เครื่องจำลองราคาอพาร์ตเมนต์ที่พัฒนาคนเดียวด้วย AI ตลอด 100 วัน (Web/iOS/Android)

สวัสดีครับ ผมเป็นวิศวกรที่กำลังพัฒนา APT Insights บริการวิเคราะห์ตลาดอพาร์ตเมนต์เกาหลีและจำลองราคา

ที่ผ่านมาเป็นเวลานาน ผมทำงานด้านการพัฒนา frontend และ data visualization เป็นหลัก ดังนั้นโครงสร้างพื้นฐาน backend, asynchronous queue, สถิติศาสตร์ และโมเดลพยากรณ์ time series จึงเป็น领域ที่ไม่คุ้นเคยอย่างมากสำหรับผม ผมไม่เคยคิดเลยว่าจะถึงขั้นสร้างโมเดลพยากรณ์ราคาตลาดด้วยตัวเอง แต่ด้วยการทำงานร่วมกับ AI agent อย่างจริงจัง ผมสามารถก้าวข้ามข้อจำกัดทางเทคนิค และพัฒนาคนเดียวจนเสร็จในเวลาประมาณ 100 วัน โดยขับเคลื่อนด้วย AI agent 100%

ผมเริ่มศึกษาตลาดอพาร์ตเมนต์เพื่อเตรียมหาที่อยู่อาศัยสำหรับตั้งรกรากเมื่อลูกเติบโตขึ้น ตอนแรกเริ่มจากโปรเจกต์ toy project ส่วนตัวเพื่อจำลองราคาในอนาคตของคอมเพล็กซ์ที่เป็นตัวเลือกสำหรับอยู่อาศัยจริง จากนั้นเมื่อเพิ่มการสะท้อนตัวแปรเศรษฐกิจมหภาค การทำ statistical modeling และยกระดับ serverless infrastructure stack ก็ขยายเป็นบริการที่ครอบคลุมคอมเพล็กซ์ทั่วประเทศ ล่าสุดไม่เพียงเปิดตัวบนเว็บ/PWA แต่ยังเปิดตัวเป็น แอป native อย่างเป็นทางการบน iOS App Store และ Google Play Store และแชร์ให้ใช้ฟรีโดยไม่มีโฆษณา

1. ข้อจำกัดด้าน overfitting ของคำตอบเดียว (Point Forecast) และนิยามปัญหา

วิธีประเมินราคาตลาดและการพยากรณ์จุดเดียว (Point Forecast) แบบเดิม มีแนวโน้มจะ overfitting กับคำถามว่า “อีก 24 เดือน อพาร์ตเมนต์นี้จะมีราคาเท่าไหร่กันแน่” ได้ง่าย เพราะตลาดอสังหาริมทรัพย์ได้รับผลกระทบอย่างมากจากตัวแปรมหภาค เช่น อัตราดอกเบี้ย อัตราแลกเปลี่ยน หนี้ครัวเรือน และนโยบาย

ดังนั้นแทนที่จะเสนอค่าคำตอบเพียงค่าเดียว ผมจึงเห็นว่าในทางปฏิบัติ การคำนวณช่วงกลาง 50% (P25 ~ P75) ผ่าน การจำลองเชิงความน่าจะเป็นตาม scenario น่าจะเหมาะสมกว่า

