Python 기반 트레이딩 시스템이라면 OpenBB의 equity.calendar.earnings API가 가장 쉽게 통합할 수 있는 출발점이다.[1] AInvest API는 eps actual, eps forecast, eps surprise 같은 필드를 제공해 ‘예상 대비 상회/하회’ 판단을 자동화하기 좋다.[2] Bigdata의 Earnings Surprises API는 이미 발표된 실적의 actual vs estimated 데이터를 제공해 서프라이즈 분석에 적합하다.[4]
"미국 주식 실적 발표 시간과 ‘예상 대비 서프라이즈’ 자동 판단을 위한 API"에 대한 짧은 대답은 무엇입니까?
Python 기반 트레이딩 시스템이라면 OpenBB의 equity.calendar.earnings API가 가장 쉽게 통합할 수 있는 출발점이다.[1]
먼저 검증할 핵심 포인트는 무엇인가요?
Python 기반 트레이딩 시스템이라면 OpenBB의 equity.calendar.earnings API가 가장 쉽게 통합할 수 있는 출발점이다.[1] AInvest API는 eps actual, eps forecast, eps surprise 같은 필드를 제공해 ‘예상 대비 상회/하회’ 판단을 자동화하기 좋다.[2]
실무에서는 다음으로 무엇을 해야 합니까?
Bigdata의 Earnings Surprises API는 이미 발표된 실적의 actual vs estimated 데이터를 제공해 서프라이즈 분석에 적합하다.[4]
Python 기반 트레이딩 시스템이라면 OpenBB의 equity.calendar.earnings API가 가장 쉽게 통합할 수 있는 출발점이다.[1] AInvest API는 eps actual, eps forecast, eps surprise 같은 필드를 제공해 ‘예상 대비 상회/하회’ 판단을 자동화하기 좋다.[2] Bigdata의 Earnings Surprises API는 이미 발표된 실적의 actual vs estimated 데이터를 제공해 서프라이즈 분석에 적합하다.[4]
"미국 주식 실적 발표 시간과 ‘예상 대비 서프라이즈’ 자동 판단을 위한 API"에 대한 짧은 대답은 무엇입니까?
Python 기반 트레이딩 시스템이라면 OpenBB의 equity.calendar.earnings API가 가장 쉽게 통합할 수 있는 출발점이다.[1]
먼저 검증할 핵심 포인트는 무엇인가요?
Python 기반 트레이딩 시스템이라면 OpenBB의 equity.calendar.earnings API가 가장 쉽게 통합할 수 있는 출발점이다.[1] AInvest API는 eps actual, eps forecast, eps surprise 같은 필드를 제공해 ‘예상 대비 상회/하회’ 판단을 자동화하기 좋다.[2]
실무에서는 다음으로 무엇을 해야 합니까?
Bigdata의 Earnings Surprises API는 이미 발표된 실적의 actual vs estimated 데이터를 제공해 서프라이즈 분석에 적합하다.[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"
이렇게 하면 신호 리스트에서 다음처럼 표시할 수 있습니다.
5‑12 장전 발표 예정
5‑12 장후 발표 예정
실적 상회
실적 하회
한 가지 주의할 점: 발표 시간 데이터
많은 트레이딩 시스템에서 중요한 정보는 바로
장 전 발표 (Before Market Open)
장 후 발표 (After Market Close)
같은 발표 세션 정보입니다.
하지만 현재 문서로 확인 가능한 대부분의 API는
earnings calendar
EPS actual / estimate
revenue
surprise
등은 명확히 제공하지만 항상 장 전·장 후 정보를 제공하는지 여부는 API마다 다릅니다.
따라서 실제 시스템에 붙이기 전에 여러 종목을 샘플 호출해서 필드를 확인하는 과정이 필요합니다.
정리
자동 매매나 알파 신호 시스템에서 실적 이벤트를 붙이려면 보통 다음 구조가 가장 안정적입니다.
OpenBB로 실적 캘린더 데이터 수집
AInvest 또는 Bigdata로 실제 EPS vs 예상 EPS 비교
프로그램에서 beat / miss 판정 로직 실행
이 조합이면
발표 전 → 일정 + 발표 시점 표시
발표 후 → 예상 대비 결과 자동 판단
까지 대부분의 요구를 충족할 수 있습니다.
또한 필요하다면 API Ninjas나 StockFit 같은 데이터 소스를 보조 데이터 공급원으로 사용할 수도 있습니다.
if eps_actual is None:
result = "pending"
elif eps_actual > eps_estimate:
result = "beat"
elif eps_actual < eps_estimate:
result = "miss"
else:
result = "inline"
이렇게 하면 신호 리스트에서 다음처럼 표시할 수 있습니다.
5‑12 장전 발표 예정
5‑12 장후 발표 예정
실적 상회
실적 하회
한 가지 주의할 점: 발표 시간 데이터
많은 트레이딩 시스템에서 중요한 정보는 바로
장 전 발표 (Before Market Open)
장 후 발표 (After Market Close)
같은 발표 세션 정보입니다.
하지만 현재 문서로 확인 가능한 대부분의 API는
earnings calendar
EPS actual / estimate
revenue
surprise
등은 명확히 제공하지만 항상 장 전·장 후 정보를 제공하는지 여부는 API마다 다릅니다.
따라서 실제 시스템에 붙이기 전에 여러 종목을 샘플 호출해서 필드를 확인하는 과정이 필요합니다.
정리
자동 매매나 알파 신호 시스템에서 실적 이벤트를 붙이려면 보통 다음 구조가 가장 안정적입니다.
OpenBB로 실적 캘린더 데이터 수집
AInvest 또는 Bigdata로 실제 EPS vs 예상 EPS 비교
프로그램에서 beat / miss 판정 로직 실행
이 조합이면
발표 전 → 일정 + 발표 시점 표시
발표 후 → 예상 대비 결과 자동 판단
까지 대부분의 요구를 충족할 수 있습니다.
또한 필요하다면 API Ninjas나 StockFit 같은 데이터 소스를 보조 데이터 공급원으로 사용할 수도 있습니다.
