讓 AI 直接查台灣房地產資料

「這間開價 X 合理嗎」：比較案例 → 參考單價區間 → 與開價比較（偏高/合理/偏低/建議出價），附同棟成交、社區與行政區統計、周邊 POI 與環境風險。 asking_price 為元；area_ping 為坪；若開價的坪數含車位，設 area_includes_parking=true（會扣除推估車位坪數與車位價）。非估價報告。

比較案例引擎：輸入標的（地址或座標、坪數、樓層、屋齡、房數、車位、型態），回傳依 comparable_score 排序的相似成交與各分項分數。

估價/指數方法說明與公開回測：各縣市 hedonic 模型的測試集 MdAPE、±10% 命中率、樣本數。

社區持有分析：同一戶前後兩次成交 → 中位持有年、中位總報酬、年化報酬、賠售比例、兩年內轉手比例、近期轉手案例。

法拍標的（全台地方法院＋行政執行署）。status: selling 待拍（含應買公告）／sold 拍定（法院近三個月起每日累積、行政執行署回溯到 108 年）／lapsed 流標或停拍／assumed 債權人承受。 kind: house 房屋／land 純土地／all。sort: upcoming 拍賣日近→遠 | discount 相對附近市價折價最深 | sb_discount 相對同棟成交折價最深（只列有同棟成交的標的）| recent 最新 | price 價格低→高。 featured=true：精選（三週內開拍、住宅點交、非第三人占用或出租、底價比市價低 15～50%）。hide_suspect=true 隱藏比市價低五成以上（多有公告外瑕疵）的標的。 每筆有 lot_key、法院、案號、拍賣日、拍次、地址、底價、拍定價、點交碼 check_label、delivery（法院公告解析：label 如「住宅點交・車位不點交」「不點交・第三人占用」、occupant、lease、mgmt_arrears、flags、summary 現況摘要）、 photo_url（法院照片頁）、discount（(拍定或底價)÷換算坪數÷附近相似成交市價−1；只對單一房屋、非持分、含土地標的計算）、 sb_discount（相對同一棟、坪數相近（±40%）的近 5 年買賣中位單價 sb_ping 的差距，sb_n 為筆數；同棟比較最直接，附近市價可能被較新或較舊的房子影響）、not_comparable_reason（沒有折價的原因）。

一次取得分析單一法拍標的所需的全部資料：標的（法院、案號、拍次、底價、坪數換算、點交碼、公告解析的點交明細與現況摘要）、 折價 discount 與市價，以及算出市價所用的 20 筆相似成交明細（可檢查比較對象是否合理），加上法院公告的點交情形／使用情形／備註與公告全文 （full_text=false 可省略全文）、本站存檔與法院原檔 PDF 連結、解讀須知。lot_key 取自 get_foreclosures。

單一法拍標的的法院拍賣公告：本標別的「點交情形／使用情形／備註」原文、解析後的點交明細（delivery），以及公告 PDF 連結 （archive_url 為本站存檔，法院下架後仍可下載；pdf_url 為法院網站原檔）。full_text=true 另回公告全文（數千字）。lot_key 取自 get_foreclosures。

法拍統計（可限縣市）：目前待拍件數與各拍次底價相對市價、拍定價相對市價、點交與否的價差、各縣市件數與中位折價。

搜尋實價登錄成交。txn_kind: sale 買賣 / presale 預售 / rent 租賃。日期 YYYY-MM-DD；價格為元；坪數為室內坪（不含車位）。

找座標附近的成交，依距離排序。「附近 500 公尺最接近的 10 筆成交」直接用這個。target=land 改找純土地成交（土地元/坪、持分、倍數）。

地圖框選：經緯度範圍內近 months 個月的成交點（單價、總價、日期、社區）。target=land 回傳純土地交易。範圍太大時回傳抽樣，建議小於約 3 公里見方。價格為元。

用地址找棟（building）與戶（property）。回傳精確或模糊符合的建築，含社區名、樓層、完工日、成交筆數。

取得單一戶/樓層的資料與其歷次交易。

取得單棟建築：屬性、統計（近 1/3 年中位單價、成交量）、戶別清單、最近交易。

用社區/建案名稱或地址關鍵字找社區，回傳 community_id 與摘要統計。回答「XX社區房價走勢」先用這個找 id。

取得社區：名稱、棟數、完工日、近 1/3 年單價與成交量、年增率、租金與租售比、各棟清單。

社區條件搜尋。例：台北市 3000 萬以下、屋齡 15 年內、近捷運 500m → county=台北市, max_total_price=30000000, max_age_years=15, near_poi_type=mrt, near_poi_m=500。 「近半年成交量明顯增加但價格沒明顯上漲」→ volume_hoh_min=0.5, price_hoh_max=0.03, sort=volume_hoh。

