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另类数据
一致预期数据
可获取期一致预期数据，包含个股一致预期和盈利预测数据
get_consensus_comp_indicators - 获取个股一致预期数据
python
get_consensus_comp_indicators(order_book_ids,start_date,end_date,fields=None,report_range=0)指定查询年份，查询该年的个股一致预期数据,包含了个股一致预期的评级系数、目标价、财务数据等
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| order_book_ids | str or str list | 必填参数，合约代码，可传入 order_book_id, order_book_id list，必填 |
| start_date | datetime.date or str | 传入日期，默认为当天 |
| end_date | datetime.date or str | 传入日期，默认为当天 |
| fields | str or str list | 字段名称，默认返回全部字段 |
| report_range | int | 研报范围 0-不考虑补录入&包括所有报告数据（历史值修复会存在数值变动，需要不变的话传入 3） 1-考虑补录入&包括所有报告数据 2-考虑补录入&仅包括公司报告数据 3-不考虑补录入&包括所有报告数据 4-不考虑补录入&仅包括公司报告数据 |
返回
pandas DataFrame
| 返回 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| order_book_ids | str | 合约代码 |
| date | datetime.date | 发布日期,每个交易日都会有数据 |
| report_year_t | str | 最近年报的年度 |
| rice_create_tm | datetime | 米筐入库时间 |
| create_tm | datetime | 数据商入库时间 |
| fields | list | 字段中的 t 代表最近一期年报 report_range=0 字段详情见下方表 1 report_range=1、2、3、4 字段详情见下方表 1.1 |
| report_range | int | 研报范围 0-不考虑补录入&包括所有报告数据（历史值修复会存在数值变动，需要不变的话传入 3） 1-考虑补录入&包括所有报告数据 2-考虑补录入&仅包括公司报告数据 3-不考虑补录入&包括所有报告数据 4-不考虑补录入&仅包括公司报告数据 |
表 1. 个股一致预期字段说明
| 字段名 | 字段说明 |
|---|---|
| comp_operating_revenue_t | 营业收入（T 年） |
| comp_con_operating_revenue_t1 | 一致预期营业收入（T+1 年） |
| comp_con_operating_revenue_t2 | 一致预期营业收入（T+2 年） |
| comp_con_operating_revenue_t3 | 一致预期营业收入（T+3 年） |
| comp_con_operating_revenue_ftm | 一致预期营业收入（未来 12 个月） |
| comp_net_profit_t | 净利润（T 年） |
| comp_con_net_profit_t1 | 一致预期净利润（T+1 年） |
| comp_con_net_profit_t2 | 一致预期净利润（T+2 年） |
| comp_con_net_profit_t3 | 一致预期净利润（T+3 年） |
| comp_con_net_profit_ftm | 一致预期净利润（未来 12 个月） |
| comp_eps_t | 每股收益（T 年） |
| comp_con_eps_t1 | 一致预期每股收益（T+1 年） |
| comp_con_eps_t2 | 一致预期每股收益（T+2 年） |
| comp_con_eps_t3 | 一致预期每股收益（T+3 年） |
| comp_con_eps_ftm | 一致预期每股收益（未来 12 个月） |
| comp_net_asset_t | 净资产（T 年） |
| comp_con_net_asset_t1 | 一致预期净资产（T+1 年） |
| comp_con_net_asset_t2 | 一致预期净资产（T+2 年） |
| comp_con_net_asset_t3 | 一致预期净资产（T+3 年） |
| comp_con_net_asset_ftm | 一致预期净资产（未来 12 个月） |
| comp_cash_flow_t | 经营性活动现金净流量（T 年） |
| comp_con_cash_flow_t1 | 一致预期经营性活动现金净流量（T+1 年） |
| comp_con_cash_flow_t2 | 一致预期经营性活动现金净流量（T+2 年） |
| comp_con_cash_flow_t3 | 一致预期经营性活动现金净流量（T+3 年） |
| comp_con_cash_flow_ftm | 一致预期经营性活动现金净流量（未来 12 个月） |
| comp_roe_t | 净资产收益率（T 年） |
| comp_con_roe_t1 | 一致预期净资产收益率（T+1 年） |
| comp_con_roe_t2 | 一致预期净资产收益率（T+2 年） |
| comp_con_roe_t3 | 一致预期净资产收益率（T+3 年） |
| comp_con_roe_ftm | 一致预期净资产收益率（未来 12 个月） |
| comp_pe_t | 市盈率（T 年） |
| comp_con_pe_t1 | 一致预期市盈率（T+1 年） |
| comp_con_pe_t2 | 一致预期市盈率（T+2 年） |
| comp_con_pe_t3 | 一致预期市盈率（T+3 年） |
| comp_con_pe_ftm | 一致预期市盈率（未来 12 个月） |
| comp_ps_t | 市销率（T 年） |
| comp_con_ps_t1 | 一致预期市销率（T+1 年） |
| comp_con_ps_t2 | 一致预期市销率（T+2 年） |
| comp_con_ps_t3 | 一致预期市销率（T+3 年） |
| comp_con_ps_ftm | 一致预期市销率（未来 12 个月） |
| comp_pb_t | 市净率（T 年） |
| comp_con_pb_t1 | 一致预期市净率（T+1 年） |
| comp_con_pb_t2 | 一致预期市净率（T+2 年） |
| comp_con_pb_t3 | 一致预期市净率（T+3 年） |
| comp_con_pb_ftm | 一致预期市净率（未来 12 个月） |
| comp_peg | 一致预期 PEG |
| comp_operating_revenue_growth_ratio_t | 营业收入同比增长率（T 年） |
| comp_con_operating_revenue_growth_ratio_t1 | 一致预期营业收入同比增长率（T+1 年） |
| comp_con_operating_revenue_growth_ratio_t2 | 一致预期营业收入同比增长率（T+2 年） |
| comp_con_operating_revenue_growth_ratio_t3 | 一致预期营业收入同比增长率（T+3 年） |
| comp_con_operating_revenue_growth_ratio_ftm | 一致预期营业收入同比增长率（未来 12 个月） |
| comp_net_profit_growth_ratio_t | 净利润同比增长率（T 年） |
| comp_con_net_profit_growth_ratio_t1 | 一致预期净利润同比增长率（T+1 年） |
| comp_con_net_profit_growth_ratio_t2 | 一致预期净利润同比增长率（T+2 年） |
| comp_con_net_profit_growth_ratio_t3 | 一致预期净利润同比增长率（T+3 年） |
| comp_con_net_profit_growth_ratio_ftm | 一致预期净利润同比增长率（未来 12 个月） |
| con_grd_coef | 一致预期评级系数(6 个月) |
| con_targ_price | 一致预期目标价(6 个月) |
| ty_profit_t1 | 天眼预期净利润（T+1 年） |
| ty_profit_t2 | 天眼预期净利润（T+2 年） |
| ty_profit_t3 | 天眼预期净利润（T+3 年） |
| ty_profit_ftm | 天眼预期净利润（未来 12 个月） |
| ty_eps_t1 | 天眼预期每股收益（T+1 年） |
| ty_eps_t2 | 天眼预期每股收益（T+2 年） |
| ty_eps_t3 | 天眼预期每股收益（T+3 年） |
| ty_eps_ftm | 天眼预期每股收益（未来 12 个月） |
表 1.1 个股一致预期字段说明
| 字段名 | 字段说明 |
|---|---|
| comp_con_operating_revenue_t1 | 一致预期营业收入（T+1 年） |
| comp_con_operating_revenue_t2 | 一致预期营业收入（T+2 年） |
| comp_con_operating_revenue_t3 | 一致预期营业收入（T+3 年） |
| comp_con_net_profit_t1 | 一致预期净利润（T+1 年） |
| comp_con_net_profit_t2 | 一致预期净利润（T+2 年） |
| comp_con_net_profit_t3 | 一致预期净利润（T+3 年） |
| comp_con_eps_t1 | 一致预期每股收益（T+1 年） |
| comp_con_eps_t2 | 一致预期每股收益（T+2 年） |
| comp_con_eps_t3 | 一致预期每股收益（T+3 年） |
| comp_con_eps_ftm | 一致预期每股收益（未来 12 个月） |
| comp_con_cash_flow_t1 | 一致预期经营性活动现金净流量（T+1 年） |
| comp_con_cash_flow_t2 | 一致预期经营性活动现金净流量（T+2 年） |
| comp_con_cash_flow_t3 | 一致预期经营性活动现金净流量（T+3 年） |
| con_targ_price | 一致预期目标价(6 个月) 仅在 report_range=0、1、3 时返回 |
范例
- 获取一个股票在 2021-03-01~2021-04-01 的数据
python
[In]
