵已经成为了城市发展上一个巨大的瓶颈。对此,微软展示了其智慧交通系统,借助交管部门的监控数据,微软通过机器算法推算出各个路段未来的交通形势,为城市的管理者和人们的出行提供指导。

据微软工作人员介绍,系统完全通过机器学习的方式完成准确度的迭代,人工并不会进行干预。与刚刚上映的电影《超能查派》一样,对于人工智能的“培养”需要一个过程,“刚刚上线时系统的预测准确度只有20%至30%,而经过不断的‘学习’,目前这套系统的准确度已经超过了80%,这是一个很高的水平。”

第二,是房价预测。

同样,房价也是中国当前的大问题。通过房管部门的监控数据,微软对各地的房价进行分析,并快速通过算法将这些数据以直观的可视化方式呈现,方便调控部门的预测和政策选择。

而在这些数据图中,智东西发现除了北京的房价在意料之中的持续上涨并保持国内最高价的地位外,深圳的房价已超过了上海和广州,并且涨势明显。




关于bing predict 的可以看看这个 http://www.winbeta.org/news/bing ... dicts-week-14-games

当然,和这些项目来比,我这个非常渺小了。。。




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谢LZ!
“Machine Learning Regression Modelling“, 只要通俗描述我相信大家可以理解,有空愿意为大家效劳。
”Variation Modelling“ REGRESSION 能否详细具体一点?LBS?"中国的玄学算法"?
这儿技术移民/学民多,当大家知道LZ你的算法机理后,可以更准确地理解和运用和推广你的结果,这正是你所希望的,对吗?不然,会有象大气功和经络之“玄妙”之嫌疑。
IBM/微软是森林大老,我们是小草。

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腰斩在即。。。 再等等。。。。

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嗯,不过我也有相关应用正在做,理论上的东西听起来其实都像玄学

这个具体写应该是篇master 论文了。
话说,我工作单位的东西,理论上也像玄学/气功,拿到了B轮风投,刚刚有个学生写了2000页的论文毕业了(education masters)


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谢谢LZ!
NZ,包括这坛里,肯定不少MASTER/DOCTOR,再玄也聊聊,学习学习,Never old to learn, never late to start, never lazy to talk !

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是的,如果论坛上有朋友想写这方面论文可以聊聊 :)


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我对上面两位说的东西有点兴趣哦

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谢LZ!
这儿大多数感兴趣的是你房价数据预测结果的准确可靠性,所以知道你模拟预测的机理算法会很有帮助。
再玄的东西,只要机理正确,通俗化,大家就能理解。我想大家都期待你更新更好的数据。
至于写学位论文,你去其它板块吧,找学友聊为好。

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嗯,这应该也和你专业有关,这已经不是Staticis 了,不是单纯地用Average, Mean, Mode, Median 来算。这才是真正的“云”能力,大部分说“云”的只不过是云储存,云计算+云端API接口(比如接口到Cortana 理解你问的问题),运算搜索API(省的自己写index 算法),最终让电脑达到自我思考能力,才是将来的大趋势。



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天啊。你确定nz有这样的技术。。。。

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这已经不是研发阶段了,而是应用阶段,我只是应用,不是研发。。。。我工作单位的技术早就用云平台进行Load balanced Async处理了,很正常吧


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更新Crosslease

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LZ 你做这两个图表时 用的assumptions是什么呢?
我觉得价格好像有点低啊,中区700的地才115k?
而且这个图表是想要告诉user什么信息呢?

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低于700,意思就是300-700。。。具体算法我在上面已经说的很多了,不复述了。具体后面透露的是什么信息,懂的人,自然懂。



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Cross lease 的呢?

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半幅地那个

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嗯,unit 也更新了。。。。

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