API Open Source untuk Kalender Earnings Saham AS dan Deteksi Beat/Miss EPS
OpenBB menyediakan endpoint equity.calendar.earnings yang bisa mengambil kalender laporan keuangan historis maupun yang akan datang serta data EPS dan revenue, cocok untuk integrasi Python.[1] API seperti AInvest menyediakan field eps actual, eps forecast, dan eps surprise sehingga mudah menentukan apakah hasil earn...
OpenBB menyediakan endpoint equity.calendar.earnings yang bisa mengambil kalender laporan keuangan historis maupun yang akan datang serta data EPS dan revenue, cocok untuk integrasi Python.[1]
API seperti AInvest menyediakan field eps actual, eps forecast, dan eps surprise sehingga mudah menentukan apakah hasil earnings lebih tinggi atau lebih rendah dari ekspektasi.[2]
Beberapa layanan seperti Bigdata atau Finnhub juga menyediakan data surprise earnings yang berisi perbandingan antara EPS aktual dan estimasi analis.[4]
API Ninjas, StockFit, dan layanan serupa dapat digunakan sebagai sumber alternatif untuk kalender earnings dan hasil laporan perusahaan.[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
Banyak trader kuantitatif atau sistem sinyal otomatis membutuhkan data kalender earnings agar strategi dapat mempertimbangkan kapan laporan keuangan dirilis. Biasanya data yang dibutuhkan meliputi:
Tanggal rilis laporan
Waktu rilis (pre‑market / after‑market)
EPS aktual vs estimasi
Status hasil: beat, miss, atau inline
Untungnya, ada beberapa API yang bisa diintegrasikan langsung ke program trading atau pipeline data.
1. OpenBB: opsi yang paling mudah untuk integrasi Python
Jika program sinyal Anda berbasis Python, OpenBB sering menjadi pilihan pertama. Platform ini menyediakan endpoint:
obb.equity.calendar.earnings()
Endpoint tersebut memungkinkan Anda mengambil kalender earnings historis maupun yang akan datang, lengkap dengan data EPS dan revenue.
Apa jawaban singkat untuk "API Open Source untuk Kalender Earnings Saham AS dan Deteksi Beat/Miss EPS"?
OpenBB menyediakan endpoint equity.calendar.earnings yang bisa mengambil kalender laporan keuangan historis maupun yang akan datang serta data EPS dan revenue, cocok untuk integrasi Python.[1]
Apa poin penting yang harus divalidasi terlebih dahulu?
OpenBB menyediakan endpoint equity.calendar.earnings yang bisa mengambil kalender laporan keuangan historis maupun yang akan datang serta data EPS dan revenue, cocok untuk integrasi Python.[1] API seperti AInvest menyediakan field eps actual, eps forecast, dan eps surprise sehingga mudah menentukan apakah hasil earnings lebih tinggi atau lebih rendah dari ekspektasi.[2]
Apa yang harus saya lakukan selanjutnya dalam latihan?
Beberapa layanan seperti Bigdata atau Finnhub juga menyediakan data surprise earnings yang berisi perbandingan antara EPS aktual dan estimasi analis.[4]
API Open Source untuk Kalender Earnings Saham AS dan Deteksi Beat/Miss EPS
OpenBB menyediakan endpoint equity.calendar.earnings yang bisa mengambil kalender laporan keuangan historis maupun yang akan datang serta data EPS dan revenue, cocok untuk integrasi Python.[1] API seperti AInvest menyediakan field eps actual, eps forecast, dan eps surprise sehingga mudah menentukan apakah hasil earn...
OpenBB menyediakan endpoint equity.calendar.earnings yang bisa mengambil kalender laporan keuangan historis maupun yang akan datang serta data EPS dan revenue, cocok untuk integrasi Python.[1]
API seperti AInvest menyediakan field eps actual, eps forecast, dan eps surprise sehingga mudah menentukan apakah hasil earnings lebih tinggi atau lebih rendah dari ekspektasi.[2]
Beberapa layanan seperti Bigdata atau Finnhub juga menyediakan data surprise earnings yang berisi perbandingan antara EPS aktual dan estimasi analis.[4]
API Ninjas, StockFit, dan layanan serupa dapat digunakan sebagai sumber alternatif untuk kalender earnings dan hasil laporan perusahaan.[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
Banyak trader kuantitatif atau sistem sinyal otomatis membutuhkan data kalender earnings agar strategi dapat mempertimbangkan kapan laporan keuangan dirilis. Biasanya data yang dibutuhkan meliputi:
Tanggal rilis laporan
Waktu rilis (pre‑market / after‑market)
EPS aktual vs estimasi
Status hasil: beat, miss, atau inline
Untungnya, ada beberapa API yang bisa diintegrasikan langsung ke program trading atau pipeline data.