rqdatac.get_consensus_comp_indicators('600000.XSHG','2021-03-01','2021-04-01',fields=['comp_con_eps_t1','comp_con_eps_ftm','ty_eps_t2'])
[Out]
report_year_t comp_con_eps_t1 comp_con_eps_ftm ty_eps_t2
order_book_id date
600000.XSHG 2021-03-01 2019 1.9871 2.1152 2.0649
2021-03-02 2019 1.9871 2.1152 2.0648
2021-03-03 2019 1.9871 2.1152 2.0648
2021-03-04 2019 1.9871 2.1152 2.0648
2021-03-05 2019 1.9871 2.1152 2.0648
2021-03-08 2019 1.9871 2.1152 2.0648
2021-03-09 2019 1.9871 2.1152 2.0647
2021-03-10 2019 1.9871 2.1152 2.0647
2021-03-11 2019 1.9871 2.1152 2.0647
2021-03-12 2019 1.9871 2.1152 2.0647
2021-03-15 2019 1.9871 2.1152 2.0634
2021-03-16 2019 1.9871 2.1152 2.0634
2021-03-17 2019 1.9871 2.1152 2.0633
2021-03-18 2019 1.9871 2.1152 2.0623
2021-03-19 2019 1.9871 2.1143 2.0632
2021-03-22 2019 1.9871 2.1229 2.0655
2021-03-23 2019 1.9871 2.1229 2.0654
2021-03-24 2019 1.9871 2.1229 2.0793
2021-03-25 2019 1.9871 2.1229 2.0794
2021-03-26 2019 1.9871 2.1229 2.0793
2021-03-29 2020 2.1021 2.1598 2.3390
2021-03-30 2020 2.1107 2.1660 2.3380
2021-03-31 2020 2.1095 2.1660 2.3430
2021-04-01 2020 2.1114 2.1882 2.3430get_consensus_indicator - 获取个股盈利预测综合指标
python
rqdatac.get_consensus_indicator(order_book_ids, fiscal_year,fields)指定查询年份，查询该年的个股盈利预测综合指标
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| order_book_ids | str or str list | 必填参数，合约代码，可传入 order_book_id, order_book_id list |
| fiscal_year | str | 必填参数，查询年份 |
| fields | str or str list | 字段名称，默认返回全部字段 |
返回
pandas DataFrame
| 返回 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| order_book_ids | list | 合约代码 |
| date | str, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp | 发布日期 |
| institute | str | 研究机构名称（注 1） |
| fiscal_year | str | 查询年份 |
| rice_create_tm | datetime | 米筐入库时间 |
| create_tm | datetime | 数据商入库时间（研报入库时间） |
| fields | list | 字段中的 t 代表研报基准年份+1 字段详情见下方表 2 |
表 2. 个股盈利预测综合指标说明
| 字段名 | 字段说明 |
|---|---|
| report_title | 报告标题 |
| data_source | 数据来源 0-公司报告数据 1-行业报告数据 |
| author | 作者姓名 |
| summary | 摘要 |
| net_profit_t | 预测净利润(T 年) |
| net_profit_t1 | 预测净利润(T+1 年) |
| net_profit_t2 | 预测净利润(T+2 年) |
| revenue_t | 预测营业收入(T 年) |
| revenue_t1 | 预测营业收入(T+1 年) |
| revenue_t2 | 预测营业收入(T+2 年) |
| net_asset_t | 预测净资产(T 年) |
| net_asset_t1 | 预测净资产(T+1 年) |
| net_asset_t2 | 预测净资产(T+2 年) |
| cash_from_operating_activities_t | 预测经营性活动现金净流量(T 年) |
| cash_from_operating_activities_t1 | 预测经营性活动现金净流量(T+1 年) |
| cash_from_operating_activities_t2 | 预测经营性活动现金净流量(T+2 年) |
| profit_from_operation_t | 预测营业利润(T 年) |
| profit_from_operation_t1 | 预测营业利润(T+1 年) |
| profit_from_operation_t2 | 预测营业利润(T+2 年) |
| cost_of_goods_sold_t | 预测营业成本(T 年) |
| cost_of_goods_sold_t1 | 预测营业成本(T+1 年) |
| cost_of_goods_sold_t2 | 预测营业成本(T+2 年) |
| profit_before_tax_t | 预测税前利润(T 年) |
| profit_before_tax_t1 | 预测税前利润(T+1 年) |
| profit_before_tax_t2 | 预测税前利润(T+2 年) |
| ebit_t | 预测息税前利润(EBIT)(T 年) |
| ebit_t1 | 预测息税前利润(EBIT)(T+1 年) |
| ebit_t2 | 预测息税前利润(EBIT)(T+2 年) |
| operating_revenue_per_share_t | 预测每股营业收入(T 年) |
| operating_revenue_per_share_t1 | 预测每股营业收入(T+1 年) |
| operating_revenue_per_share_t2 | 预测每股营业收入(T+2 年) |
| eps_t | 预测每股收益(T 年) |
| eps_t1 | 预测每股收益(T+1 年) |
| eps_t2 | 预测每股收益(T+2 年) |
| bps_t | 预测每股净资产(T 年) |
| bps_t1 | 预测每股净资产(T+1 年) |
| bps_t2 | 预测每股净资产(T+2 年) |
| share_cap_chg_date | 摊薄股本变动日 |
| report_main_id | 报告主要股票代码或行业代码 |
| grade_coef | 评级系数 |
| targ_price | 目标价位 |
| ebitda_t | 预测税息折旧及摊销前利润(EBITDA)(T 年) |
| ebitda_t1 | 预测税息折旧及摊销前利润(EBITDA)(T+1 年) |
| ebitda_t2 | 预测税息折旧及摊销前利润(EBITDA)(T+2 年) |
| profit_res_t | 预测净利润（备考）(T 年) |
| profit_res_t1 | 预测净利润（备考）(T+1 年) |
| profit_res_t2 | 预测净利润（备考）(T+2 年) |
| operate_cash_flow_per_share_t | 预测每股经营性活动现金净流量(T 年) |
| operate_cash_flow_per_share_t1 | 预测每股经营性活动现金净流量(T+1 年) |
| operate_cash_flow_per_share_t2 | 预测每股经营性活动现金净流量(T+2 年) |
| profit_chg_t | 盈利预测变动(T 年) |
| profit_chg_t1 | 盈利预测变动(T+1 年) |
| profit_chg_t2 | 盈利预测变动(T+2 年) |
| grade_chg_t | 投资评级变动(T 年) |
| grade_chg_t1 | 投资评级变动(T+1 年) |
| grade_chg_t2 | 投资评级变动(T+2 年) |
| targ_price_chg_t | 目标价变动(T 年) |
| targ_price_chg_t1 | 目标价变动(T+1 年) |
| targ_price_chg_t2 | 目标价变动(T+2 年) |
| chg_reason_t | 变动原因(T 年) |
| chg_reason_t1 | 变动原因(T+1 年) |
| chg_reason_t2 | 变动原因(T+2 年) |
范例
- 获取一个股票在 2021 预测净利润(T+1 年)数据
python
[In]
rqdatac.get_consensus_indicator(order_book_ids='000002.XSHE', fiscal_year='2021',fields=['net_profit_t1','summary'])
institute fiscal_year report_title author data_source rice_create_tm create_tm net_profit_t1 summary
order_book_id date
000002.XSHE 2020-10-27 广发证券 2021 房地产行业20年9月公司月报：单月销售增速略有下滑 融资渠道仍较通畅 乐加栋,郭镇,邢莘 1.0 2020-10-28 12:02:27 2020-10-28 12:02:27 NaN 房企销售：销售增速小幅回落，销售节奏符合预期。销售金额方面，20年9月百强房企、重点跟踪...
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... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
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2022-03-30 平安证券 2021 月酝知风之地产行业：“稳地产”再接再厉 建议持续超配 杨侃,郑茜文,郑南宏 等 1.0 2022-03-31 13:13:44 2022-03-31 13:13:44 3.801500e+10 本月观点：中央多部门密集发声“稳地产”，从预售资金监管等方面多措并举缓解房企资金压力；整...
