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...
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]
Create 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
openai.com
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।
Studio Global AI
अपना शोध जारी रखें
इस पृष्ठ में एक स्रोत-समर्थित उत्तर शामिल है जिसे आप Studio Global के अंदर जारी रख सकते 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]
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...
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]
Create 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
openai.com
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।
Studio Global AI
अपना शोध जारी रखें
इस पृष्ठ में एक स्रोत-समर्थित उत्तर शामिल है जिसे आप Studio Global के अंदर जारी रख सकते 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]
if eps_actual is None:
result = "pending"
elif eps_actual > eps_estimate:
result = "beat"
elif eps_actual < eps_estimate:
result = "miss"
else:
result = "inline"
6. Pre‑market या After‑market समय के बारे में
कुछ earnings APIs रिपोर्टिंग समय को before market open या after market close के रूप में देते हैं। लेकिन सभी इंटरफेस में यह फ़ील्ड मौजूद हो यह निश्चित नहीं है। इसलिए production में इस्तेमाल से पहले API response को टेस्ट करना जरूरी है।
निष्कर्ष
यदि आप अपने ट्रेडिंग या सिग्नल सिस्टम में earnings जानकारी जोड़ना चाहते हैं, तो एक व्यावहारिक संयोजन यह हो सकता है:
OpenBB → earnings calendar और बेस डेटा के लिए
AInvest या Bigdata → actual vs estimate तुलना और surprise निकालने के लिए
API Ninjas / StockFit → वैकल्पिक डेटा स्रोत के रूप में
इस तरह आप upcoming earnings समय, और प्रकाशित होने के बाद beat/miss स्थिति दोनों को अपने सिस्टम में ऑटोमेटिक तरीके से जोड़ सकते हैं।
2. AInvest API – Beat या Miss पहचानने के लिए उपयोगी
यदि आपका मुख्य उद्देश्य यह जानना है कि earnings अनुमान से बेहतर हैं या खराब, तो AInvest का earnings calendar API काफी सीधा समाधान देता है।
इसके response में सामान्यतः ये फ़ील्ड मिलती हैं:
eps_actual
eps_forecast
eps_surprise
revenue_actual
revenue_forecast
इनसे आप सीधे तुलना कर सकते हैं:
eps_actual > eps_forecast → Beat (उम्मीद से बेहतर)
eps_actual < eps_forecast → Miss (उम्मीद से खराब)
eps_actual = eps_forecast → Inline
यह लॉजिक ऑटोमेट करके आप अपने सिग्नल सिस्टम में तुरंत स्टेटस दिखा सकते हैं।
3. Bigdata Earnings Surprises API – प्रकाशित नतीजों के लिए
Bigdata का API खास तौर पर earnings surprise डेटा देने के लिए बनाया गया है। इसमें आम तौर पर ये जानकारी मिलती है:
reporting_date
eps_actual
eps_estimated
revenue_actual
revenue_estimated
इससे आप हाल ही में जारी हुए earnings को स्कैन करके देख सकते हैं कि कंपनियों ने अनुमान को beat किया या miss।
4. अन्य संभावित API विकल्प
कुछ और सेवाएँ भी earnings calendar डेटा उपलब्ध कराती हैं:
API Ninjas – upcoming earnings dates और पिछले results दोनों देता है।
StockFit – upcoming earnings calendar, per‑symbol lookup और EPS history जैसे फीचर देता है।
Finnhub – earnings calendar, EPS estimate और actual डेटा प्रदान करता है।
Alpha Vantage – earnings calendar endpoint के जरिए आने वाले earnings events मिल सकते हैं।
इनमें से कई API REST या JSON फ़ॉर्मेट में डेटा देते हैं, जिससे इन्हें ट्रेडिंग सिस्टम या डैशबोर्ड में जोड़ना आसान होता है।
5. Signal System के लिए एक संभावित डेटा संरचना
आप अपने सिस्टम में एक कॉलम इस तरह डिज़ाइन कर सकते हैं:
if eps_actual is None:
result = "pending"
elif eps_actual > eps_estimate:
result = "beat"
elif eps_actual < eps_estimate:
result = "miss"
else:
result = "inline"
6. Pre‑market या After‑market समय के बारे में
कुछ earnings APIs रिपोर्टिंग समय को before market open या after market close के रूप में देते हैं। लेकिन सभी इंटरफेस में यह फ़ील्ड मौजूद हो यह निश्चित नहीं है। इसलिए production में इस्तेमाल से पहले API response को टेस्ट करना जरूरी है।
निष्कर्ष
यदि आप अपने ट्रेडिंग या सिग्नल सिस्टम में earnings जानकारी जोड़ना चाहते हैं, तो एक व्यावहारिक संयोजन यह हो सकता है:
OpenBB → earnings calendar और बेस डेटा के लिए
AInvest या Bigdata → actual vs estimate तुलना और surprise निकालने के लिए
API Ninjas / StockFit → वैकल्पिक डेटा स्रोत के रूप में
इस तरह आप upcoming earnings समय, और प्रकाशित होने के बाद beat/miss स्थिति दोनों को अपने सिस्टम में ऑटोमेटिक तरीके से जोड़ सकते हैं।
