APIs für US‑Earnings‑Kalender und EPS‑Überraschungen im Trading‑Workflow

Damit lässt sich direkt ein Ergebnis ableiten.

Beispiel‑Logik:

• eps_actual > eps_forecast

  → Beat (über Erwartung)

• eps_actual < eps_forecast

  → Miss (unter Erwartung)

• eps_actual = eps_forecast

  → Inline

Diese Information kannst du problemlos als zusätzliche Spalte in deine Signal‑Liste einbauen.

3. Bigdata API: Fokus auf Earnings‑Überraschungen

Die Bigdata‑API stellt einen Endpunkt speziell für Earnings‑Surprises bereit. Die Daten enthalten u. a.:

• reporting_date
• eps_actual
• eps_estimated
• revenue_actual
• revenue_estimated

Damit kannst du nach Veröffentlichung sofort erkennen, ob die Erwartungen übertroffen oder verfehlt wurden.

Der Endpunkt eignet sich besonders für Post‑Earnings‑Analysen oder Event‑Strategien.

4. Weitere APIs mit Earnings‑Kalender

Neben den oben genannten gibt es mehrere alternative Quellen:

• API Ninjas – liefert vergangene Ergebnisse und kommende Earnings‑Termine.
• Finnhub – Earnings‑Kalender mit EPS‑Schätzungen, tatsächlichen Werten und Umsatzdaten.
• Alpha Vantage – bietet ebenfalls einen Earnings‑Calendar‑Endpoint für kommende Reports.

Diese APIs werden häufig in Quant‑Tools, Dashboards oder Trading‑Bots eingesetzt.

Beispiel: Struktur für eine Signal‑Liste

Viele Entwickler erweitern ihre Signal‑Tabelle um zusätzliche Earnings‑Informationen, etwa so:

Typische Werte:

• earnings_status: upcoming / reported
• session: pre-market / after-hours
• result: beat / miss / inline / pending

So kann dein System z. B. automatisch:

• Trades vor Earnings blockieren
• Earnings‑Volatilität handeln
• oder Strategien nur bei positiven Überraschungen aktivieren.

Wichtiger Punkt: Pre‑Market oder After‑Hours

Viele Trader möchten explizit wissen, ob ein Earnings‑Report

• vor Börsenöffnung (Pre‑Market) oder
• nach Handelsschluss (After‑Hours)

veröffentlicht wird.

Einige APIs liefern dafür Felder wie reportTime oder timeOfTheDay. Beispielsweise zeigen Datensätze teilweise Werte wie "before market open".

Allerdings ist nicht garantiert, dass jede API dieses Feld zuverlässig bereitstellt. Vor einer Integration solltest du daher einige Beispiel‑Requests testen.

Praktischer Ansatz für eine Trading‑Pipeline

In der Praxis funktioniert häufig ein zweistufiger Daten‑Workflow am besten:

1. Earnings‑Kalender über OpenBB oder Finnhub abrufen
2. Für veröffentlichte Reports zusätzliche Daten (Actual vs Estimate) nachladen
3. Beat/Miss automatisch berechnen

So bekommst du eine robuste Datenbasis für deine Signal‑Engine.

Fazit

Für ein automatisiertes Trading‑ oder Signalsystem eignen sich besonders diese APIs:

• OpenBB – guter Einstieg für Python‑basierte Quant‑Workflows.
• AInvest – liefert direkte Felder für EPS‑Beat/Miss‑Analyse.
• Bigdata – spezialisiert auf Earnings‑Surprises nach Veröffentlichung.
• Finnhub / API Ninjas / Alpha Vantage – alternative Earnings‑Calendar‑Quellen.

Mit einer Kombination aus Earnings‑Kalender + EPS‑Surprise‑Daten kannst du relativ einfach eine zusätzliche Spalte in deiner Signal‑Liste erzeugen, die automatisch zeigt:

• wann ein Earnings‑Event stattfindet
• ob es vor oder nach Handelsschluss veröffentlicht wird
• und ob das Ergebnis über oder unter den Erwartungen liegt.