[798 rows x 9 columns]consensus.get_indicator - 获取个股盈利预测综合指标
python
rqdatac.consensus.get_indicator(order_book_ids, fiscal_year,fields,start_date=None,end_date=None,date_rule=None)指定查询年份或者日期，查询该年\时间段的个股盈利预测综合指标
注意事项
传入 start_date、end_date 的时候，fiscal_year 可以传入 None，返回日期区间内的指定股票所有查询年份的明细数据
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| order_book_ids | str or str list | 必填参数，合约代码，可传入 order_book_id, order_book_id list |
| fiscal_year | str | 必填参数，查询年份 |
| fields | str or str list | 字段名称，默认返回全部字段 |
| start_date | datetime.date or str | 传入日期，默认为 None，不生效；有值传入返回 date 在这区间的数据 |
| end_date | datetime.date or str | 传入日期，默认为 None，不生效；有值传入返回 date 在这区间的数据 |
| date_rule | str | 日期截取规则，和 start_date\end_date 一起使用，默认为 None 不生效 传入'RPT_DT'，根据研报发布日期 date 截取返回的数据 传入‘create_tm',根据今日投资入库时间截取返回的数据 传入‘rice_create_tm',根据米筐入库时间截取返回的数据 备注：在 2022-06-09 之前 rice_create_tm 是用 create_tm 填充的 |
返回
pandas DataFrame
| 返回 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| order_book_ids | list | 合约代码 |
| date | str, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp | 发布日期 |
| institute | str | 研究机构名称（注 1） |
| fiscal_year | str | 查询年份 |
| rice_create_tm | datetime | 米筐入库时间 |
| create_tm | datetime | 数据商入库时间（研报入库时间） |
| fields | list | 字段中的 t 代表研报基准年份+1 字段详情见下方表 2 |
表 2. 个股盈利预测综合指标说明
| 字段名 | 字段说明 |
|---|---|
| report_title | 报告标题 |
| data_source | 数据来源 0-公司报告数据 1-行业报告数据 |
| author | 作者姓名 |
| summary | 摘要 |
| net_profit_t | 预测净利润(T 年) |
| net_profit_t1 | 预测净利润(T+1 年) |
| net_profit_t2 | 预测净利润(T+2 年) |
| revenue_t | 预测营业收入(T 年) |
| revenue_t1 | 预测营业收入(T+1 年) |
| revenue_t2 | 预测营业收入(T+2 年) |
| net_asset_t | 预测净资产(T 年) |
| net_asset_t1 | 预测净资产(T+1 年) |
| net_asset_t2 | 预测净资产(T+2 年) |
| cash_from_operating_activities_t | 预测经营性活动现金净流量(T 年) |
| cash_from_operating_activities_t1 | 预测经营性活动现金净流量(T+1 年) |
| cash_from_operating_activities_t2 | 预测经营性活动现金净流量(T+2 年) |
| profit_from_operation_t | 预测营业利润(T 年) |
| profit_from_operation_t1 | 预测营业利润(T+1 年) |
| profit_from_operation_t2 | 预测营业利润(T+2 年) |
| cost_of_goods_sold_t | 预测营业成本(T 年) |
| cost_of_goods_sold_t1 | 预测营业成本(T+1 年) |
| cost_of_goods_sold_t2 | 预测营业成本(T+2 年) |
| profit_before_tax_t | 预测税前利润(T 年) |
| profit_before_tax_t1 | 预测税前利润(T+1 年) |
| profit_before_tax_t2 | 预测税前利润(T+2 年) |
| ebit_t | 预测息税前利润(EBIT)(T 年) |
| ebit_t1 | 预测息税前利润(EBIT)(T+1 年) |
| ebit_t2 | 预测息税前利润(EBIT)(T+2 年) |
| operating_revenue_per_share_t | 预测每股营业收入(T 年) |
| operating_revenue_per_share_t1 | 预测每股营业收入(T+1 年) |
| operating_revenue_per_share_t2 | 预测每股营业收入(T+2 年) |
| eps_t | 预测每股收益(T 年) |
| eps_t1 | 预测每股收益(T+1 年) |
| eps_t2 | 预测每股收益(T+2 年) |
| bps_t | 预测每股净资产(T 年) |
| bps_t1 | 预测每股净资产(T+1 年) |
| bps_t2 | 预测每股净资产(T+2 年) |
| share_cap_chg_date | 摊薄股本变动日 |
| report_main_id | 报告主要股票代码或行业代码 |
| grade_coef | 评级系数 |
| targ_price | 目标价位 |
| ebitda_t | 预测税息折旧及摊销前利润(EBITDA)(T 年) |
| ebitda_t1 | 预测税息折旧及摊销前利润(EBITDA)(T+1 年) |
| ebitda_t2 | 预测税息折旧及摊销前利润(EBITDA)(T+2 年) |
| profit_res_t | 预测净利润（备考）(T 年) |
| profit_res_t1 | 预测净利润（备考）(T+1 年) |
| profit_res_t2 | 预测净利润（备考）(T+2 年) |
| operate_cash_flow_per_share_t | 预测每股经营性活动现金净流量(T 年) |
| operate_cash_flow_per_share_t1 | 预测每股经营性活动现金净流量(T+1 年) |
| operate_cash_flow_per_share_t2 | 预测每股经营性活动现金净流量(T+2 年) |
| profit_chg_t | 盈利预测变动(T 年) |
| profit_chg_t1 | 盈利预测变动(T+1 年) |
| profit_chg_t2 | 盈利预测变动(T+2 年) |
| grade_chg_t | 投资评级变动(T 年) |
| grade_chg_t1 | 投资评级变动(T+1 年) |
| grade_chg_t2 | 投资评级变动(T+2 年) |
| targ_price_chg_t | 目标价变动(T 年) |
| targ_price_chg_t1 | 目标价变动(T+1 年) |
| targ_price_chg_t2 | 目标价变动(T+2 年) |
| chg_reason_t | 变动原因(T 年) |
| chg_reason_t1 | 变动原因(T+1 年) |
| chg_reason_t2 | 变动原因(T+2 年) |
范例
- 获取一个股票公告日在 2023-01-01~2023-11-03 数据
python
[In]
rqdatac.consensus.get_indicator('000001.XSHE',start_date='20230101',end_date='20231103',fiscal_year=None,date_rule='rpt_dt')
[out]
rqdatac.consensus.get_indicator('000001.XSHE',start_date='20230101',end_date='20231103',fiscal_year=None,date_rule='rpt_dt')
institute fiscal_year report_title author data_source ... chg_reason_t chg_reason_t1 chg_reason_t2 create_time summary
order_book_id date ...
000001.XSHE 2023-01-01 招商证券 2022 银行业2023年信贷与社融展望：2023年社融如何展望？ 廖志明 1.0 ... None None None 2023-01-03 11:19:54 本篇报告提出国内信贷需求分析三部分框架-基建、地产以及市场化需求（含制造业），正好与投资...
2023-01-02 广发证券 2022 银行投资观察：不要在中期趋势中做反方向的短期交易 倪军,屈俊,王先爽 等 1.0 ... None None None 2023-01-03 16:17:01 上周银行复盘：上周银行由前两周的调整转为上涨，银行指数（中信一级）上涨2.2%，跑赢万得...
2023-01-02 华泰证券 2022 金融行业周报（第五十二周）：双创板优化发审 金融修复启新篇 沈娟,李健,王可 等 1.0 ... None None None 2023-01-02 13:14:45 本周观点：双创板优化发审，金融修复启新篇。看好金融股配置机遇，保险>银行>券商。展望20...
2023-01-03 广发证券 2022 银行行业2022年12月社融前瞻：预计社融增速9.7% 倪军,王先爽 1.0 ... None None None 2023-01-04 18:20:13 预计2022年12月社融增速9.7%，增速环比回落0.3pct。预计12月社融当月增量约...
2023-01-03 中信证券 2022 银行业投资观察：托管新规影响几何？ 肖斐斐,彭博 1.0 ... None None None 2023-01-03 15:25:22 托管新规出台后，预计一方面会进一步完善托管业务监管标准，另一方面将对商业银行资质、能力管...
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
2023-10-31 广发证券 2023 银行业2023Q3公募基金持仓分析：公募配置继续回升 复苏板块是配置主线 鍊啗,鐜嬪厛鐖?鏉庝匠楦? 1.0 ... None None None 2023-11-01 16:16:56 核心观点：Wind数据显示公募基金2023年3季度报告披露完毕，我们分析如下：Q3公募基...
2023-11-01 财信证券 2023 银行业月度点评：三季报落地 估值修复可期 刘敏,洪欣佼 1.0 ... None None None 2023-11-06 15:20:42 10月，申万银行录得涨跌幅-3.90%，跑输上证指数0.95pct.，跑输沪深300指数...
2023-11-01 国泰君安 2023 商业银行业：资本新规如期而至 较征求意见稿略有放松 张宇,刘源 1.0 ... None None None 2023-11-02 09:32:57 国家金融监督管理总局发布《商业银行资本管理办法》，较此前征求意见稿略有放松，预计新规实施...
2023-11-02 中泰证券 2023 银行业解读与测算：资本新规终稿落地 银行资本压力进一步缓解 戴志锋,邓美君 1.0 ... None None None 2023-11-03 15:20:48 核心观点：1、终稿与征求意见稿主要区别：优化校准部分权重、调低信用证转换系数、明确资管产...
2023-11-02 广发证券 2023 银行行业《商业银行资本管理办法》正式稿点评：较征求意见稿更友好 倪军,王先爽 1.0 ... None None None 2023-11-03 17:47:25 11月1日，金融监管总局发布《商业银行资本管理办法》正式稿（简称《办法》）。资本是银行经...
[440 rows x 67 columns]- 获取一个股票在 2023-11-10~2023-11-12 今日投资入库的数据
python
[In]
rqdatac.consensus.get_indicator('000063.XSHE',start_date='20231110',end_date='20231112',fiscal_year=None,date_rule='create_tm')
[out]
institute fiscal_year report_title author data_source rice_create_tm create_tm net_profit_t ... targ_price_chg_t targ_price_chg_t1 targ_price_chg_t2 chg_reason_t chg_reason_t1 chg_reason_t2 create_time summary
order_book_id date ...