2. โครงสร้าง statistical modeling & simulation

เพื่อแก้ปัญหานี้ ผมออกแบบ prediction engine โดยแบ่งเป็น 3 แกนหลัก

ปัจจัยมหภาค·โครงสร้าง·ภูมิภาคที่ใช้งานอยู่ 16 ตัว: ผสานสถิติทางการจาก ECOS ของธนาคารแห่งประเทศเกาหลี (อัตราดอกเบี้ย อัตราแลกเปลี่ยน หนี้ครัวเรือน ต้นทุนก่อสร้าง) เข้ากับตัวชี้วัดเชิงคุณภาพและภูมิภาค (นโยบาย sentiment ทำเล ฯลฯ) พร้อมกู้คืน snapshot ข้อมูล ณ เวลาย้อนหลัง เพื่อให้เกิดความสอดคล้องระหว่างช่วงเวลา
การปรับแก้ residual ด้วย VECM (Vector Error Correction Model): ทำการปรับแก้ให้เหมาะกับช่วงเวลาย้ายบ้านและสภาพตลาด โดยใช้เลเยอร์ปรับแก้ residual momentum ของ Vector Error Correction Model (VECM) ที่รักษาความสัมพันธ์สมดุลระยะยาว
Monte Carlo simulation & การ interpolate เส้นทาง point prediction: คำนวณ scenario ราคาในอนาคต 24 เดือนออกมาเป็นช่วงความน่าจะเป็น P25 ~ P75 ผ่านการ interpolate เส้นทาง point prediction และ Monte Carlo simulation

3. ประสิทธิภาพเชิงปริมาณของโมเดลและ OOS backtest ที่โปร่งใส

เพื่อประสิทธิภาพการ generalize และความน่าเชื่อถือของโมเดล ผมทำ การตรวจสอบ out-of-sample อนาคต 12 เดือน แบบ Forward OOS backtest เป็นระยะ กับคอมเพล็กซ์ cohort ประเมินผลตัวแทนและคอมเพล็กซ์ตัวอย่างสำหรับตรวจสอบการ generalize

MAPE ราคาของชุด holdout 12-month Forward OOS: 6.32% (อิง cohort ประเมินผลอย่างเป็นทางการ)
Adjusted R^2 ของชุด holdout: 0.610 (อิงการตรวจสอบ cohort backtest)
quality gate สำหรับการตรวจสอบ: ผ่านทั้งหมดเรียบร้อย
การตรวจสอบ OOS คอมเพล็กซ์สุ่มวันละ 5 แห่ง & main highlight: ในหน้า technical whitepaper จะเปิดเผยผล 12-month Forward OOS backtest ของคอมเพล็กซ์ 5 แห่งที่สุ่มเลือกทุกวันอย่างโปร่งใส และจากนั้นจะ auto-highlight คอมเพล็กซ์ 1 แห่งที่มีค่ามัธยฐานของอัตราความคลาดเคลื่อน (Median) บนหน้าหลักเป็น อพาร์ตเมนต์ตรวจสอบประจำวันนี้
การป้องกัน sample bias: สำหรับคอมเพล็กซ์ตัวอย่างเพื่อ generalize ที่ไม่ได้รวมอยู่ใน cohort ประเมินผล ก็ทำการ tracking แยกต่างหาก เพื่อทดสอบความสามารถในการ generalize ไปยังคอมเพล็กซ์ทั่วประเทศอย่างต่อเนื่องโดยไม่เอนเอียงจากข้อมูลฝึก

4. เปิดตัวอย่างเป็นทางการบน App Store/Google Play และสร้าง multi-platform

ในสภาพแวดล้อม monorepo เดียว (pnpm workspace + Turborepo) ผมทำให้เข้าถึงได้จากอุปกรณ์หลากหลาย และเปิดตัวอย่างเป็นทางการบนเว็บ, PWA, iOS App Store และ Android Google Play Store

