매입 IC 자료 작성
신규 매입 후보의 시장 reference price 를 Veacon API 에서 가져와 IC 자료에 quartile 차트 + audit-defensible footnote 자동 생성하는 15분 워크플로우.
권역 + 호가 입력 → Median / p25 / p75 / 편차% / footnote 자동 생성. 복사 또는 PDF 다운로드. 회원가입 없이 일 10회 무료.
When to use this
언제 쓰나
강남구 역삼동 office 빌딩 매입 후보가 등장. 매도자 호가는 ₩40억. 실제 시장가는 어느 정도인지, IC 자료에 reference price 분포를 첨부하고 싶다. 매물 호가 데이터는 호가만 보여주고, JLL/CBRE 보고서는 license-restricted PDF 라 자체 인용 불가.
Veacon API 의 RTMS-grade aggregate 를 호출하면 sigungu / dong 단위 median + p25/p75 + sample_count + confidence + source_mix 을 수 초 안에 받습니다. 받은 값을 템플릿에 paste 하면 IC 자료의 시장 reference 섹션이 완성됩니다.
What you'll get
결과물
- 호가 vs 시장 median / p25 / p75 비교가 들어간 IC slide (Excel chart)
- 데이터 출처 명기된 footnote (RTMS · R-ONE · disclosure_url)
- confidence 라벨 + sample_count. IC 미팅에서 신뢰도 질문에 즉답
- 향후 분기마다 같은 sigungu_code 로 자동 갱신 가능 (cron-friendly)
Workflow
4-step recipe
시장 데이터 fetch
후보 자산이 위치한 sigungu_code 와 dong 으로 pulse 를 호출. Pro+ tier 는 dong precision 까지 가능합니다.
curl -G https://veacon.io/api/v1/real-estate/pulse \
-H "X-API-Key: $VEACON_API_KEY" \
--data-urlencode "sigungu_code=11680" \
--data-urlencode "dong=역삼동" \
--data-urlencode "geo_precision=dong" \
--data-urlencode "property_type=office" \
--data-urlencode "transaction_type=sale" \
--data-urlencode "period=last_6m"결과 해석
data[0]에서 median_price · p25_price · p75_price · sample_count · confidence 추출. _meta.coverage_note는 footnote 용으로 별도 보관.
{
"data": [{
"sigungu": "서울특별시 강남구",
"dong": "역삼동",
"property_type": "office",
"transaction_type": "sale",
"sample_count": 2,
"median_price": 3675000000,
"p25_price": 3437500000,
"p75_price": 3912500000,
"confidence": "low",
"source_mix": {"rtms_official": 2}
}],
"_meta": {
"vertical": "real_estate",
"data_sources": ["rtms_official"],
"coverage_note": "RTMS-reported transactions only…",
"disclosure_url": "https://veacon.io/data-trust"
}
}템플릿에 paste
veacon-ic-memo-v1.csv 템플릿을 다운로드. PARAMETERS 섹션 (sigungu_code, property_type, transaction_type) + TARGET PROPERTY 섹션 (asset name, asking_price, area) + MARKET REFERENCE 섹션 (API 응답 필드) 채우면 끝.
# In Excel after pasting:
asking_vs_median_pct = (asking_price / median_price) - 1
asking_vs_p75_pct = (asking_price / p75_price) - 1
# verdict
< median → 시장 대비 저렴
median ~ p75 → 시장 평균~프리미엄 구간
> p75 → 프리미엄 (정당화 사유 필요)IC 자료에 첨부
Excel 의 quartile chart 를 IC slide 에 paste. 출처 footnote 는 _meta.coverage_note + disclosure_url 을 그대로 사용. Audit 시 출처 명기 의무 충족.
실 buyer feedback: IC 미팅에서 첫 질문이 “sample size 가 2 개인데 신뢰할 수 있나?” 일 때 confidence: low + R-ONE / 공시지가 cross-reference (라이브) 가 답이 됩니다.
Caveats
알아두실 사항
- sample_count 가 작으면 quartile 의 통계적 의미가 약합니다. confidence=low 일 때는 IC 자료에 “3개 거래 기준의 indicative reference” 식으로 표기하시면 audit-safe.
- RTMS coverage 는 실제 거래의 약 40-60% 만 반영. R-ONE + 공시지가 cross-reference 가 confidence 점수에 반영됩니다 (Phase 1.5 라이브).
- dong precision 은 Pro tier 이상에서 가능. Starter 는 sigungu 까지.
- 호가 ≠ 실거래가. Veacon API 는 RTMS 신고분. 매도자 호가가 아닌 closed price 분포입니다.