如何用python获取美股财报日历

自7月份开始，美股迎来二季度财报季，包含微软，特斯拉，AMD在内的行业翘楚纷纷公布了二季度财报，而且都超过市场预期。美股财报是美股投资者非常关注的数据资讯，本文将介绍如何用python获取财报日历。

什么是财报季节？

财报季节((earnings season))是上市公司发布其季度收入的时间段。财报季一般从每个季度的最后一个月（3月，6月，9月和12月）后的一两个星期开始。因此大多数上市公司在1月，4月，7月和10月中旬发布财报。

为什么关注财报？

对于美股投资者来说，财报非常重要，很多成熟型投资者会根据财报判断公司的内在价值，并调整投资组合。所以财报季也是市场交投非常活跃的时间段。对于分析师和媒体来说，公司财报从侧面反映了经济运行状况，每当重量级公司（例如苹果，特斯拉，美国铝业）公布财报后，都会登上金融媒体当天的头条。

很多财经媒体会密切追踪财报数据，并提供“财报日历(earnings calendar)”，与“财经日历”相似。下图是雅虎财经提供的“财报日历”，记录了股票ID，名称，预期每股收益和实际每股收益，以及惊喜百分比，即实际EPS超过预期EPS的百分比。通常情况下，投资者并不太关注实际EPS，而是关注实际EPS超过预期的程度，这代表了一种未来盈利的预期。

用python获取财报日历

我们使用三方库'yahoo_earnings_calendar'爬取数据，免去自己写爬虫的麻烦。

先在终端运行以下指令：

pip install yahoo_earnings_calendar

引入需要的库：

import datetime as dtimport yfinance
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.style as style
import seaborn as sns
from yahoo_earnings_calendar import YahooEarningsCalendar%matplotlib inline
style.use("fivethirtyeight")

获取指定日期的财报日历

# 选择日期
report_date = dt.datetime(2020, 7, 27)yec = YahooEarningsCalendar()earnings = yec.earnings_on(report_date)
earnings_df = pd.DataFrame.from_records(earnings)earnings_df

部分字段解释：

startdatetime: 财报电话会议时间，意义不大
startdatetimetype: 财报公布时间
- TNS/TAS: 公布时间未知
- BMO：盘前公布
- AMC：盘后公布
epsestimate: 预期每股收益
epsactual: 实际每股收益

获取一段时间的财报日历

# 获取7月份已经公布的所有财报日历
date_from = dt.datetime(2020, 7, 1)
date_to = dt.datetime(2020, 7, 27)earnings = yec.earnings_between(date_from, date_to)
earnings_df = pd.DataFrame.from_records(earnings)earnings_df.head()

不妨让我们看看7月份已经公布的财报中，实际每股收益超预期排名前10的股票有哪些？

surprise_top10 = (earnings_df.loc[~earnings_df.epsactual.isnull()].sort_values("epssurprisepct", ascending=False).head(10))fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 7))
ax = sns.barplot("ticker", "epssurprisepct", data=surprise_top10, ax=ax)
ax.axhline(0, color="black", alpha=0.5)
ax.set_title("EPS Surprise Pct Top 10", loc="left", fontdict={"fontsize": 20})

排名第一的是大名鼎鼎的特斯拉（TSLA），截止到今年二季度，特斯拉已经连续四个季度盈利，二季度EPS更是达到2.18美元。不得不感慨，特斯拉在新能源汽车领域的霸主地位越发强大。

获取股票的历史财报日历

# 需要提供股票ID，这里获取特斯拉的财报历史
symbol = "TSLA"
earnings = yec.get_earnings_of(symbol)
earnings_df = pd.DataFrame.from_records(earnings)earnings_df.head(10)

结果不仅包括上市以来所有财报日历的数据，还包括未来四个季度的预期公布时间。我们把每次财报公布的时间点，绘制在价格曲线图上，观察财报是否对后续行情产生影响？

# 从雅虎财经获取历史数据
tsla = yfinance.Ticker("TSLA")
hist = tsla.history(period="max")# 选择一部分样本
date_from = dt.date(2017, 1, 1)
date_to = dt.date(2020, 7, 1)# 清洗数据
hist = hist[date_from:]
surprise = (earnings_df.assign(publish_date=lambda x: pd.to_datetime(x.startdatetime).dt.date).query("publish_date.between(@date_from, @date_to)").filter(["publish_date", "epssurprisepct"]).sort_values("publish_date", ascending=True).reset_index(drop=True))# 可视化
ax = hist.Close.plot(figsize=(12, 7))
text_ypos = np.linspace(200, 1400, len(surprise))for i, row in surprise.iterrows():if row["epssurprisepct"] > 0:color = "red"else:color = "green"ax.axvline(row["publish_date"], color=color, linewidth=0.8, linestyle="--")ax.annotate(f"{row['epssurprisepct']:.1f}%", (row["publish_date"], text_ypos[i]), ha="center")ax.set_ylim(0, 1600)
ax.axhline(color="black", alpha=0.5)
ax.set_xlabel("")
ax.set_ylabel("Surprise Percent")
ax.set_title("Does Earnings Surprise affect TSLA prices?", loc="left")

结论

本文介绍了什么是美股财报日历，以及如何使用python获取相关数据，包括3个方面：1. 获取单天的财报日历；2. 获取过去一段时间的财报日历；3. 获取单个股票的历史财报日历。

研究人员可以怎么利用这个数据呢？以下是一些简单的建议：

1. 写一个脚本，定时获取最新的财报日历，推送给投资美股的用户。

2. 根据每股收益是否超过预期，挑选基本面最好和最差的股票，构建投资组合。

3. 深入研究财报数据是否对股票价格走势产生深远影响。

【关于我们】

蜂鸟数据：开源金融数据库，聚合主流金融市场10000+时间序列，为广大金融从业者提供高质量的免费数据。我们的优势：1. 同时提供股票，外汇，商品期货的实时报价和历史数据；2. 提供高度统一的API接口，您可以把数据整合到自己的程序中，感兴趣可查看我们的API文档。

这是属于大数据的时代，蜂鸟数据的使命：用数据创造财富。如果您有建设性意见，欢迎给我们留言。

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