1. OpenBB: opsi yang paling mudah untuk integrasi Python
Jika program sinyal Anda berbasis Python, OpenBB sering menjadi pilihan pertama. Platform ini menyediakan endpoint:
obb.equity.calendar.earnings()
Endpoint tersebut memungkinkan Anda mengambil kalender earnings historis maupun yang akan datang, lengkap dengan data EPS dan revenue.
Apa jawaban singkat untuk "API Open Source untuk Kalender Earnings Saham AS dan Deteksi Beat/Miss EPS"?
OpenBB menyediakan endpoint equity.calendar.earnings yang bisa mengambil kalender laporan keuangan historis maupun yang akan datang serta data EPS dan revenue, cocok untuk integrasi Python.[1]
Apa poin penting yang harus divalidasi terlebih dahulu?
OpenBB menyediakan endpoint equity.calendar.earnings yang bisa mengambil kalender laporan keuangan historis maupun yang akan datang serta data EPS dan revenue, cocok untuk integrasi Python.[1] API seperti AInvest menyediakan field eps actual, eps forecast, dan eps surprise sehingga mudah menentukan apakah hasil earnings lebih tinggi atau lebih rendah dari ekspektasi.[2]
Apa yang harus saya lakukan selanjutnya dalam latihan?
Beberapa layanan seperti Bigdata atau Finnhub juga menyediakan data surprise earnings yang berisi perbandingan antara EPS aktual dan estimasi analis.[4]
Ini cocok sebagai sumber utama kalender earnings di sistem trading atau alert Anda.
2. AInvest: mudah untuk menentukan beat atau miss
Jika tujuan utama Anda adalah menentukan apakah earnings lebih tinggi atau lebih rendah dari ekspektasi, API dari AInvest menyediakan field yang sangat jelas.
Contoh field yang dikembalikan:
eps_actual
eps_forecast
eps_surprise
revenue_actual
revenue_forecast
Dengan struktur ini Anda bisa langsung membuat logika sederhana:
EPS actual > forecast → Beat (di atas ekspektasi)
EPS actual < forecast → Miss (di bawah ekspektasi)
EPS actual = forecast → Inline
Endpoint earnings calendar mereka dapat diakses melalui REST API dengan autentikasi token.
3. Bigdata API: fokus pada earnings surprise
API lain yang sering dipakai untuk analisis hasil laporan adalah endpoint Earnings Surprises dari Bigdata.
Data yang tersedia antara lain:
reporting_date
eps_actual
eps_estimated
revenue_actual
revenue_estimated
Data ini sangat cocok untuk mengevaluasi apakah laporan terbaru menghasilkan positive surprise atau negative surprise dibanding estimasi analis.
Namun endpoint ini biasanya lebih fokus pada data yang sudah dirilis, bukan kalender earnings masa depan.
4. Alternatif lain yang bisa dipertimbangkan
Selain tiga opsi di atas, beberapa API lain juga menyediakan kalender earnings:
API Ninjas – menyediakan hasil earnings sebelumnya dan tanggal laporan berikutnya.
StockFit Earnings API – menyediakan upcoming earnings, lookup per ticker, snapshot earnings, dan riwayat EPS.
Alpha Vantage / FMP / Finnhub – banyak digunakan di proyek quant karena menyediakan data fundamental dan earnings calendar.
Beberapa di antaranya bahkan menyertakan field seperti before market open atau after market close untuk waktu rilis laporan.
Contoh struktur data untuk integrasi sistem sinyal
Dalam program trading, biasanya data earnings ditambahkan sebagai kolom tambahan dalam tabel sinyal. Misalnya:
if eps_actual is None:
result = "pending"
elif eps_actual > eps_estimate:
result = "beat"
elif eps_actual < eps_estimate:
result = "miss"
else:
result = "inline"
Dengan pendekatan ini, sistem sinyal Anda bisa langsung menampilkan informasi seperti:
"12 Mei – sebelum market buka"
"Beat earnings"
"Miss earnings"
Hal yang perlu diverifikasi sebelum produksi
Walaupun banyak API menyediakan kalender earnings, tidak semuanya secara konsisten memberikan field berikut:
waktu rilis spesifik
label pre‑market / after‑market
jam rilis dalam zona waktu tertentu
Dokumentasi yang tersedia hanya memastikan adanya data seperti tanggal laporan, EPS actual, EPS estimate, dan revenue.