000063.XSHE 2023-11-10 东莞证券 2023 通信行业2023年三季报业绩综述：前三季度业绩增速放缓 净利率水平上行 陈伟光,罗炜斌,陈湛谦 1.0 2023-11-10 22:10:42 2023-11-10 17:30:14 9.853498e+09 ... NaN NaN NaN None None None 2023-11-10 16:53:33 整体业绩持续增长，同比增速有所放缓。通信板块2023年前三季度实现营业收入19,195....
[1 rows x 67 columns]get_consensus_price - 获取个股预测股价数据
python
rqdatac.get_consensus_price(order_book_ids,start_date,end_date,fields,adjust_type)指定个股预测股价数据，包含预测价格、评级系数等数据
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| order_book_ids | str or str list | 必填参数，合约代码，可传入 order_book_id, order_book_id list |
| start_date | str, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp | 开始日期 （start_date,end_date 不传时，返回最近三个月的数据） |
| end_date | str, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp | 结束日期 |
| fields | str or str list | 字段名称，默认返回全部字段 |
| adjust_type | str | 复权方式，默认为'none' ,不复权 - 'none'，前复权 - 'pre'，后复权 - 'post' |
返回
pandas DataFrame
| 返回 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| order_book_ids | list | 合约代码 |
| date | str, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp | 发布日期 |
| institute | str | 研究机构名称 |
| rice_create_tm | datetime | 米筐入库时间 |
| create_tm | datetime | 数据商入库时间 |
| fields | str | 字段中的 t 代表研报发布日期那个时间 部分需要返回的价格字段,字段详情见下方表 3 |
表 3. 个股一致预期股价预测字段说明
| 字段名 | 字段说明 |
|---|---|
| half_year_target_price | 预测价格(T+0.5 年) |
| one_year_target_price | 预测价格(T+1 年) |
| quarter_recommendation | 评级系数(T+0.25 年) |
| half_year_recommendation | 评级系数（T+0.5 年） |
| one_year_recommendation | 评级系数 （ T+1 年） |
| price_raw | 目标价位（原始值） |
| price_prd | 价位时段 M06 6 个月,Y01 1 年 |
| grd_coef | 评级系数 强力买入 1.00、 买入 2.00 、 观望 3.00、适度减持 4.00、卖出 5.00 |
| grd_prd | 评级时段 1 短期(3 个月)；2 中期(6 个月)；3 长期(12 个月) |
范例
- 获取一个股票在 2022-01-01~2022-02-01 的股价预测数据预测净利润(T+1 年)数据
python
[In]
rqdatac.get_consensus_price(order_book_ids='000001.XSHE',start_date='20220101',end_date='20220201')
[Out]
institute half_year_target_price one_year_target_price quarter_recommendation half_year_recommendation one_year_recommendation
order_book_id date
000001.XSHE 2022-01-02 东北证券 NaN NaN 1.0 NaN NaN
2022-01-03 浙商证券 33.03 NaN 1.0 NaN NaN
2022-01-03 华泰证券 NaN NaN 1.0 NaN NaN
2022-01-04 华安证券 NaN NaN 1.0 NaN NaN
2022-01-04 广发证券 NaN NaN 1.0 NaN NaN
... ... ... ... ... ... ...
2022-01-24 国泰君安 NaN NaN 1.0 NaN NaN
2022-01-25 中泰证券 NaN NaN 2.0 NaN NaN
2022-01-25 中金公司 NaN NaN 2.0 NaN NaN
2022-01-28 广发证券 NaN NaN 1.0 NaN NaN
2022-01-30 中泰证券 NaN NaN 2.0 NaN NaN
65 rows × 6 columnsget_consensus_industry_rating - 获取行业投资评级数据
python
rqdatac.get_consensus_industry_rating(industries,start_date,end_date)查询行业评级数据，包含评级系数、评级时段、行业代码、研究机构等数据
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| industries | str or list | 必填参数，行业 code 是今日投资行业分类代码，all_consensus_industries()获取支持传入的代码 |
| start_date | datetime.date | 必填参数，起始日期 |
| end_date | datetime.date | 必填参数，结束日期 |
返回
pandas DataFrame
| 返回 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| grade_coef | int | 评级系数 1 强力买入 2 增持 3 观望 4 减持 5 卖出 |
| grade_period | str | 评级时段 1 短期(3 个月)； 2 中期(6 个月)； 3 长期(12 个月) |
| industry_name | str | 行业代码 |
| institute | str | 研究机构 |
| info_date | datetime.date | 报告日期 |
| rice_create_tm | datetime | 米筐入库时间 |
| create_tm | datetime | 数据商入库时间 |
范例
- 获取酒店、度假村与豪华游轮行业一致预期数据
python
[In]
rqdatac.get_consensus_industry_rating(industries='25301020',start_date='2022-01-01',end_date='2022-03-01')
[Out]
industry_code grade_coef grade_period institute
industry_name info_date
酒店、度假村与豪华游轮 2022-02-18 25301020 2 1 信达证券
2022-02-25 25301020 1 1 东莞证券
2022-02-16 25301020 2 1 国泰君安
2022-01-20 25301020 2 1 信达证券
2022-01-23 25301020 2 1 财通证券
2022-02-14 25301020 2 1 民生证券
2022-01-04 25301020 2 1 东兴证券
2022-01-04 25301020 2 1 民生证券
2022-01-30 25301020 2 1 国泰君安
2022-01-16 25301020 2 1 财通证券
2022-01-24 25301020 2 1 民生证券
2022-01-29 25301020 2 1 财通证券
2022-02-27 25301020 3 1 西南证券
2022-02-27 25301020 1 1 国金证券
2022-01-07 25301020 4 1 国泰君安
2022-02-12 25301020 1 1 国金证券- 查询今日投资行业分类数据
python
[In]
rqdatac.all_consensus_industries()
[Out]
industry_name
industry_code
35202010 制药
45203010 电子设备和仪器
25401030 电影与娱乐
20102010 建筑产品
55101010 电力公用事业
... ...
6010 房地产
551020 燃气公用事业
40 金融
20201060 办公服务与用品
2520 耐用消费品与服装
161 rows × 1 columnsget_consensus_market_estimate - 获取机构预测大势数据
python
rqdatac.get_consensus_market_estimate(indexes, fiscal_year)查询机构大势预测数据，包含预测高点、预测地点、预测值、研究机构等数据
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| fiscal_year | str or str list | 必填参数，查询年份，必填，目前仅支持 2017、2018、2019、2020、2021、2022 |
| indexes | str or str list | 必填参数，预测指数代码，默认返回全部，主要数据量都是 000001.XSHG，支持传入下列指数 000001.XSHG 399006.XSHE 000016.XSHG 399005.XHSE 399300.XSHE 000905.XSHG 000300.XSHG |
返回
pandas DataFrame
| 返回 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| indexes | str | 预测指数合约代码 |
| info_date | datetime.date | 报告日期 |
| rice_create_tm | datetime | 米筐入库时间 |
| create_tm | datetime | 数据商入库时间 |
| fiscal_year | str | 预测年份 |
| institute | str | 研究机构 |
| start_date | datetime.date | 预测开始时间 |
| end_date | datetime.date | 预测结束时间 |
| high | numpy.float64 | 预测高点 |
| low | numpy.float64 | 预测低点 |
| period | str | 预测时段 |
| value | str | 预测值 |
范例
- 获取各机构关于 000001.XSHG 在 2021 的预测数据
python
[In]
rqdatac.get_consensus_market_estimate(indexes='000001.XSHG', fiscal_year='2021')
[Out]
fiscal_year institute start_date end_date high low period value
order_book_id info_date
000001.XSHG 2020-10-13 2021 财信证券 2021-01-01 2021-12-31 NaN NaN 策略年度报告 中性
2020-10-16 2021 华融证券 2021-01-01 2021-12-31 NaN NaN 策略年度报告 中性
2020-10-23 2021 东北证券 2021-01-01 2021-12-31 NaN NaN 策略年度报告 中性
2020-11-01 2021 方正证券 2021-01-01 2021-12-31 NaN NaN 策略年度报告 中性
2020-11-02 2021 西南证券 2021-01-01 2021-12-31 NaN NaN 策略年度报告 中性
... ... ... ... ... ... ... ... ...
