接口：info_re_stockpredict
描述：东财 股票盈利预测表
限量：单次最大10000
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| code | str | N | 股票代码 601901 |
| predictyear | str | N | 2020 |
| infocode | str | N | 类似AP201202250003379878，可以从info_re_basinfo接口获取 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| secinnercode | str | Y | |
| predictyear | float | Y | |
| indicatorvalue | float | Y | |
| empredictname | str | Y | |
| securitycode | str | Y | |
| baseyear | float | Y | |
| trademarket | str | Y | |
| predictindicator | str | Y | |
| isadded | float | Y | |
| indicatorunit | str | Y | |
| securitytype | str | Y | |
| infocode | str | Y | |
| spredictname | str | Y | |
| esourcememo | str | Y |
表 名 股票盈利预测表 INFO_RE_STOCKPREDICT
说 明 1.股票盈利预测表记录了各个研究机构对研究对象的未来盈利状况的预期的信息。该表记录了机构对股票未来业绩的信心，同时也从侧面可以反映出对研究对象所属行业，以及对国民经济的信心，同时该表也可以反映出研究对象偏离预测的情况。
主键：(EID)
索引：(PREDICTYEAR,INFOCODE,PREDICTINDICATOR,TRADEMARKET,BASEYEAR,SECURITYCODE)
最后修改日期：0001-01-01 12:00
序号 列名 中文名称 类型 长度 精度 单位 参数类型 空否 备注
1 INFOCODE 资讯编码 VARCHAR2 200 0
2 SECURITYCODE 证券代码 VARCHAR2 200 0
3 SECURITYTYPE 证券类型 VARCHAR2 200 0 证券类型 √
4 TRADEMARKET 交易市场 VARCHAR2 200 0 交易市场
5 BASEYEAR 基准年 NUMBER 20 8
6 PREDICTYEAR 预测年度 NUMBER 20 8
7 PREDICTINDICATOR 预测指标 VARCHAR2 200 0 盈利预测指标参数
8 INDICATORVALUE 指标值 NUMBER 38 18 √
9 ISADDED 是否是累加值 NUMBER 20 8 √ 注1
10 INDICATORUNIT 指标值单位 VARCHAR2 200 0 目标价单位 √
11 SPREDICTNAME 原始指标名称 VARCHAR2 200 0 √
12 EMPREDICTNAME 东财指标名称 VARCHAR2 200 0 √
13 SECINNERCODE 证券内码 VARCHAR2 200 0 √
14 ESOURCEMEMO VARCHAR2 100 0 √
参数类型
证券类型(参数唯一标识(NIPMID):127000000838228035)
001 短期融资券
002 中期票据
003 集合票据
004 超短期融资券
005 信用风险缓释凭证
006 定向工具
007 资产支持票据
008 项目收益票据
009 国际机构债券
010 绿色债务融资工具
011 债务融资工具
012 信贷资产证券化
013 住房抵押贷款证券化
014 汽车抵押贷款证券化
015 券商专项资产管理
016 扶贫超短期融资券
017 扶贫中期票据
018 自贸试验区债务融资工具
交易市场(参数唯一标识(NIPMID):127000000001707305)
099 中国证券交易所
100 上海证券交易所
101 深圳证券交易所
102 深交所综合协议平台
103 银行间市场
104 上交所固定收益平台
105 香港证券交易所
106 柜台交易市场
107 未上市
108 股份转让市场
109 新加坡交易所
110 巴西期货交易所
111 芝加哥期权交易所
112 芝加哥商业交易所
113 期货交易所
114 大连商品交易所
115 上海期货交易所
116 郑州商品交易所
117 中国外汇交易市场
118 香港金银业贸易场
119 上海黄金交易所
120 纳斯达克迪拜交易所
121 欧洲期货交易所
122 全球能源市场
123 全球外汇交易市场
124 伦敦黄金市场
125 全球市场