Karena itu sebaiknya lakukan uji coba pada beberapa ticker terlebih dahulu sebelum mengintegrasikan API ke sistem trading produksi.
Kesimpulan
Untuk sistem sinyal otomatis yang memerlukan kalender earnings dan analisis hasil laporan:
OpenBB cocok sebagai sumber kalender earnings dan integrasi Python.
AInvest memudahkan deteksi beat atau miss melalui field EPS actual vs forecast.
Bigdata berguna untuk analisis earnings surprise setelah laporan dirilis.
Sebagai cadangan, API seperti API Ninjas, Finnhub, atau StockFit juga bisa digunakan untuk mendapatkan data kalender earnings perusahaan publik di AS.
Kombinasi beberapa sumber data sering menjadi pendekatan paling stabil untuk sistem trading otomatis.
Ini cocok sebagai sumber utama kalender earnings di sistem trading atau alert Anda.
2. AInvest: mudah untuk menentukan beat atau miss
Jika tujuan utama Anda adalah menentukan apakah earnings lebih tinggi atau lebih rendah dari ekspektasi, API dari AInvest menyediakan field yang sangat jelas.
Contoh field yang dikembalikan:
eps_actual
eps_forecast
eps_surprise
revenue_actual
revenue_forecast
Dengan struktur ini Anda bisa langsung membuat logika sederhana:
EPS actual > forecast → Beat (di atas ekspektasi)
EPS actual < forecast → Miss (di bawah ekspektasi)
EPS actual = forecast → Inline
Endpoint earnings calendar mereka dapat diakses melalui REST API dengan autentikasi token.
3. Bigdata API: fokus pada earnings surprise
API lain yang sering dipakai untuk analisis hasil laporan adalah endpoint Earnings Surprises dari Bigdata.
Data yang tersedia antara lain:
reporting_date
eps_actual
eps_estimated
revenue_actual
revenue_estimated
Data ini sangat cocok untuk mengevaluasi apakah laporan terbaru menghasilkan positive surprise atau negative surprise dibanding estimasi analis.
Namun endpoint ini biasanya lebih fokus pada data yang sudah dirilis, bukan kalender earnings masa depan.
4. Alternatif lain yang bisa dipertimbangkan
Selain tiga opsi di atas, beberapa API lain juga menyediakan kalender earnings:
API Ninjas – menyediakan hasil earnings sebelumnya dan tanggal laporan berikutnya.
StockFit Earnings API – menyediakan upcoming earnings, lookup per ticker, snapshot earnings, dan riwayat EPS.
Alpha Vantage / FMP / Finnhub – banyak digunakan di proyek quant karena menyediakan data fundamental dan earnings calendar.
Beberapa di antaranya bahkan menyertakan field seperti before market open atau after market close untuk waktu rilis laporan.
Contoh struktur data untuk integrasi sistem sinyal
Dalam program trading, biasanya data earnings ditambahkan sebagai kolom tambahan dalam tabel sinyal. Misalnya:
if eps_actual is None:
result = "pending"
elif eps_actual > eps_estimate:
result = "beat"
elif eps_actual < eps_estimate:
result = "miss"
else:
result = "inline"
Dengan pendekatan ini, sistem sinyal Anda bisa langsung menampilkan informasi seperti:
"12 Mei – sebelum market buka"
"Beat earnings"
"Miss earnings"
Hal yang perlu diverifikasi sebelum produksi
Walaupun banyak API menyediakan kalender earnings, tidak semuanya secara konsisten memberikan field berikut:
waktu rilis spesifik
label pre‑market / after‑market
jam rilis dalam zona waktu tertentu
Dokumentasi yang tersedia hanya memastikan adanya data seperti tanggal laporan, EPS actual, EPS estimate, dan revenue.
Karena itu sebaiknya lakukan uji coba pada beberapa ticker terlebih dahulu sebelum mengintegrasikan API ke sistem trading produksi.
Kesimpulan
Untuk sistem sinyal otomatis yang memerlukan kalender earnings dan analisis hasil laporan:
OpenBB cocok sebagai sumber kalender earnings dan integrasi Python.
AInvest memudahkan deteksi beat atau miss melalui field EPS actual vs forecast.
Bigdata berguna untuk analisis earnings surprise setelah laporan dirilis.
Sebagai cadangan, API seperti API Ninjas, Finnhub, atau StockFit juga bisa digunakan untuk mendapatkan data kalender earnings perusahaan publik di AS.
Kombinasi beberapa sumber data sering menjadi pendekatan paling stabil untuk sistem trading otomatis.
