Industry Performance Snapshot细分行业表现快照
该接口每日汇总各细分行业在主要交易所的平均涨跌幅，如广告代理、医疗设备、科技服务等，用于实时跟踪行业表现趋势、发现增长板块。
https://quote-fmp.com/stable/industry-performance-snapshot?date=2024-02-01数据更新周期
1 Hour
接口说明
- 行业级表现数据：查看主要交易所特定行业的平均涨跌幅，传入
date后可输出industry（细分行业）、exchange（交易所代码）与averageChange（平均涨跌幅） 等结构化字段，省去繁琐的网页抓取与文本清洗。 - 实时市场洞察：借助每日更新实时分析行业表现趋势与动向，参考
industry（细分行业）与exchange（交易所代码） 等披露数值，能直观评估标的在同类资产中的相对排位。 - 分交易所数据：比较不同行业在 NASDAQ、NYSE 等各交易所上的表现，在搭建投研工作流时，建议配合「细分行业历史表现」同步拉取关联截面数据。
- 配套投研接口：Historical Sector PE（板块历史市盈率） · Historical Industry PE（细分行业历史市盈率） · Available Industries（可用细分行业清单） · Stock Screener（条件选股）
请求参数
3 个参数| 参数 | 类型 | 要求 | 示例 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
date | string | 必填 | 2024-02-01 | 单一日期，格式 YYYY-MM-DD，用于查询某一天的行情或快照。 |
exchange | string | 可选 | NASDAQ | 目标交易所代码或名称，如 NASDAQ、NYSE、AMEX。 |
industry | string | 可选 | Biotechnology | 细分行业（industry），如 Software、Biotechnology，用于筛选股票。 |
调用代码示例
Python 关键代码按示例请求 /stable/industry-performance-snapshot 获取细分行业表现快照（必填 date），DataFrame 包含 industry（细分行业）、exchange（交易所代码）、averageChange（平均涨跌幅）（industry=Advertising Agencies）。
resp = requests.get(
"https://quote-fmp.com/stable/industry-performance-snapshot",
params={"date": "2024-02-01", "exchange": "NASDAQ", "industry": "Biotechnology", "apikey": FMP_KEY},
timeout=15,
)
resp.raise_for_status()
df = pd.DataFrame(resp.json())
# 按 date 升序重排并数值化 averageChange（平均涨跌幅）
df["averageChange"] = pd.to_numeric(df["averageChange"], errors="coerce")
df = df.sort_values("date").reset_index(drop=True)参数使用和避坑
2 组参数组合 · 2 条避坑以下列出本接口在高频投研与回测场景下的常用 Query 参数组合写法：
| 投研场景 | Query 参数组合示例 | 返回数据特征与用途 |
|---|---|---|
| 指定纳斯达克（NASDAQ）拉取细分行业表现快照 | date=2024-02-01&exchange=NASDAQ | 向 /stable/industry-performance-snapshot 传 exchange=NASDAQ，获取纳斯达克市场的 industry、exchange、averageChange（样本 industry=Advertising Agencies）。 |
| 切换纽交所（NYSE）对比细分行业表现快照 | date=2024-02-01&exchange=NYSE | 改传 exchange=NYSE 调用 /stable/industry-performance-snapshot，拉取纽交所主板对应的 industry、exchange、averageChange。 |
在量化流水线中调用 /stable/industry-performance-snapshot（细分行业表现快照，必填 date），拿到的 industry（Advertising Agencies）与 averageChange（3.8660194344955996）需先经过非空校验再送入因子矩阵。
/stable/industry-performance-snapshot 单行含 4 个属性（如 averageChange=3.8660194344955996）；PostgreSQL 或 ClickHouse 建表推荐以 (date, exchange, industry) 为排序主键。
返回数据
4 个字段本接口示例响应共包含 4 个字段（数值型 1 个，文本/日期/布尔型 3 个）。下表列出全部字段名、类型、首条记录真实样本值与中文释义，实际返回会因接口与数据状态有所不同。
| 字段 | 类型 | 示例值 | 说明 |
|---|---|---|---|
date | string | "2024-02-01" | 日期 |
industry | string | "Advertising Agencies" | 细分行业 |
exchange | string | "NASDAQ" | 交易所代码 |
averageChange | number | 3.8660194344955996 | 平均涨跌幅 |
查看响应数据示例（原始 JSON）
[
{
"date": "2024-02-01",
"industry": "Advertising Agencies",
"exchange": "NASDAQ",
"averageChange": 3.8660194344955996
}
]常见问题解答（FAQ）
2 个问题在对接「Market Performance」数据线时，细分行业表现快照与 板块表现快照 各自解决什么问题？
细分行业表现快照 通过 /stable/industry-performance-snapshot（必填 date）返回 industry（细分行业）、exchange（交易所代码）等 4 列明细；同模块的 Market Sector Performance Snapshot（板块表现快照） 则通过 /stable/sector-performance-snapshot（必填 date）提供配套数据。
想要完整归档细分行业表现快照，请求 /stable/industry-performance-snapshot 时在参数调度上有什么最佳实践？
在采集 细分行业表现快照 时，可传入精确匹配的 date 参数调用 /stable/industry-performance-snapshot；若遇到休市日或未披露窗口返回 []，脚本应记录水位线并平滑跳过。
同模块相关接口对比
Market Performance本接口路径 /stable/industry-performance-snapshot，必填参数 date。 同一模块「Market Performance」下共 4 个接口，下表列出其余 3 个， 按粒度与查询维度对比，避免选错接口。
| 接口 | 路径 | 核心差异与适用场景 |
|---|---|---|
| 板块表现快照Market Sector Performance Snapshot | /stable/sector-performance-snapshot | 按板块平均涨跌幅呈现市场各板块的表现，分析不同行业在市场中的实时表现 |
| 板块历史表现Historical Market Sector Performance | /stable/historical-sector-performance | 能源、科技、医疗健康等市场板块的历史涨跌数据，覆盖主要交易所 |
| 细分行业历史表现Historical Industry Performance | /stable/historical-industry-performance | 生物科技、科技、金融服务等各细分行业的历史涨跌数据，覆盖主要交易所 |