안녕하세요. 얼마 전에 같은 제목의 내용을 올린 적이 있는데, 약간 예상치 못했던 홍보성(?) 내용의 포함으로 신고를 당해서, 운영진께 수정하여 검토 의뢰후 재업하게 되었습니다.

오늘은 제가 남들과는 조금 결이 다른(?) 방법으로 생애 첫 등기를 치게 된 경험을 공유를 해보려고 합니다.

저는 올 하반기에서야 처음으로 부동산 공부를 시작한 30대 초반 직장인입니다. 당시 자가 마련을 목표로 유료 강의도 들어보고, 다양한 부동산 유튜버 구독도 하고, 몇몇 유명 부동산 커뮤니티를 드나들며 우리나라 부동산 시장의 특징이나 아파트 매매 시 고려해야 되는 정보들을 하나 둘 씩 수집하기 시작했습니다. 본업과는 별개로 프로그래밍으로 주식 투자를 자동화하여 자산을 굴리면서, 시스템 투자 관련 노하우와 관련 데이터 처리 기술을 온라인 강의로 제작하여 지식공유를 하고 있던 저는, 부동산에서도 '프로그래밍 능력'을 어떻게 활용해야 내 집 마련을 조금 더 수월하게 진행할 수 있을까에 대한 고민을 하기 시작했습니다. 하지만 올해까지 집 값이 너무 많이 올랐고, 또 제가 처음 부동산에 관심을 가질 당시에도 계속 그칠 줄 모르고 가격이 오르고 있는 상황이었기에, '매매'에 대한 생각은 거의 접어두다시피 했었습니다. 그러다 공부하는 과정에서 그냥 장난삼아 만든 프로그램 결과물을 가지고 '앞으로 급매물은 다 제 것입니다. 건들지 마세요!'라는 제목으로 블라인드와 몇몇 커뮤니티에서 어그로를 끌어보았었는데, 아마 기억하시는 분도 몇몇 계실 것 같습니다. 프로그램의 내용은 아래와 같이 제가 관심있어 하는 시/구/동의 급매물 리스트를 저에게 하루에 한 번씩 이메일로 전송하는 프로그램이었습니다:

첨부이미지1. 제 관심지역 중 하나인 '수지구'의 급매 리스트를 메일로 전달 받은 내용
첨부이미지2. 메일을 통해 일자별로 전달되고 있는 '수지구' 급매 정보들

우선 제가 이 프로그램을 활용한 프로세스는 다음과 같습니다. 급매물에 대한 데이터를 웹에서 긁어와서 평일 퇴근시간마다 제 메일로 전송되도록 맞춰놓고, 퇴근 지하철에서 해당 내용들을 확인하면서 제가 관심이 지역의 급매물 갯수/가격들의 변화, 새로운 매물의 등장, 기존 매물이 얼마나 빨리 팔리는지 등의 정보를 판단하였습니다. 매번 일일이 웹/앱에 들어가서 확인하고 정리해야되는 내용을 매우 적은 수고로 판단이 가능해진거죠. 간혹 이 raw한 데이터로부터 다이렉트하게 판단할 수 없는 정보들은 파이썬의 판다스(Pandas) 라이브러리를 활용해서 조금 더 깊은 분석을 하고 이를 시각화하여 다양한 insight를 얻었습니다. 이를 통해 아래와 같은 정보를 직접 느끼고 분석할 수 있었습니다:

- '수지구 내의 급매물 수는 현재 어떤 추이를 보이고 있는가?'
- '어떤 단지의 급매물의 수가 특히 점점 더 늘어나고 있는가?'
- '어떤 면적의 매물이 급매로써 많이 나와있는가?'
- '동, 단지, 전용면적별 급매물 가격은 어떻게 변화하고 있는가?'
- '왜 이 단지의 이 매물은 1~2주에 걸쳐서 계속 가격을 내리고 있지? 갈아타기 중인가? 아니면 일시적 2주택이라 양도세 때문에 급매하는건가?'
- '왜 이 단지는 저층이랑 중고층이랑 가격차이가 없지? 급매 매물이 많은건가? 곧 호가 차이가 발생하겠는데?'
- '이 매물은 매매로 나왔는데 부동산스터디 카페에는 전세로도 내놓았네. 세끼고 사는 것도 열어둔걸까?'
- '이 매물 3개는 다 사정이 있는 급매물이라 서로 피튀기면서 가격 싸움하고 있네. 진짜 대출도 막히고 관망세라 매수자가 없나보다'

