아파트 티커의 모든 데이터는 국토교통부 실거래가 공개시스템의 공공데이터 API를 통해 수집됩니다. 전국 시군구 단위의 최신 실거래 신고 데이터를 매일 오전 2시(KST)에 수집하도록 예약되어 있으며, 최근 3년치 거래 데이터를 보관합니다. 실제 수집 완료 시각은 실행 상황에 따라 달라질 수 있습니다.
거래 반영 기준은 다음과 같습니다:
회복률은 가장 최근 실거래가가 비교 대상인 과거 최고가 대비 어느 수준에 있는지를 나타냅니다.
회복률(%) = (최근 실거래가 / 직전 전고점) × 100핵심 규칙: 같은 단지의 동일 전용면적 거래끼리 비교합니다. 직전 전고점은 최근 3년 거래에 이상치 필터를 적용한 뒤, 가장 최근 거래 1건을 제외한 과거 거래의 최고가입니다. 비교할 과거 거래가 없으면 회복률을 표시하지 않습니다.
| 회복률 구간 | 의미 |
|---|---|
| 100% 초과 | 신고가 경신 |
| 100% | 전고점 수준 |
| 90% 이상 100% 미만 | 전고점 근접 |
| 70% 이상 90% 미만 | 회복 진행 중 |
| 70% 미만 | 전고점 대비 큰 폭 하락 |
회복률은 소수 첫째 자리로 반올림해 표시합니다. 신고가와 전고점 도달은 표시된 회복률이 아니라 최근 실거래가와 직전 전고점의 실제 가격을 비교해 판정합니다.
💡 활용 팁: 회복률 70% 미만 단지는 전고점 대비 30% 이상 하락한 상태입니다. 같은 지역 내에서 회복률이 크게 다른 단지를 비교하면 시장의 차별화된 흐름을 발견할 수 있습니다.
화면의 "3년 내 최고가"는 최근 실거래가와 이상치 필터를 거친 과거 거래를 함께 비교한 최고가입니다. 회복률과 신고가의 비교 기준인 "직전 전고점"은 가장 최근 거래 1건을 제외한 과거 거래의 최고가입니다. 두 값은 신고가 경신 시 서로 달라질 수 있습니다.
아래 비교는 같은 단지의 동일 전용면적에서 비교할 과거 거래가 있는 경우에 적용됩니다. 과거 비교 거래가 없으면 신고가로 판정하지 않습니다.
조건: 최근 실거래가 < 직전 전고점
예시: 직전 전고점 10억, 최근 8억 → 회복률 80%, "전고점 대비 -20%"
조건: 최근 실거래가 > 직전 전고점
예시: 직전 전고점 9억, 최근 10억 → 회복률 약 111.1%, "신고가 갱신 🔥". 이때 최근 거래를 포함한 3년 내 최고가는 10억입니다.
조건: 최근 실거래가 = 직전 전고점
예시: 직전 전고점 10억, 최근 10억 → "전고점 도달"
단기 변동률은 최근 가격이 오르고 있는지, 내리고 있는지를 수치로 표현합니다. 동일 면적에서 일정 건수 이상 거래된 단지에 대해서만 산출하여 신뢰도를 확보합니다.
최근 수개월 내 거래 데이터를 기반으로 자체 알고리즘을 통해 산출합니다. 거래가 활발한 단지는 더 짧은 기간의 최신 데이터를 우선 사용하고, 거래가 적은 단지는 기간을 단계적으로 확장하여 커버리지를 확보합니다.
💡 활용 팁: 변동률이 표시되지 않는 단지는 최근 거래가 충분하지 않은 경우입니다. 거래가 적다는 것 자체가 하나의 시장 신호일 수 있습니다.
거래 활발 여부는 최근 수개월 내 동일 면적 기준 거래건수로 판단합니다. 메인 피드의 "거래 활발" 탭은 거래건수가 많은 순으로 정렬됩니다.
변동률 산출에는 최소 거래 건수 기준이 적용됩니다. 이상치 제거 후에도 의미 있는 비교가 가능한 수준의 거래가 확보된 단지만 변동률을 표시합니다.
💡 활용 팁: 거래가 활발한 단지는 가격 발견(price discovery)이 빠르게 이루어지므로 변동률의 신뢰도가 높습니다. 반대로 거래가 적은 단지의 가격은 최신 시세를 정확히 반영하지 못할 수 있습니다.
히트맵은 지역별 시세 흐름을 색상으로 시각화한 것입니다. 전국의 부동산 시장 분위기를 한눈에 파악할 수 있습니다.
드릴다운 구조: 전국 선택 시 전국 시군구 카드가 변동폭이 큰 순으로 표시되고, 특정 시도를 선택하면 해당 시도의 시군구만 모아 볼 수 있습니다. 각 카드를 클릭하면 해당 지역의 랭킹 페이지로 이동합니다. 최근 90일 동안 같은 면적에서 6건 이상 거래된 단지가 없는 지역은 표시되지 않습니다.
💡 활용 팁: 같은 시도 내에서도 시군구별로 색상이 다를 수 있습니다. 이 차이가 지역 내 미시적 흐름을 보여줍니다. 상승 지역과 하락 지역의 경계를 관찰하면 시장의 방향성을 파악하는 데 도움이 됩니다.