2021-12-31 2021 山西证券 2022-01-01 2022-01-31 NaN NaN 策略月度报告 中性
2021-12-31 2021 方正证券 2021-12-31 2021-12-31 NaN NaN 策略日报等 中性
2021-12-31 2021 东亚前海证券 2022-01-01 2022-01-31 NaN NaN 策略月度报告 中性
2021-12-31 2021 粤开证券 2022-01-01 2022-01-31 NaN NaN 策略月度报告 乐观
2021-12-31 2021 渤海证券 2022-01-01 2022-01-31 NaN NaN 策略月度报告 中性
5893 rows × 8 columnsconsensus.get_security_change - 获取个股调整明细数据
python
rqdatac.consensus.get_security_change(order_book_ids,start_date=None,end_date=None,stat_periods=None)查询机构报告统计周期内个股调整明细数据数据
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| order_book_ids | str or str list | 必填参数，合约代码，必填，可传入 order_book_id, order_book_id list |
| start_date | datetime.date | 起始日期 |
| end_date | datetime.date | 结束日期 |
| stat_periods | str or str list | 统计周期，不传入默认返回全部，支持传入 WEEK1，一周(上周) MON1，一月 MON3，三月 MON6，六月 YEAR1，一年 |
返回
pandas DataFrame
| 返回 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| stat_period | str | 统计周期，WEEK1，一周(上周) MON1，一月 MON3，三月 MON6，六月 YEAR1，一年 |
| institute | str | 研究机构 |
| adjust_classification | int | 调整类别 1 盈利预测调高; 2 盈利预测调低; 3 投资评级调高; 4 投资评级调低; 5 盈利预测维持; 6 投资评级维持 |
范例
- 获取近 3 个月 000001.XSHG 机构报告统计周期内个股调整明细
python
[In]
rqdatac.consensus.get_security_change('000001.XSHE',start_date=None,end_date=None,stat_periods=None)
[Out]
stat_period institute adjust_classification
order_book_id date
000001.XSHE 2023-04-14 Mon1 长城证券 5
2023-04-14 Mon1 长城证券 6
2023-04-14 Mon3 长城证券 2
2023-04-14 Mon3 长城证券 6
2023-04-14 Mon6 长城证券 2
... ... ... ...
2023-07-07 Year1 华泰金融控股 6
2023-07-07 Mon3 海通国际 6
2023-07-07 Mon6 海通国际 6
2023-07-07 Year1 海通国际 1
2023-07-07 Year1 海通国际 6
[3019 rows x 3 columns]- 获取近 2023-06-02 000001.XSHG 一周内机构报告调整明细
python
[In]
rqdatac.consensus.get_security_change('000001.XSHE',start_date=20230602,end_date=20230602,stat_periods=['WEEK1'])
[Out]
stat_period institute adjust_classification
order_book_id date
000001.XSHE 2023-06-02 Week1 长城证券 5
2023-06-02 Week1 长城证券 6
2023-06-02 Week1 中金公司 6
2023-06-02 Week1 广发证券 5
2023-06-02 Week1 广发证券 6
2023-06-02 Week1 海通国际 6consensus.get_expect_appr_exceed - 获取个股超预期鉴定数据
python
rqdatac.consensus.get_expect_appr_exceed(order_book_ids,start_date,end_date,report_year=None,report_period=None,report_type=None,appraisal_results=None)查询个股超预期鉴定数据
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| order_book_ids | str or str list | 必填参数，合约代码，必填，可传入 order_book_id, order_book_id list |
| start_date | datetime.date | 起始日期 |
| end_date | datetime.date | 结束日期 |
| report_year | str | 默认返回全部，比如填入'2021' |
| report_periods | str or str list | 默认返回全部 q1’：一季度 'q2'：半年度 'q3'：三季度 'q4'：年度 |
| report_types | str or str list | 默认返回全部 'financial_reports'：财务定期报告 'performance_forecast'：业绩预告 'current_performance'：业绩快报 |
| appraisal_results | str or str list | 默认返回全部 'exceed':超预期 'below':低于预期 |
返回
pandas DataFrame
| 返回 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| date | datetime | 发布日期 |
| report_period | str | 报告时段 q1’：一季度 'q2'：半年度 'q3'：三季度 'q4'：年度 |
| report_type | str | 'financial_reports'：财务定期报告 'performance_forecast'：业绩预告 'current_performance'：业绩快报 |
| appraisal_result | str | 默认返回全部 'exceed':超预期 'below':低于预期 |
| info_date | datetime | 业绩报告公布日 |
| forecast_profit_max | float | 业绩预告净利润上限 |
| forecast_profit_min | float | 业绩预告净利润下限 |
| forecast_profit | float | 业绩预告净利润 |
| adjust_con_profit | float | 调整后一致预期净利润 |
| appraisal_date | float | 鉴定日 |
| appraisal_standard | float | 鉴定标准 1 报表发布日鉴定 2 报表发布周期鉴定 |
| con_cal_date | float | 一致预期计算日 |
| con_profit | float | 一致预期净利润 |
| profit_ex_rate | float | 业绩超预期幅度 |
范例
- 获取近 2023 年 4 月 000001.XSHG 的超预期鉴定数据
python
[In]
rqdatac.consensus.get_expect_appr_exceed(['000001.XSHE'],start_date=20230401,end_date=20230430,report_year=None,report_periods=None,report_types=None,appraisal_results=None)
[Out]
report_year report_period report_type appraisal_result info_date forecast_profit_max forecast_profit_min forecast_profit adjust_con_profit appraisal_date appraisal_standard con_calc_date con_profit profit_ex_rate
order_book_id date
000001.XSHE 2023-04-25 2023 q1 financial_reports below 2023-04-25 None None None 52466684210.5263 2023-04-25 1 2023-04-24 53667978389.5961 -0.0224
2023-04-25 2023 q1 financial_reports below 2023-04-25 None None None 52466684210.5263 2023-04-25 2 2023-03-31 53976575697.2556 -0.0280consensus.get_expect_prob - 获取个股可能超预期数据
python
rqdatac.consensus.get_expect_prob(order_book_ids,expect_prob,start_date=None,end_date=None)查询个股可能超预期数据，包含超预期和低于预期数据
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| order_book_ids | str or str list | 必填参数，合约代码，可传入 order_book_id, order_book_id list |
| expect_prob | str | 必填参数，可能性， 'below' 低于预期 'exceed' 超预期 |
| start_date | datetime.date | 起始日期 |
| end_date | datetime.date | 结束日期 |
返回
pandas DataFrame
| 返回 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| date | datetime | 发布日期 |
| report_year | str | 报告年度 |
| report_period | str | 报告时段 'q1'：一季度 'q2'：半年度 'q3'：三季度 'q4'：年度 |
| info_classification | int | 字段详情见下方表 4 |
| institute | str | 研究机构简称 |
| info_summary | str | 超预期信息简述 |
| report_date | datetime | 本次研究报告撰写日 |
| title | str | 本次研报标题 |
| author | str | 本次研报作者 |
| est_profit | float | 本次研报预测净利润 |
| report_date_last | datetime | 上次研究报告撰写日 |
| title_last | str | 上次研报标题 |
| est_profit_last | float | 上次研报预测净利润 |
| info_date | datetime | 本次业绩报告日 |
| report_type | str | 本次业绩报告类型 |
| forecast_profit_max | float | 本次业绩预告上限净利润 |
| forecast_profit_min | float | 本次业绩预告下限净利润 |
| profit | float | 本次业绩报告净利润 |
| profit_q | float | 本次业绩报告净利润（单季度） |
| forecast_profit_growth_limit | float | 本次业绩预告净利润同比增速上下限 |
| profit_growth | float | 本次业绩报告净利润同比增速 |
| forecast_profit_growth_limit_q | float | 本次业绩预告净利润同比增速上下限（单季度） |
| profit_growth_q | float | 本次业绩报告净利润同比增速（单季度） |
| fin_report_date_last | datetime | 上次业绩报告公告日 |
| fin_report_type_last | datetime | 上次业绩报告类型 |
| forecast_profit_max_last | float | 上次业绩预告上限净利润 |
| forecast_profit_min_last | float | 上次业绩预告下限净利润 |
| profit_last | float | 上次业绩快报净利润 |
| con_calc_date | datetime | 本次一致预期计算日 |
| con_profit | float | 本次一致预期净利润 |
| con_calc_date_last | datetime | 上次一致预期计算日 |
| con_profit_last | float | 上次一致预期净利润 |
| con_profit_q_last | float | 上次一致预期净利润（单季度） |
| con_profit_growth_last | float | 上次一致预期净利润同比增速（年度） |
| con_profit_growth_q_last | float | 上次一致预期净利润同比增速（单季度） |
| expect_rate | float | 业绩上下调幅度或低于预期幅度 超预期：业绩增速上调/超预期幅度为前后增速直接相减获得 低于预期：业绩增速下调/低于预期幅度为前后增速直接相减获得 |
表 4. 预期类别代码说明
超预期
| info_classification | 字段说明 |
|---|---|
| 1101 | 分析师上调（剔除明星分析师） |
| 1102 | 明星分析师上调 |
| 1103 | 业绩公告后分析师全部上调 |
| 1201 | 业绩公告后一致预期净利润大幅上调 |
| 1301 | 研报标题超预期 |
| 1302 | 研报摘要超预期 |
| 1401 | 业绩预告/快报超上次预期 |
| 1403 | 业绩预告/快报超一致预期 |
| 1405 | 本期财报净利润超一致预期净利润（单季度） |
| 1501 | 本期财报净利润同比增速超年度一致预期净利润同比增速 |
| 1502 | 本次预告/快报净利润同比增速超年度一致预期净利润同比增速 |
| 1503 | 本期财报净利润同比增速超一致预期净利润同比增速（单季度） |
| 1504 | 本次预告/快报净利润同比增速超一致预期净利润同比增速（单季度） |
低于预期
| info_classification | 字段说明 |
|---|---|
| 2101 | 分析师下调 |
| 2102 | 明星分析师下调（名字待定） |
| 2103 | 业绩公告后分析师全部下调 |
| 2201 | 研报标题低于预期 |
| 2302 | 研报摘要低于预期 |
| 2401 | 业绩预告/快报低于上次预期 |
| 2403 | 业绩预告/快报低于一致预期 |
| 2405 | 本期财报净利润低于一致预期净利润（单季度） |
| 2501 | 本期财报净利润同比增速低于年度一致预期净利润同比增速 |
| 2502 | 本次预告/快报净利润同比增速低于年度一致预期净利润同比增速 |
| 2503 | 本期财报净利润同比增速低于一致预期净利润同比增速（单季度） |
| 2504 | 本次预告/快报净利润同比增速低于一致预期净利润同比增速（单季度） |
范例
- 获取近 2023 年 4 月 000001.XSHG 的超预期鉴定数据
python
[In]
rqdatac.consensus.get_expect_prob('000001.XSHE',expect_prob='below',start_date=None,end_date=None)
[Out]
report_year report_period info_classification institute info_summary report_date ... con_calc_date_last con_profit_last con_profit_q_last con_profit_gr_last con_profit_gr_q_last expect_rate
order_book_id date ...
