Ricequant Docs
  • RQSDK快速上手
  • RQData - 金融数据 API

    • Python API文档
    • Http API文档
  • RQAlpha Plus - 回测框架

    • 使用教程
    • API使用手册 (opens new window)
  • RQFactor - 因子投研工具

    • 使用教程
    • API使用手册
  • RQOptimizer - 股票组合优化器

    • 使用教程
    • API使用手册 (opens new window)
  • RQPAttr - 绩效归因工具

    • 使用教程
  • RQAMS 用户说明文档
  • RQAMSC 说明文档
量化平台文档
米筐帮助中心
返回官网
  • RQSDK快速上手
  • RQData - 金融数据 API

    • Python API文档
    • Http API文档
  • RQAlpha Plus - 回测框架

    • 使用教程
    • API使用手册 (opens new window)
  • RQFactor - 因子投研工具

    • 使用教程
    • API使用手册
  • RQOptimizer - 股票组合优化器

    • 使用教程
    • API使用手册 (opens new window)
  • RQPAttr - 绩效归因工具

    • 使用教程
  • RQAMS 用户说明文档
  • RQAMSC 说明文档
量化平台文档
米筐帮助中心
返回官网
  • RQData金融数据API文档

    • 文档目录
    • 使用说明
    • 跨品种通用API
    • A股
    • 港股(公测版本)
    • 金融、商品期货
    • 金融、商品期权
    • 指数、场内基金
    • 基金
    • 可转债
    • 风险因子
    • 现货
    • 货币市场
    • 宏观经济
    • 一致预期(今日投资合作)
    • 新闻舆情(数库合作)
    • ESG(秩鼎合作)
      • ESG 评价数据
      • esg.get_rating - 获取个股 ESG 评价数据
    • 财务指标数据字典
    • 技术指标数据字典
    • 米筐特色指数
    • 更新履历

# ESG 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

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)。

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。

esg_level
图为:ESG 评价数据结构图

# 参数

参数 类型 说明
order_book_ids str OR str list 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

# 范例

  • 获取单只股票的 ESG 数据
[In]
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
Last Updated: 4/12/2024, 2:51:14 PM

← 新闻舆情(数库合作) 财务指标数据字典 →