社區篩選器（房地產版 Finviz）。可組合：縣市/行政區、總價（元，配 area_ping 坪數換算）、單價區間（元/坪）、屋齡、型態、捷運距離(m)、 租金殖利率下限、一年量增下限、一年價漲上限、半年量增/價漲、相對 1km 內新案折價上限（-0.25 = 便宜 25%+）、持有年化報酬下限、賠售比例上限。 比例皆小數。例：「桃園 1500 萬以下、屋齡 10 年內、捷運 800m、量增、比新案便宜 25%」→ county=桃園市, max_total_price=15000000, max_age_years=10, max_mrt_m=800, min_volume_yoy=0.2, max_gap_vs_new=-0.25 sort: n_1y | price_asc | price_desc | volume_yoy | volume_hoh | price_yoy | price_yoy_asc | yield | gap | return | mrt

低估掃描：近 N 月成交單價低於同社區近一年中位 ≥10%（max_discount=-0.10）的案例，附可能原因（低樓層/頂樓/小坪/老屋/備註異常）。 exclude_reasons=True 只留沒有明顯原因的。sort: recent | discount | price

低估成交摘要：近 12 個月比同社區中位便宜的成交件數、中位折價、無明顯原因比例、各行政區分布。細項用 get_deals。

全台各縣市近一年成交筆數、中位單價與年增率，以及資料庫總量（交易、社區、建物）與資料更新時間。

市場脈動：全台加權中位單價與年變化、近一年成交量與年變化、資料完整月、估價模型誤差中位數。

行政區統計：近 1/3 年成交量與中位單價、年增率、租金。不給 town 時回傳全縣市各區。

比較多個行政區：areas 例 ["桃園市中壢區","新竹縣竹北市"] 或 ["桃園市|中壢區"]（兩種寫法都可）。回傳近一年統計、動能、新案供給、重複交易指數、月序列。

月度價格序列（中位/平均單價、成交量）。給 community_id、building_id 或 county(+town) 其一。

房價指數（基期 2016-01=100）三條線並列：中位數、重複交易指數（同一戶前後成交）、Hedonic（控制坪數屋齡樓層後的純時間效應）。給 community_id 或 county(+town)。

各縣市重複交易房價指數（同一戶前後兩次成交，2016-01=100）的月序列與一年變化、距歷史高點。

指定縣市內各行政區的房價指數最新值、一年變化與動能（交易量足夠的區才有）。

近月成交量預估（申報延遲校正）：實價登錄申報有 1–3 個月延遲，最近幾個月筆數不全。回傳各月已申報筆數、該月齡的歷史申報比例、預估最終筆數與區間、初步中位單價（標示 final / preliminary / insufficient）。

投資機會雷達（行政區層）：近一年價格漲跌、成交量增減、租金殖利率、相對新案價差、供給比（兩年新案戶數/年成交量）、持有年化報酬， 合成 0–100 分（v3，相對排名：殖利率 45%、價格動能 35%、一年量增 10%、比新案便宜 10%；權重依指標回測決定，見 get_signal_backtest）。另回傳獨立的指數動能 idx_score（重複交易指數距高點＋四季動能，0–100；回測三個時期皆有效，2022 年後評分本身預測力接近零，兩者應一起看）與 idx_drawdown、idx_mom_4q。sort: score | index | volume | price | price_asc | yield | gap | momentum | return

指標領先性回測：投資機會雷達各科（殖利率、價格動能、一年量增、比新案便宜，以及已停用的近 3 月量能、價格平穩、供給少）與候選指標（指數動能、距高點回檔、一年漲幅原值、雷達總分）在過去每一季能否預測該行政區之後 4/8 季重複交易指數變化。回傳每個指標的平均 IC（Spearman）、t 值、命中率、五等分未來報酬、Q5−Q1 分位差、verdict（strong/weak/none）與方向；include_series=true 另附各季 IC 序列（約 5 萬字，預設不附）。用來回答「雷達評分有沒有預測力」「哪個指標最有用」。