000001.XSHE 2023-04-24 2023 q4 2101 长城证券 长城证券2023-04-24发布的报告下调了该股盈利预测,分析师：邹恒超 2023-04-24 ... NaT None None None None -0.0250
2023-04-24 2023 q4 2101 招商证券 招商证券2023-04-24发布的报告下调了该股盈利预测,分析师：廖志明,邵春雨 2023-04-24 ... NaT None None None None -0.0712
2023-04-24 2023 q4 2101 华泰证券 华泰证券2023-04-24发布的报告下调了该股盈利预测,分析师：沈娟,安娜 2023-04-24 ... NaT None None None None -0.0757
2023-04-24 2023 q4 2101 安信证券 安信证券2023-04-24发布的报告下调了该股盈利预测,分析师：李双 2023-04-24 ... NaT None None None None -0.0106
2023-04-24 2023 q4 2102 中泰证券 中泰证券2023-04-24发布的报告下调了该股盈利预测,分析师：戴志锋,邓美君 2023-04-24 ... NaT None None None None -0.0671
2023-04-25 2023 q1 2405 None 2023-04-25发布的财报中，1季度净利润增速低于机构的一致预期 NaT ... 2023-04-24 None 15151435000.0000 None None -0.0363
2023-04-25 2023 q1 2501 None 2023-04-25发布的财报净利润同比增速低于一致预期2023同比增速 NaT ... 2023-04-24 53667978389.5961 None 0.1791 None -0.0428
2023-04-25 2023 q1 2503 None 2023-04-25发布的财报净利润同比增速低于2023一致预期同比增速 NaT ... 2023-04-24 None 15151435000.0000 None 0.1791 -0.0428
2023-04-25 2023 q4 2101 国泰君安 国泰君安2023-04-25发布的报告下调了该股盈利预测,分析师：张宇,刘源 2023-04-25 ... NaT None None None None -0.0181
2023-04-25 2023 q4 2101 申万宏源 申万宏源2023-04-25发布的报告下调了该股盈利预测,分析师：郑庆明,林颖颖,冯思远 2023-04-25 ... NaT None None None None -0.0469
2023-04-25 2023 q4 2101 中信证券 中信证券2023-04-25发布的报告下调了该股盈利预测,分析师：肖斐斐,彭博 2023-04-25 ... NaT None None None None -0.0200
2023-04-25 2023 q4 2101 兴业证券 兴业证券2023-04-25发布的报告下调了该股盈利预测,分析师：陈绍兴,王尘,曹欣童 2023-04-25 ... NaT None None None None -0.0321
2023-04-25 2023 q4 2101 信达证券 信达证券2023-04-25发布的报告下调了该股盈利预测,分析师：王舫朝,廖紫苑 2023-04-25 ... NaT None None None None -0.0289
2023-04-25 2023 q4 2101 东兴证券 东兴证券2023-04-25发布的报告下调了该股盈利预测,分析师：林瑾璐,田馨宇 2023-04-25 ... NaT None None None None -0.1018
2023-04-25 2023 q4 2101 财通证券 财通证券2023-04-25发布的报告下调了该股盈利预测,分析师：夏昌盛,刘斐然 2023-04-25 ... NaT None None None None -0.0182
2023-04-25 2023 q4 2101 天风证券 天风证券2023-04-25发布的报告下调了该股盈利预测,分析师：郭其伟 2023-04-25 ... NaT None None None None -0.0642
2023-04-25 2023 q4 2102 广发证券 广发证券2023-04-25发布的报告下调了该股盈利预测,分析师：倪军,屈俊,王先爽 2023-04-25 ... NaT None None None None -0.0515
2023-04-25 2023 q4 2102 中信建投 中信建投2023-04-25发布的报告下调了该股盈利预测,分析师：马鲲鹏,李晨 2023-04-25 ... NaT None None None None -0.0454
2023-04-25 2023 q4 2102 浙商证券 浙商证券2023-04-25发布的报告下调了该股盈利预测,分析师：梁凤洁,邱冠华,陈建宇 2023-04-25 ... NaT None None None None -0.0281
2023-04-28 2023 q4 2101 万联证券 万联证券2023-04-28发布的报告下调了该股盈利预测,分析师：郭懿 2023-04-28 ... NaT None None None None -0.0357
2023-04-28 2023 q4 2101 华泰金融控股 华泰金融控股2023-04-28发布的报告下调了该股盈利预测,分析师：沈娟,安娜 2023-04-28 ... NaT None None None None -0.0757
[21 rows x 35 columns]consensus.get_factor - 获取个股因子库数据
python
rqdatac.consensus.get_factor(order_book_ids,factors,start_date=None,end_date=None)查询个股一致预期情绪因子、一致预期基础财务因子、一致预期成长因子、一致预期估值因子数据
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| order_book_ids | str or str list | 必填参数，合约代码，必填，可传入 order_book_id, order_book_id list |
| factors | str or str list | 必填参数，因子字段，可选字段可点击一致预期因子下载，必填 |
| start_date | datetime.date | 起始日期 |
| end_date | datetime.date | 结束日期，不传入 start_date ,end_date 则 默认返回最近三个月的数据 |
返回
pandas DataFrame
范例
- 获取近 2023-07-01~2023-07-07 000001.XSHG 的一致预期净资产变化率（T+1 年）数据
python
[In]
rqdatac.consensus.get_factor('000001.XSHE',factors='ASSET_T',start_date=20230701,end_date=20230707)
[Out]
ASSET_T
order_book_id date
000001.XSHE 2023-07-03 4.346800e+11
2023-07-04 4.346800e+11
2023-07-05 4.346800e+11
2023-07-06 4.346800e+11
2023-07-07 4.346800e+11consensus.get_analyst_momentum - 获取一致预期分析师动能数据
python
rqdatac.consensus.get_analyst_momentum(order_book_ids,fiscal_year=None,start_date=None,end_date=None,fields=None,report_periods=None,report_range=None,market='cn')查询个股一致预期分析师动能数据
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| order_book_ids | str or str list | 必填参数，合约代码，必填，可传入 order_book_id, order_book_id list |
| fiscal_year | str | 预测年份，默认返回全部 |
| start_date | datetime.date | 起始日期 |
| end_date | datetime.date | 结束日期 |
| fields | str or str list | 数据字段, 默认返回全部 |
| report_periods | str or str list | 预测时段，默认返回全部 q1 一季度 q2 半年度 q3 三季度 q4 年度 |
| report_range | int | 研报范围，默认返回全部 1 考虑补录入； 3 不考虑补录入 |
返回
pandas DataFrame
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| order_book_id | str | 合约代码 |
| date | datetime | 发布日期 |
| fiscal_year | str | 预测年份 |
| report_period | str | 预测时段 |
| report_range | str | 研报范围 |
| profit_chg_1w | float | 净利润 1 周变化率 |
| profit_chg_1w_rank | int | 净利润 1 周变化率排名 |
| profit_chg_1w_sco | float | 净利润 1 周变化率得分 |
| profit_chg_2w | float | 净利润 2 周变化率 |
| profit_chg_2w_rank | int | 净利润 2 周变化率排名 |
| profit_chg_2w_sco | float | 净利润 2 周变化率得分 |
| profit_chg_1m | float | 净利润 1 月变化率 |
| profit_chg_1m_rank | int | 净利润 1 月变化率排名 |
| profit_chg_1m_sco | float | 净利润 1 月变化率得分 |
| profit_chg_2m | float | 净利润 2 月变化率 |
| profit_chg_2m_rank | int | 净利润 2 月变化率排名 |
| profit_chg_2m_sco | float | 净利润 2 月变化率得分 |
| profit_chg_3m | float | 净利润 3 月变化率 |
| profit_chg_3m_rank | int | 净利润 3 月变化率排名 |
| profit_chg_3m_sco | float | 净利润 3 月变化率得分 |
| op_reven_chg_1w | float | 业务收入 1 周变化率 |
| op_reven_chg_1w_rank | int | 业务收入 1 周变化率排名 |
| op_reven_chg_1w_sco | float | 业务收入 1 周变化率得分 |
| op_reven_chg_2w | float | 业务收入 2 周变化率 |
| op_reven_chg_2w_rank | int | 业务收入 2 周变化率排名 |
| op_reven_chg_2w_sco | float | 业务收入 2 周变化率得分 |
| op_reven_chg_1m | float | 业务收入 1 月变化率 |
| op_reven_chg_1m_rank | int | 业务收入 1 月变化率排名 |
| op_reven_chg_1m_sco | float | 业务收入 1 月变化率得分 |
| op_reven_chg_2m | float | 业务收入 2 月变化率 |