126 香港银行间市场
127 东京商品交易所
128 韩国证券交易所
129 伦敦银行间市场
130 伦敦国际石油交易所
131 伦敦国际金融期货期权交易所
132 印度国家证券交易所
133 纽约泛欧交易所
134 纽约商业期货交易所
135 大阪证券交易所
136 南非约翰内斯堡证券交易所
137 悉尼期货交易所
138 新加坡银行间市场
139 台湾期货交易所
140 芝加哥期货交易所
141 纽约商品交易所
142 美国证券交易所
143 美国纳斯达克市场
144 纽约证券交易所
145 欧洲银行间市场
146 渤海商品交易所
147 新加坡期货交易所
148 台湾证券柜台买卖中心
149 台湾兴柜市场
150 台湾证券交易所
151 其他市场
153 中国金融期货交易所
154 伦敦金属交易所
155 伦敦证券交易所
156 中国银行间债券市场
157 中国银行间拆借市场
158 中国银行间外汇市场
159 吉隆坡交易所
160 泛欧证券交易所
161 阿姆斯特丹证券交易所
162 维也纳证券交易所
163 布鲁塞尔证券交易所
164 巴黎证券交易所
165 法兰克福证券交易所
166 葡萄牙证券交易所
167 意大利证券交易所
168 斯德哥尔摩证券交易所
169 奥斯陆证券交易所
170 俄罗斯证券交易所
171 瑞士证券交易所
172 马德里证券交易所
173 墨西哥证券交易所
174 菲律宾证券交易所
175 印尼证券交易所
176 新西兰证券交易所
178 齐鲁股权交易中心
179 天津股权交易所
180 成都股权托管中心
181 武汉股权托管交易中心
182 上海股权托管交易中心
183 沪股交N板
184 沪股交E板
185 沪股交Q板
186 前海股权交易中心
187 重庆股份转让中心
188 浙江股权交易中心
189 广州股权交易中心
190 辽宁股权交易中心
191 海峡股权交易中心
192 石家庄股权交易中心
193 青岛蓝海股权交易中心
194 江苏股权交易中心
195 新疆股权交易中心
196 宁夏股权托管交易中心
197 北京股权交易中心
198 甘肃股权交易中心
199 大连股权交易中心
200 陕西股权交易中心
201 厦门两岸股权交易中心
202 安徽省股权托管交易中心
203 广东金融高新区股权交易中心
204 青海股权交易中心
205 天津滨海柜台交易市场
206 吉林股权交易所
207 海南股权交易中心
208 宁波股权交易中心
209 中原股权交易中心
210 湖南股权交易所
211 江西联合股权交易中心
212 广西北部湾股权交易所
213 内蒙古股权交易中心
214 机构间市场
215 成都(川藏)股权交易中心
216 南宁股权交易中心
217 哈尔滨股权交易中心
218 莫斯科交易所
盈利预测指标参数(参数唯一标识(NIPMID):138000000404610444)
001 股票盈利预测
001001 市盈率（PE）
001002 已动用资本回报率
001003 股本
001004 市净率（PB）
001005 市盈率相对盈利增长比率(PEG)
001006 市销率（EV/Sales）
001007 市现率（PCF）
001008 每股收益
001009 每股经营活动现金流
001010 每股现金股利
001011 每股净资产
001012 净资产收益率
001013 总资产收益率
001014 归属于母公司的净利润
001015 营业总收入
001016 息税前利润(EBIT)
001017 边际息税前利润
001018 扣除息税后利润(NOPLAT)
001019 投入资本
001020 息税折旧摊销前利润
001021 利润总额
001022 营业利润
001023 资产负债率
001024 企业价值倍数
001025 销售毛利率
001026 流动比率
001027 速动比率
001028 存货周转率
001029 每股收益同比
001030 净利润
001031 营业成本
001032 每ADR收益
目标价单位(参数唯一标识(NIPMID):138000000405793465)
1 元
2 %
3 港元
4 美元
5 倍
6 欧元
备注说明
【注1】 是否是累加值：默认为0-否
安装Python包
pip install dcube导入datacube
import dcube as dc用token初始化pro接口
pro = dc.pro_api('your token')
数据调取
df = pro.query('info_re_stockpredict', code='601901', predictyear='2020', fields='securitycode,predictyear,predictindicator,infocode')或者
df = pro.info_re_stockpredict(code='601901',predictyear='2020')