Оценщик клиента жаловался на «большой интервал между рекомендованной ценой
и оценкой». Разбор: бейдж «−23% к рынку» (web HeroSummary + PDF, формула
round((1−ratio)×100)) систематически завышал скидку.
Root cause: сохранённый asking_to_sold_ratio — это СЫРОЙ per-rooms/tier дисконт
из ratio_resolver, но фактический expected_sold сдвинут относительно median×ratio
последующими корректировками: hedonic year+area (#2002, factor ∈ [0.75, 1.30], ON
by default), le_asking-clamp и corridor-clamp. Пример с прода (451de30b): median
7.75M × raw 0.771 = 5.97M, hedonic ×1.226 → expected_sold 7.32M — но stored ratio
остался 0.771, тогда как фактическое expected_sold/median = 0.945. Бейдж показывал
«−23%» вместо честных «−5%».
Fix: после финализации expected_sold пересчитываем сохранённый asking_to_sold_ratio
как реальное expected_sold_price/median_price (честный дескриптор). Сам expected_sold
(выкуп) НЕ трогаем — hedonic-uplift остаётся прибит к sale-модели, buyout не падает
до наивного median×raw. Порог _RATIO_DESCRIPTOR_EPS=1e-4 отсекает шум округления:
без сдвига (hedonic OFF, нет клампа) табличный ratio сохраняется байт-в-байт →
регрессия на не-зажатых оценках отсутствует.
Стор asking_to_sold_ratio — чисто ДЕСКРИПТОР (web/PDF/history badge), НЕ калибровочный
вход: калибровочный ratio живёт в таблице asking_to_sold_ratios (refresh-task, читает
resolver) — не тронута. Backtest #1966 скорит expected_sold_per_m2 (не stored ratio) —
не затронут (expected_sold без изменений).
Tests: 3 новых в test_estimator_price_spine.py (инвариант при hedonic-uplift +
corridor-clamp; byte-identical регрессия без сдвига); поправлен
test_global_fallback_basis_carried_through (hedonic OFF для сырого ratio).
Full suite: 2749 passed (кроме pre-existing test_search_cache_hit).
Refs #2141
bot-backend
ecc3ab5aab