| op_reven_chg_2m_rank | int | 业务收入 2 月变化率排名 |
| op_reven_chg_2m_sco | float | 业务收入 2 月变化率得分 |
| op_reven_chg_3m | float | 业务收入 3 月变化率 |
| op_reven_chg_3m_rank | int | 业务收入 3 月变化率排名 |
| op_reven_chg_3m_sco | float | 业务收入 3 月变化率得分 |
| ty_est_dev | float | 天眼预期偏离度 |
| ty_est_dev_rank | int | 天眼预期偏离度排名 |
| ty_est_dev_sco | float | 天眼预期偏离度得分 |
| est_em_bic_sco | float | 预期动能得分(考虑业务收入变化率) |
| est_em_non_bic_sco | float | 预期动能得分(不考虑业务收入变化率) |
| grd_em_1m | float | 评级动能 1 月 |
| grd_em_1m_rank | int | 评级动能 1 月排名 |
| grd_em_1m_sco | float | 评级动能 1 月得分 |
| grd_em_2m | float | 评级动能 2 月 |
| grd_em_2m_rank | int | 评级动能 2 月排名 |
| grd_em_2m_sco | float | 评级动能 2 月得分 |
| grd_em_3m | float | 评级动能 3 月 |
| grd_em_3m_rank | int | 评级动能 3 月排名 |
| grd_em_3m_sco | float | 评级动能 3 月得分 |
| targ_price_space | float | 目标价涨升空间 |
| targ_price_space_rank | int | 目标价涨升空间排名 |
| targ_price_space_sco | float | 目标价涨升空间得分 |
| grd_em_sco | float | 评级动能得分 |
| ana_em_bic_sco | float | 分析师动能得分(考虑业务收入变化率) |
| ana_em_non_bic_sco | float | 分析师动能得分(不考虑业务收入变化率) |
范例
- 获取 2024-03-01~2024-03-26 000001.XSHE 的考虑补录入的一致预期分析师动能数据
python
[In]
rqdatac.consensus.get_analyst_momentum('000001.XSHE',start_date=20240301,end_date=20240326,report_range=1)
[Out]
fiscal_year report_period report_range profit_chg_1w ... targ_price_space_sco grd_em_sco ana_em_bic_sco ana_em_non_bic_sco
order_book_id date ...
000001.XSHE 2024-03-01 2023 q4 1 -0.0170 ... 79.5529 44.3326 NaN 64.0755
2024-03-01 2024 q4 1 0.0000 ... 78.7097 44.5010 NaN 56.1690
2024-03-01 2025 q4 1 0.0000 ... 78.9570 44.3938 NaN 65.7358
2024-03-04 2023 q4 1 -0.0170 ... 84.5650 44.2611 NaN 65.1073
2024-03-04 2024 q4 1 0.0000 ... 83.7651 44.3416 NaN 58.7515
2024-03-04 2025 q4 1 0.0000 ... 84.1743 44.2410 NaN 68.6895
2024-03-05 2023 q4 1 -0.0212 ... 77.7674 46.2387 NaN 66.2059
2024-03-05 2024 q4 1 -0.0061 ... 75.9653 46.1452 NaN 63.5599
2024-03-05 2025 q4 1 0.0000 ... 76.8983 46.1120 NaN 66.6957
2024-03-06 2023 q4 1 -0.0212 ... 82.0056 46.4060 NaN 67.4164
2024-03-06 2024 q4 1 -0.0061 ... 80.9524 46.2512 NaN 65.6695
2024-03-06 2025 q4 1 0.0000 ... 81.3419 46.2551 NaN 68.4966
2024-03-07 2023 q4 1 -0.0043 ... 75.4206 46.7157 NaN 65.4906
2024-03-07 2024 q4 1 -0.0061 ... 74.0613 46.6017 NaN 63.5211
2024-03-07 2025 q4 1 0.0000 ... 74.8741 46.6050 NaN 66.2040
2024-03-08 2023 q4 1 -0.0043 ... 77.6636 47.0659 NaN 66.0966
2024-03-08 2024 q4 1 -0.0061 ... 77.1355 46.9415 NaN 64.4987
2024-03-08 2025 q4 1 0.0000 ... 77.2644 46.8964 NaN 67.0258
2024-03-11 2023 q4 1 -0.0043 ... 81.7453 46.7686 NaN 67.7654
2024-03-11 2024 q4 1 -0.0061 ... 81.4366 46.7272 NaN 65.9262
2024-03-11 2025 q4 1 0.0000 ... 81.6843 46.5934 NaN 70.4595
2024-03-12 2023 q4 1 0.0000 ... 81.6935 48.9729 NaN 69.5530
2024-03-12 2024 q4 1 0.0000 ... 81.1280 48.8875 NaN 68.4896
2024-03-12 2025 q4 1 0.0000 ... 81.5328 48.9071 NaN 70.7536
2024-03-13 2023 q4 1 0.0000 ... 86.5940 48.7919 NaN 70.9894
2024-03-13 2024 q4 1 0.0000 ... 86.5076 48.6579 NaN 70.1666
2024-03-13 2025 q4 1 0.0000 ... 86.6975 48.7294 NaN 72.4456
2024-03-14 2023 q4 1 0.0000 ... 92.5154 79.2227 NaN 79.1019
2024-03-14 2024 q4 1 -0.0602 ... 92.3010 79.8479 NaN 69.9284
2024-03-14 2025 q4 1 -0.0892 ... 92.5104 79.1011 NaN 71.5185
2024-03-15 2023 q4 1 NaN ... 68.0680 64.3674 NaN NaN
2024-03-15 2024 q4 1 -0.1160 ... 66.2651 65.0821 NaN 49.0306
2024-03-15 2025 q4 1 -0.1491 ... 67.8637 64.0956 NaN 57.5602
2024-03-18 2024 q4 1 -0.1154 ... 75.5662 66.7460 NaN 51.8615
2024-03-18 2025 q4 1 -0.1485 ... 76.7474 65.9015 NaN 48.3330
2024-03-19 2024 q4 1 -0.1154 ... 83.8639 77.7120 NaN 56.4149
2024-03-19 2025 q4 1 -0.1485 ... 84.3064 76.7392 NaN 52.6831
2024-03-20 2024 q4 1 -0.1154 ... 82.9630 77.5365 NaN 56.2082
2024-03-20 2025 q4 1 -0.1485 ... 83.1466 76.6601 NaN 52.4388
2024-03-21 2024 q4 1 -0.0587 ... 80.1825 76.0564 NaN 55.1362
2024-03-21 2025 q4 1 -0.0651 ... 80.2429 75.0917 NaN 51.3008
2024-03-21 2026 q4 1 0.0303 ... 86.6667 81.1333 NaN NaN
2024-03-22 2024 q4 1 -0.0018 ... 81.0099 73.7112 NaN 55.2463
2024-03-22 2025 q4 1 0.0008 ... 81.0209 72.5582 NaN 52.7317
2024-03-22 2026 q4 1 0.0005 ... 89.1304 75.8601 NaN NaN
2024-03-25 2024 q4 1 0.0000 ... 70.5172 73.2818 NaN 53.0433
2024-03-25 2025 q4 1 0.0000 ... 71.7130 72.0876 NaN 49.5778
2024-03-25 2026 q4 1 0.0000 ... 80.5825 72.7421 NaN NaN
[48 rows x 53 columns]新闻舆情数据
可获取 2017 年起至今的个股新闻情绪指标，正式数据日内每半小时更新
news.get_stock_news - 获取个股新闻情绪指标
python
news.get_stock_news(order_book_ids, start_date=None, end_date=None, fields=None)指定查询股票与时间区间，查询个股新闻情绪指标，包含了新闻标题、新闻舆情指标、公司舆情指标等
注意事项
请先单独安装 rqdatac_news，导入后使用
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| order_book_ids | str or str list | 必填参数，合约代码，可传入 order_book_id, order_book_id list |
| start_date | str, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp | 查询开始时间，不传入默认返回最近 1 个月的数据 |
| end_date | str, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp | 查询结束时间，不传入默认返回最近 1 个月的数据 |
| fields | str or str list | 字段名称，默认返回全部字段 |
返回
pandas DataFrame
| 返回 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| datetime | datetime | 新闻时间戳 |
| order_book_id | str | 股票代码 |
| news_id | int(11) | 新闻 Id |
| title | varchar(2000) | 新闻标题 |
| original_time | datetime | 新闻发布时间 |
| url | varchar(2000) | 新闻 Url |
| source | varchar(200) | 新闻源 |
| news_emotion_indicator | tinyint(2) | 新闻舆情指标，其中 -1 代表负向、0 代表中性、1 代表正向 |
| news_neutral_weight | double | 新闻舆情中性指标权重 |