pipeline เดียวสำหรับ Web / PWA / Native WebView: ใช้โครงสร้างพื้นฐาน Next.js(Vercel) เป็นเซิร์ฟเวอร์หลัก และขยายสู่สภาพแวดล้อมแอป native บน iOS/Android ผ่านการ packaging ด้วย Capacitor และการเชื่อมต่อ native plugin
แก้ปัญหา social login และ in-app browser: สร้าง flow การตรวจสอบ OIDC Nonce และการส่งต่อข้อมูลรับรองระหว่าง native SDK ↔ server (Handoff) สำหรับการล็อกอินด้วย Kakao, Apple, Google เพื่อแก้ปัญหา in-app browser ถูกบล็อก (เมื่อไม่ยินยอมให้อีเมล Kakao จะใช้ fallback เป็นอีเมลเสมือน)
toolchain ซิงก์ asset อัตโนมัติ: สร้าง PWA splash (40 ความละเอียด), Android launcher/splash และ asset ไอคอนแอป iOS อัตโนมัติจาก source SVG เพียงไฟล์เดียว
pipeline push แบบ redundant: เมื่อการคาดการณ์ของคอมเพล็กซ์ที่สนใจเปลี่ยนแปลง จะแยกส่ง Web Push และ push ของ native OS (FCM/APNs) ตามระดับความสำคัญ 2 ระดับ (Strong/Normal) และส่งเป็น batch ผ่าน asynchronous pipeline ของ Cloudflare Queue / QStash

5. โครงสร้างพื้นฐานและ troubleshooting / lesson จากการพัฒนาที่นำโดย AI

ผมพัฒนาเองด้วยสถาปัตยกรรม serverless hybrid (Next.js + Neon Postgres + Cloudflare Workers + Hono + Cloudflare Queue / Upstash Redis) โดยลดค่าใช้จ่ายคงที่รายเดือนให้เหลือน้อยที่สุด

ทำให้ learning-serving สอดคล้องกัน: พบปัญหา Train/Serve Skew ที่ quality gate ด้าน recency ต่างกัน เนื่องจากจำนวนวันระหว่างวันที่อ้างอิงของ sample window ตอน backtest/training กับวันทำธุรกรรมล่าสุดตอน serving จึงแยกวันที่อ้างอิงของ sample window และจัด alignment ของพารามิเตอร์ as-of สำหรับจำลองอดีต เพื่อให้ serving และ backtest สอดคล้องกันอย่างสมบูรณ์
catalog แบบ on-demand lazy build: แทนที่จะรวบรวมอพาร์ตเมนต์ทั่วประเทศไว้ล่วงหน้าและสิ้นเปลืองค่าใช้จ่าย ผมเชื่อม pipeline ที่สร้างแบบ lazy และ asynchronous เฉพาะ catalog ของพื้นที่ (เมือง/อำเภอ/เขต) ที่มีผู้ใช้เข้ามา และเฉพาะธุรกรรมจริงของคอมเพล็กซ์ที่ผู้ใช้สนใจ
สะสมตัวอย่างที่ละเมิดคุณภาพอัตโนมัติ: สร้าง pipeline self-diagnosis ที่สะสมตัวอย่างผิดปกติซึ่งติด error gate ใน random validation batch ไว้ใน storage แบบ append-only เพื่อใช้เป็นตัวอย่างที่ต้องปรับปรุงเป็นอันดับแรกก่อน tuning โมเดล
เอาชนะข้อจำกัดหน่วยความจำของ Upstash Redis: เมื่อทำ backfill ข้อมูลจำนวนมากและชน memory limit เพราะข้อมูล JSON ต้นฉบับ agent ได้แยกโครงสร้างเป็น live fetch แบบ dynamic real-time โดยตรง เพื่อตัดการรั่วไหลของต้นทุน infrastructure
แก้ไขเพดานค่าน้ำหนักนโยบาย: แก้ปัญหาที่ค่าน้ำหนักนโยบายสินเชื่อพุ่งสูงผิดปกติในคอมเพล็กซ์บางช่วงราคา ด้วยการใส่สูตร calibration สำหรับเพดานค่า

หากมี feedback หรือข้อสงสัยในมุมของการ modeling time series อสังหาริมทรัพย์, VECM/Monte Carlo simulation หรือ serverless/Capacitor hybrid infrastructure ยินดีคุยกันในคอมเมนต์ครับ

หน้า landing หลัก: https://apt-insights.com
technical whitepaper: https://apt-insights.com/model
เว็บแอปพลิเคชัน: https://app.apt-insights.com