数据获取

数据源选择

财报数据有几个主要来源：

数据源	类型	优点	缺点	价格	推荐度
yfinance	开源库	免费、简单	数据可能延迟	免费	⭐⭐⭐⭐⭐
Alpha Vantage	API	数据质量高	免费版限制多	免费/付费	⭐⭐⭐⭐
Finnhub	API	实时数据、免费额度大	需要注册	免费/付费	⭐⭐⭐⭐⭐
IEX Cloud	API	稳定	免费版很少	$9/月起	⭐⭐⭐
SEC EDGAR	官方	最权威	格式复杂	免费	⭐⭐⭐

推荐方案：

学习阶段：yfinance（最简单）
生产环境：Finnhub（免费额度够用）

安装依赖

bash

# yfinance
pip install yfinance

# Finnhub
pip install finnhub-python

# 数据处理
pip install pandas numpy

yfinance 快速开始

基础用法

python

import yfinance as yf
import pandas as pd

# 获取股票数据
ticker = yf.Ticker("AAPL")

# 获取历史价格
hist = ticker.history(period="1y")
print(hist.head())

# 获取公司信息
info = ticker.info
print(f"公司名称: {info['longName']}")
print(f"行业: {info['industry']}")
print(f"市值: {info['marketCap']}")

获取财务报表

python

# 获取利润表
financials = ticker.financials
print("年度利润表:")
print(financials)

# 获取季度利润表
quarterly_financials = ticker.quarterly_financials
print("\n季度利润表:")
print(quarterly_financials)

# 获取资产负债表
balance_sheet = ticker.balance_sheet
print("\n资产负债表:")
print(balance_sheet)

# 获取现金流量表
cash_flow = ticker.cashflow
print("\n现金流量表:")
print(cash_flow)

提取关键指标

python

def extract_key_metrics(ticker_symbol):
    """提取关键财务指标"""
    ticker = yf.Ticker(ticker_symbol)
    info = ticker.info

    metrics = {
        # 基本信息
        "公司名称": info.get("longName"),
        "股票代码": ticker_symbol,
        "行业": info.get("industry"),
        "市值": info.get("marketCap"),

        # 估值指标
        "市盈率": info.get("trailingPE"),
        "市净率": info.get("priceToBook"),
        "市销率": info.get("priceToSalesTrailing12Months"),

        # 盈利能力
        "毛利率": info.get("profitMargins"),
        "ROE": info.get("returnOnEquity"),
        "ROA": info.get("returnOnAssets"),

        # 财务健康
        "债务股权比": info.get("debtToEquity"),
        "流动比率": info.get("currentRatio"),
        "速动比率": info.get("quickRatio"),

        # 增长指标
        "营收增长率": info.get("revenueGrowth"),
        "净利润增长率": info.get("earningsGrowth"),
    }

    return metrics

# 使用
metrics = extract_key_metrics("AAPL")
for key, value in metrics.items():
    print(f"{key}: {value}")

Finnhub API

注册和获取 API Key

访问 finnhub.io
注册账号
在 Dashboard 获取 API Key

基础用法

python

import finnhub

# 初始化
finnhub_client = finnhub.Client(api_key="your-api-key")

# 获取公司基本信息
profile = finnhub_client.company_profile2(symbol='AAPL')
print(f"公司: {profile['name']}")
print(f"行业: {profile['gind']}")

# 获取实时报价
quote = finnhub_client.quote('AAPL')
print(f"当前价格: {quote['c']}")
print(f"涨跌: {quote['d']}")
print(f"涨跌幅: {quote['dp']}%")

# 获取财务指标
metrics = finnhub_client.company_basic_financials('AAPL', 'all')
print(f"PE 比率: {metrics['metric']['10DayAverageTradingVolume']}")

获取财报数据

python

# 获取财报列表
financials = finnhub_client.financials(
    symbol='AAPL',
    statement='bs',  # bs:资产负债表, ic:利润表, cf:现金流量表
    freq='annual'    # annual:年度, quarterly:季度
)

