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US स्टॉक्स के Earnings Calendar और Beat/Miss डेटा के लिए उपलब्ध API विकल्प
Python आधारित ट्रेडिंग या क्वांट सिस्टम में earnings calendar जोड़ने के लिए OpenBB का equity.calendar.earnings API सबसे आसान शुरुआती विकल्प माना जाता है।[1] यदि आपको earnings जारी होने के बाद यह तय करना है कि परिणाम अनुमान से बेहतर (beat) या खराब (miss) है, तो AInvest API के eps actual और eps forecast फ़ील्ड सीधे तु...
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शोध उत्तर
मुख्य निष्कर्ष
- Python आधारित ट्रेडिंग या क्वांट सिस्टम में earnings calendar जोड़ने के लिए OpenBB का equity.calendar.earnings API सबसे आसान शुरुआती विकल्प माना जाता है।[1]
- यदि आपको earnings जारी होने के बाद यह तय करना है कि परिणाम अनुमान से बेहतर (beat) या खराब (miss) है, तो AInvest API के eps actual और eps forecast फ़ील्ड सीधे तुलना करने की सुविधा देते हैं।[2]
- Bigdata का Earnings Surprises API प्रकाशित हो चुके नतीजों के actual और estimated EPS प्रदान करता है, जिससे surprise प्रतिशत या beat/miss निकालना आसान हो जाता है।[4]
- API Ninjas और StockFit जैसे अन्य विकल्प भी upcoming earnings dates और historical results प्रदान करते हैं, इसलिए इन्हें बैकअप डेटा स्रोत के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है।[5][7]
AI संकेत
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: 如图所示，美股的财报每天都会有日历跟踪，假设我有个信号触发列表，我希望列表中新增一列，来获取当前的财报发布时间，已发布的给出 高于预期还是低于预期的判断，还没发布的给出时间 比如5 12 盘前或5 12 盘后， 主要是需要这个数据接口 来集成到我的信号触发程序中， 哪些开源接口可. Article summary: 可以优先看 OpenBB 的 equity.calendar.earnings，它是 Python 侧较容易集成到量化/信号程序里的接口，文档给出了 from openbb import obb 和 obb.equity.calendar.earnings() 示例，并明确支持获取历史和未来财报发布，且包含 EPS 与营收数据。[1] 如果你的核心需求是“已发布后判断高于/低于预期”，AInvest 和 Bigdata 的接口证据更直接. Topic tags: deepresearch, general web, llm, agents, ai. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "`# Upload the required packages library(xlsx);library(zoo);library(quantmod);library(rowr);library(TTR); # Set the parameters here pc_up_level = 6 # Set the high percentage thresh" source context "Quantinsti-博客中文翻译-六- - 绝不原创的飞龙" Reference image 2: visual subject "`# Upload the required packages library(xlsx
अगर आप अपने सिग्नल‑ट्रिगर सिस्टम या ट्रेडिंग प्रोग्राम में एक नई कॉलम जोड़ना चाहते हैं जो यह बताए कि किसी अमेरिकी कंपनी की कमाई (earnings) कब आने वाली है और परिणाम अनुमान से बेहतर है या खराब, तो इसके लिए कई API उपलब्ध हैं। सही विकल्प इस पर निर्भर करता है कि आपको सिर्फ earnings calendar चाहिए या साथ में EPS actual vs estimate तुलना भी।
1. OpenBB – Python इंटीग्रेशन के लिए अच्छा शुरुआती विकल्प
OpenBB प्लेटफ़ॉर्म का equity.calendar.earnings API डेवलपर्स के लिए काफी उपयोगी है। यह सीधे Python से कॉल किया जा सकता है और ऐतिहासिक तथा आगामी दोनों प्रकार के earnings release डेटा देता है।
उदाहरण:
from openbb import obb
# आने वाले earnings events
obb.equity.calendar.earnings()
# किसी खास तारीख रेंज के लिए
obb.equity.calendar.earnings(start_date="2024-02-01", end_date="2024-02-07")
इस API में सामान्यतः ये जानकारी मिलती है:
- कंपनी का ticker
- earnings report date
- EPS डेटा
- revenue डेटा
यह आपके signal trigger list में upcoming earnings जोड़ने के लिए एक अच्छा बेस डेटा स्रोत बन सकता है।
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इस पृष्ठ में एक स्रोत-समर्थित उत्तर शामिल है जिसे आप Studio Global के अंदर जारी रख सकते हैं।
लोग पूछते भी हैं
"US स्टॉक्स के Earnings Calendar और Beat/Miss डेटा के लिए उपलब्ध API विकल्प" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?
Python आधारित ट्रेडिंग या क्वांट सिस्टम में earnings calendar जोड़ने के लिए OpenBB का equity.calendar.earnings API सबसे आसान शुरुआती विकल्प माना जाता है।[1]
सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?
Python आधारित ट्रेडिंग या क्वांट सिस्टम में earnings calendar जोड़ने के लिए OpenBB का equity.calendar.earnings API सबसे आसान शुरुआती विकल्प माना जाता है।[1] यदि आपको earnings जारी होने के बाद यह तय करना है कि परिणाम अनुमान से बेहतर (beat) या खराब (miss) है, तो AInvest API के eps actual और eps forecast फ़ील्ड सीधे तुलना करने की सुविधा देते हैं।[2]
मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?
Bigdata का Earnings Surprises API प्रकाशित हो चुके नतीजों के actual और estimated EPS प्रदान करता है, जिससे surprise प्रतिशत या beat/miss निकालना आसान हो जाता है।[4]