鄉鎮市區人口基本面（戶政司月資料）：戶數、人口、出生死亡、遷入遷出、戶數年增、人口年增、12 個月淨遷入率。給 town 回序列；不給回該縣市各區最新值（依戶數年增排序）。

交屋潮（預售屋交屋供給）：預售屋簽約時申報實價、交屋過戶時不再申報，所以內政部「建物買賣移轉棟數」＝中古買賣＋預售交屋。回傳 (1) 縣市各季登記移轉棟數、第一次登記棟數、實價中古筆數/棟數與差額（≈交屋量）；(2) 未來各季推估交屋時程（約 3 年前簽約的預售戶數，2024Q3 起可信）；(3) 未來一年交屋量 ÷ 近一年中古成交量（交屋壓力）。注意：此指標回測只在 2013–18 對房價有負向預測力，2019 後無，僅作供給背景。

新建案（預售備查建案）搜尋：建案名/建商、戶數、建照、預售成交筆數與中位單價、相對同區中古溢價（premium_vs_area）、交屋後中古 vs 預售（resale_vs_presale）。 sort: recent | n | price_desc | price_asc | premium | premium_asc | households

建案頁：預售成交月序列、最近成交（txn_limit 筆，預設 15；transactions_total 為總筆數）、基地地號與現值、對應社區（交屋後）中古行情、附近 1.5 公里其他建案（前 8）。

新建案（預售）總覽：各行政區近 24 個月預售成交數、中位單價、相對同區中古的溢價。個別建案用 search_projects / get_project。

建商彙總：推案數、戶數、預售成交、中位單價、相對區域中古溢價、交屋後中古 vs 預售、去化速度（戶/月）。sort: presale_n | projects | households | premium | premium_asc | resale | velocity | recent

單一建商：各縣市彙總、歷年預售成交與單價、全部建案（含溢價與交屋後表現）。

地號頁：面積、分區/建蔽容積、歷年公告現值、歷次交易（標示全筆/持分）、成交倍數、同段鄰號近 5 年成交、上方建物與社區。 可用 land_key（台|區|段|小段|主-子）或 county+town+section（如「仁愛段三小段」）+land_no（如「88-28」）。

找地號：依縣市/區/段名（可只給前綴）/地號，回傳 land_key、面積、分區、最新成交與公告現值。

地段：給 section_key 回傳整段統計、段內地號清單（前 limit 個，依近期成交排序）、近期土地成交；只給 county(+town) 則列出該區各地段排行（sort: n_1y|price|yoy|multiple）。

地段排行：各段（段小段）近一年土地成交筆數、單價、漲跌、公告現值倍數。sort: n_1y 成交量 | price 單價 | yoy 漲幅 | multiple 現值倍數。

土地行情統計：行政區 × 分區類別（住/商/工/農/公設/非都市…）的近 1/3 年成交量、中位元/坪、年增率、公告現值倍數；附各縣市總覽。只計全筆移轉。

地段榜：sort = n_1y 熱門 | yoy 漲最多 | yoy_asc 跌最多 | multiple 現值倍數最高 | price 單價最高。 min_n 為地段近一年土地成交最少筆數（預設 5）；臺北市等土地交易稀少的縣市請調低到 1～2，否則可能沒有結果。

土地成交單價月序列（全筆移轉、非特殊交易），可依都市計畫使用分區類別（住宅區、商業區、工業區、農業區…）過濾。

土地開發估值（殘值法）：面積 × 法定容積 × 銷售面積係數 × 周邊新案單價 − 營建成本 − 管銷 − 利潤 = 土地殘值。 回傳每一步與假設來源（容積來自分區或預設、單價來自 1.5km 內預售/同區預售/中古×1.15）、與公告現值及最近成交倍數。land_key 格式「台|區|段|小段|主-子」，可由 search_lands 取得。

座標或地號 → 都市計畫使用分區、建蔽率、容積率（參考值）。

建照/使照查詢（起造人、戶數、樓層、構造、面積）。

附近 POI（mrt/tra/hsr/school/hospital/park/…）與該點的環境風險（液化/淹水/斷層敏感區）。

本站使用者刊登的待售／待租物件（kind: sale | rent），每筆附與同社區實價的比較。不含聯絡方式，請引導使用者到 toestate.tw/listing/{id} 查看。