# 解析财报数据
for statement in financials['financials']:
    year = statement['year']
    revenue = statement.get('revenue', {})
    print(f"{year}年营收: {revenue}")

获取 SEC 财报

安装依赖

bash

pip install sec-edgar-downloader

下载财报

python

from secedgar import filings, FilingType

# 下载最新的 10-K（年度报告）
my_filings = filings(
    cik_lookup="AAPL",
    filing_type=FilingType.FILING_10K,
    count=1,
    user_agent="Your email"  # SEC 要求
)

# 下载到本地
my_filings.save("/path/to/download")

数据处理

清洗数据

python

def clean_financial_data(df):
    """清洗财务数据"""
    # 处理缺失值
    df = df.fillna(0)

    # 转换为数值类型
    numeric_columns = df.select_dtypes(include=['object']).columns
    df[numeric_columns] = df[numeric_columns].apply(pd.to_numeric, errors='ignore')

    # 排序（按日期）
    if 'Date' in df.columns:
        df = df.sort_values('Date')

    return df

计算财务比率

python

def calculate_financial_ratios(financial_data):
    """计算财务比率"""
    ratios = {}

    # 流动比率 = 流动资产 / 流动负债
    ratios['流动比率'] = (
        financial_data['流动资产'] / financial_data['流动负债']
    )

    # 速动比率 = (流动资产 - 存货) / 流动负债
    ratios['速动比率'] = (
        (financial_data['流动资产'] - financial_data['存货']) /
        financial_data['流动负债']
    )

    # 资产负债率 = 总负债 / 总资产
    ratios['资产负债率'] = (
        financial_data['总负债'] / financial_data['总资产']
    )

    # 毛利率 = (营收 - 营业成本) / 营收
    ratios['毛利率'] = (
        (financial_data['营收'] - financial_data['营业成本']) /
        financial_data['营收']
    )

    return ratios

同比增长计算

python

def calculate_yoy_growth(current_year, previous_year):
    """计算同比增长率"""
    if previous_year == 0:
        return None

    growth = ((current_year - previous_year) / previous_year) * 100
    return round(growth, 2)

# 示例
revenue_2024 = 100000
revenue_2023 = 80000

revenue_growth = calculate_yoy_growth(revenue_2024, revenue_2023)
print(f"营收同比增长: {revenue_growth}%")

缓存策略

避免频繁调用 API：

python

import pickle
import os
from datetime import datetime, timedelta

def get_cached_data(symbol, cache_days=7):
    """获取缓存的数据"""
    cache_file = f"cache/{symbol}.pkl"

    # 检查缓存是否存在且未过期
    if os.path.exists(cache_file):
        file_time = datetime.fromtimestamp(os.path.getmtime(cache_file))
        if datetime.now() - file_time < timedelta(days=cache_days):
            with open(cache_file, 'rb') as f:
                return pickle.load(f)

    # 缓存不存在或过期，重新获取
    ticker = yf.Ticker(symbol)
    data = ticker.history(period="1y")

    # 保存到缓存
    os.makedirs("cache", exist_ok=True)
    with open(cache_file, 'wb') as f:
        pickle.dump(data, f)

    return data

错误处理

python

def safe_get_stock_data(symbol):
    """安全获取股票数据，处理异常"""
    try:
        ticker = yf.Ticker(symbol)
        hist = ticker.history(period="1y")

        if hist.empty:
            print(f"警告: {symbol} 没有数据")
            return None

        return hist

    except Exception as e:
        print(f"获取 {symbol} 数据时出错: {str(e)}")
        return None

数据验证

确保数据的准确性：

python

def validate_financial_data(metrics):
    """验证财务数据的合理性"""
    warnings = []

    # 检查异常值
    if metrics.get('市盈率', 0) < 0:
        warnings.append("警告: 市盈率为负，公司可能亏损")

    if metrics.get('债务股权比', 0) > 200:
        warnings.append("警告: 债务水平过高")

    if metrics.get('流动比率', 0) < 1:
        warnings.append("警告: 流动比率低于1，可能存在流动性风险")

    return warnings

下一步

数据获取完成，开始进行数据分析。

继续：数据分析 →

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