물론 특정 지역 몇몇의 급매물 관련 숫자만으로 우리나라 전체 부동산 흐름이나 시황을 판단하기는 어렵겠지만, 가까운 미래에 실거주 1채가 필요했던 저는, 제가 정말 살고 싶은 지역 혹은 단지의 매물에 대한 정보가 어떤 식으로 흘러가는지에 대한 흐름을 1) 객관적인 기준을 갖고 2) 직접 파악을 할 수 있어야 했습니다. 그러한 정보를 매스컴, 커뮤니티 등을 통해서 얻어보려 했으나, 이는 쉽지 않았습니다. 특히 요즘 같이 부동산 양극화가 심해지면서, 주관적인 의견이 팽배하고 조금만 본인과 의견이 다르면 다툼으로 이어지는 시국에는 더더욱 그랬습니다. 데이터를 통한 객관적인 정보가 아닌, 뉴스나 스쳐들은 정보를 확대 해석하여 부풀리는 거짓 정보 또한 점점 많아져 혼란스럽기도 했구요. 하지만 저는 제가 만든 이 작은 프로그램을 통해, '부동산이 앞으로 떨어지네, 오르네'와 같은 근거 없는 노이즈를 기준으로 한 판단보다 훨씬 더 견고하고 객관적인 기준을 세울 수 있었습니다. 개인적으로는 최전방(임장)에서만 경험할 수 있는 내용들을 어느 정도 자동화 했다고 생각할 수 있을 듯 합니다.

당시 제가 올린 글의 댓글에는 '정말 괜찮은 것 같다', '코드를 공개해달라. 오픈소스 정신 모르냐', '유료화 하면 무조건 결제할 듯' 등의 예상치 못했던 뜨거운 반응이 있었습니다. 비슷한 기능을 하는 웹(앱)서비스를 댓글로 언급하신 분도 있었던 것 같은데, 직접 확인해보니 컨셉은 같았지만 허위매물이 꽤 많았고, 제가 실제 부동산을 통해 검증까지 했던 정보와 다른 내용의 정보들도 많았습니다. 하지만 이런 뜨거운 반응에도 불구하고, 해당 글은 제가 올린 지 하루 만에 바로 내리게 되었습니다. 왜냐하면 우선 제 코가 석자였기에, 저는 제가 지금 해야하는 가장 중요한 일인 '내 집 마련'에만 집중하고 싶었고, 이것을 저만의 방식을 통해 이루고 싶었고, 그 목표를 달성하는 과정을 하나하나 기록해나가며, 이후에 해당 내용들을 자세하게 공유하고 싶었거든요. 이 프로그램을 남들에게 보여주기 식이 아닌, 저에게 얼마나 큰 가치를 주었는가를 직접 입증을 하고 남들에게 자랑하며 보여주고 싶었습니다.

그리고 저는 지금 그 공유를 여러분들에게 하고 있습니다. 이 프로그램을 개발한지 약 세 달 정도가 지난 현 시점에, 저는 아파트 매매를 위한 계약금을 입금했고, 예비 1주택자가 될 준비를 하고 있습니다. 실거래가 기준으로 보았을 때, 무려 2020년 11월~12월 실거래가 정도의 가격으로 계약을 진행하였습니다(같은 층, 향, 평수 및 구조 기준 / 같은 기준으로 최근 실거래 대비 10.% 정도 저렴한 가격). 매일 메일로 받는 급매리스트에서 한달 내내 보였던 매물이, 가계약금을 치루고 난 후 다음날 부터 등장 하지 않는 것이 아직도 꿈만 같습니다. 아직 중도금 및 잔금처리도 남기도 했고, 제가 매매하는 가격이 대세 상승장에서 절호의 기회로 잡은 적정 가격일지, 앞으로 더 하락장이라서 영끌 호구가 되는 것 일지는 현재로서는 알 수 없겠지만, 저는 이번 경험을 통해 단순히 매스컴, 커뮤니티만을 통해서는 겪을 수 없는 귀중한 경험들을 했고, 그러한 경험에 대해서 여러분들께 공유하고 싶었습니다.

다음 포스팅(part2)은 실제 제가 모은 급매 데이터를 어떻게 구체적으로 분석을 했고 시각화하여 insight나 정보들을 얻었는지 등의 "실제 분석 결과물"들에 대해 공유해보도록 올려보겠습니다.

2021년 한 해 정말 고생많으셨고, 2022년 모두의 성공적인 등기를 기원하며 글을 줄이도록 하겠습니다. 감사합니다.