| news_positive_weight | double | 新闻舆情正向指标权重 |
| news_negative_weight | double | 新闻舆情负向指标权重 |
| company_relevance | float | 公司标签的相关度 |
| company_emotion_indicator | Integer | 公司舆情指标，其中 -1 代表负向、0 代表中性、1 代表正向 |
| company_neutral_weight | float | 公司舆情中性指标权重 |
| company_positive_weight | float | 公司舆情正向指标权重 |
| company_negative_weight | float | 公司舆情负向指标权重 |
范例
- 获取一个股票在 2021-03-01 的新闻舆情数据
python
[In]
import rqdatac
import rqdatac_news
rqdatac.init()
rqdatac.news.get_stock_news('000001.XSHE','2021-03-01','2021-03-01')
[Out]
news_id title original_time url source news_emotion_indicator news_neutral_weight news_positive_weight news_negative_weight company_relevance company_emotion_indicator company_neutral_weight company_positive_weight company_negative_weight
order_book_id datetime
000001.XSHE 2021-03-01 00:15:56 29752958 区域房企在行动 成都之后花样年、德商云南再联手 2021-02-28 23:44:00 http://www.guandian.cn/article/20210228/256235... 观点地产网 1 0.030015 0.969985 0.000000 0.0274 0 0.7115 0.0316 0.2569
2021-03-01 09:17:15 29759908 哈尔滨南岗区5个重点项目集中签约 涉华润、平安银行、绿地等 2021-03-01 09:14:00 https://kuaixun.stcn.com/cj/202103/t20210301_2... 证券时报网 1 0.072500 0.927500 0.000000 0.8333 0 0.8652 0.1152 0.0197
2021-03-01 11:05:18 29766059 似曾相似的震荡回调市场，后来“基金们”都怎样了？ 2021-03-01 10:32:00 https://finance.sina.com.cn/money/fund/jjzl/20... 新浪网 -1 0.525500 0.474500 0.000000 0.0177 1 0.3488 0.6482 0.0030
2021-03-01 11:23:01 29767212 起风了：银行揽储压力升级 自营渠道挑战加剧 2021-03-01 11:23:01 https://finance.sina.cn/bank/yhgd/2021-03-01/d... 新浪网 -1 0.646000 0.354000 0.000000 0.0423 0 0.4052 0.2164 0.3783
2021-03-01 11:57:40 29768799 平安银行台州分行被罚79万：信贷资金被挪用流入股市 2021-03-01 11:57:40 https://finance.sina.cn/2021-03-01/detail-ikft... 新浪网 -1 0.985500 0.014500 0.000000 0.8333 -1 0.0030 0.0005 0.9966
2021-03-01 12:21:03 29769583 平安银行台州分行被罚79万元：贷后管理不到位，信贷资金被挪用于购房 2021-03-01 12:12:00 https://www.jiemian.com/article/5741403.html 界面新闻 -1 0.954000 0.046000 0.000000 1.0000 -1 0.0059 0.0010 0.9931
2021-03-01 12:26:01 29769736 细数金融工作成就，开启青岛发展新篇章！ 2021-03-01 12:20:17 http://biz.jrj.com.cn/2021/03/01122032049210.s... 金融界 1 0.000000 0.954500 0.045500 0.0563 0 0.7625 0.2259 0.0116
2021-03-01 12:26:02 29769737 青岛全市金融工作座谈会召开 2021-03-01 12:22:05 http://biz.jrj.com.cn/2021/03/01122232049215.s... 金融界 1 0.000000 0.955500 0.044500 0.1146 0 0.9064 0.0922 0.0014
2021-03-01 12:26:09 29769745 继四大行后平安银行官宣：将按二手房参考价办理房贷 2021-03-01 08:29:48 https://new.qq.com/omn/20210301/20210301A01I2T... 腾讯网 -1 0.921500 0.078000 0.000500 0.3534 0 0.8004 0.1240 0.0756ESG 评价数据
正式数据可获取 2014 年 4 月 30 日至今的个股 ESG 评价数据，日度更新。
esg.get_rating - 获取个股 ESG 评价数据
python
esg.get_rating(order_book_ids, start_date=None, end_date=None, level=None, type=None)米筐 API 提供的秩鼎 ESG 数据一共分为三个横向层级 level（level 0、level 1 和 level 2）和三个纵向层级 type（E，S，G）。
注意事项
请先单独安装 rqdatac_esg，导入后使用
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| order_book_ids | str or str list | 必填参数，合约代码，输入 order_book_id 或 order_book_id list。 |
| start_date | str, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp | 查询开始时间，不传入默认返回所有时段数据 |
| end_date | str, datetime.date , datetime.datetime, pandasTimestamp | 查询结束时间，不传入默认返回所有时段数据 |
| level | integer or integer list | ESG 评价级别，共三级。默认返回所有级别分类。参数 0，1,2。0 返回为 ESG 综合评价，1 返回为一级维度，2 返回为二级维度。 |
| type | str or str list | 分为 E,S,G 三个类别：E 表示环境，S 表示社会责任，G 表示治理。默认返回所有类别。 |
返回
pandas DataFrame
| 字段 | 类型 | 说明 | 描述 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| order_book_id | str | 股票代码 | 上市公司股票代码 | |
| rating_date | datetime | 评价日期 | 评价结果对应日期 | 每月底评价一次，评价历史最早可追溯到 2014-04-30 |
| name | varchar or varchar list | 单个评价的名称 | 取值列表：[esg_overall, environmental, social, governance, environment_management, resources_efficiency, environment_discharge, climate_change, human_capital, health_and_safety, product_liability, business_innovation, social_capital, governance_structure, shareholders, compliance, audit, transparency ] | |
| type | str or str list | 评价所属纵向维度 | 分为三个大类：环境一级维度和环境二级维度为 E，社会责任一级维度和社会责任二级维度为 S，治理一级维度和治理二级维度为 G。ESG 综合评价则输出为空。 | |
| level | integer | 评价所属横向维度 | ESG 评价所属级别，共三级。ESG 综合评价等级/得分的 level=0，一级维度评价/得分 level=1，二级维度评价/得分 level=2。level=0 时无论输入哪个 type 输出均为 ESG 综合评价等级/得分 | |
| rating | varchar | 评级等级 | 单个评价的评价等级 | |
| score | numeric | 评价得分 | 单个评价的评价得分 |
计算逻辑说明：
对于纵向评价以及得分的标准如下：
Level 0：ESG 综合评价等级和得分
ESG 综合评价等级：根据 ESG 综合评价分数高低分为高（AAA、AA、A）、中（BBB、BB、B）、低（CCC、CC、C）3 档共 9 个等级。
ESG 综合评价得分：取值范围为 0-100 分，根据环境、社会责任、治理 3 个一级维度综合计算得出。
Level 1： 包含环境，社会责任，治理这三个方面的评价等级和得分
等级：根据评价分数高低分成 9 个等级。
得分：取值范围为 0-100 分，评价得分根据单个一级维度下的二级维度评价得分综合计算得出。（针对不同行业采用不同权重计算）
Level 2：4+5+5 共 14 个二级维度的评价等级和得分
等级：根据评价分数高低分为 9 个等级。
得分：取值范围为 0-100 分，评价得分根据单个二级维度下的细分指标综合计算得出。
范例
- 获取单只股票的 ESG 数据
python
[In]
import rqdatac
import rqdatac_esg
rqdatac.init()
rqdatac.esg.get_rating('000039.XSHE')
[Out]
rice_create_time rating score level type
order_book_id rating_date name
000039.XSHE 2014-04-30
audit 2024-02-27 14:46:47 AAA 100.00 2 G
business_innovation 2024-02-27 14:46:47 A 65.82 2 S
climate_change 2024-02-27 14:46:47 AAA 85.00 2 E
compliance 2024-02-27 14:46:47 AAA 100.00 2 G
environment_discharge 2024-02-27 14:46:47 C None 2 E
... ... ... ... ... ... ...
2024-01-31 resources_efficiency 2024-02-27 14:46:47 AAA 98.17 2 E
shareholders 2024-02-27 14:46:47 AA 77.43 2 G
social 2024-02-27 14:46:47 A 69.91 1 S
social_capital 2024-02-27 14:46:47 B 45.96 2 S
transparency 2024-02-27 14:46:47 AAA 80.00 2 G