Price Target Summary Bulk目标价汇总批量

该接口以单次 CSV 流式响应批量导出全市场覆盖股票的分析师目标价汇总截面,包含近一月、近一季、近一年与全周期的目标价均值及分析师覆盖人数。

GEThttps://quote-fmp.com/stable/price-target-summary-bulk

数据更新周期

4-6 Hours

接口说明

  • 多时间段目标价:获取各代码的目标价数据,涵盖上个月、上季度、去年及全部历史时段,调用后可呈现 lastMonthCount(近一月评级数)、lastMonthAvgPriceTarget(近一月平均目标价)与 lastQuarterCount(近一季评级数) 等核心指标,辅助买方研究员快速核验标的基本面。
  • 平均目标价:查看分析师和市场专家,通过单次 CSV 流式响应完成全市场数万标的截面同步,抽取 lastMonthAvgPriceTarget(近一月平均目标价)与 lastQuarterCount(近一季评级数) 等关键维度,能够显著提升样本筛选与标的池初筛效率。
  • 目标价差异:分析现价与各时间段目标价之间的百分比差异,研究端可将本接口与「ETF持股批量查询」组合编排,覆盖从概览快照到历史序列的需求。
  • CSV 文本流格式:/stable/price-target-summary-bulk 直接下发带表头的 CSV 文本流而非 JSON 数组,请使用 pd.read_csv(io.StringIO(resp.text)) 流式读取。
  • 配套投研接口:Cash Flow Statement Growth Bulk(现金流量表增长批量数据) · Eod Bulk(日线行情批量) · Stock Price and Volume Data(日线完整行情) · Company Profile Data(公司概况)

调用代码示例

Python 关键代码

/stable/price-target-summary-bulk 单次流式返回全市场目标价汇总批量(含 lastMonthCount(近一月评级数)、lastMonthAvgPriceTarget(近一月平均目标价)、lastQuarterCount(近一季评级数)),不可调 resp.json(),建议用 pd.read_csv 解析后存为 Parquet。

Python(核心参数与字段清洗逻辑)
import io
resp = requests.get(
    "https://quote-fmp.com/stable/price-target-summary-bulk",
    params={"apikey": FMP_KEY},
    timeout=60,
)
resp.raise_for_status()
# 目标价汇总批量返回 CSV 文本流,使用 io.StringIO 配合 pd.read_csv 解析
df = pd.read_csv(io.StringIO(resp.text))
df["lastMonthCount"] = pd.to_numeric(df["lastMonthCount"], errors="coerce")

参数使用和避坑

3 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
一次性拉取全量目标价汇总批量初始化本地主表GET /stable/price-target-summary-bulk(免参数)直接请求 /stable/price-target-summary-bulk 即返回全表,含 lastMonthCount、lastMonthAvgPriceTarget、lastQuarterCount 等 10 列;建库或每日全量覆盖时无需拼接任何 Query 参数。
以 symbol 为唯一键覆盖写入,避免全表重复GET /stable/price-target-summary-bulk → upsert on symbol全表每轮返回 symbol(样本 A)等 10 列,落库时以 symbol 作唯一键覆盖;同模块无参数相近的接口,单点补数只能重拉全表。
落库后自检:symbol 唯一性与 lastMonthCount 空值率GET /stable/price-target-summary-bulk → count(distinct symbol) / null_ratio(lastMonthCount)10 列落库完成后,用 count(distinct symbol) 对账行数;lastMonthCount(如 0)若大面积为空,说明本次全表拉取不完整,需要重跑。
CSV 流式解析目标价汇总批量:/stable/price-target-summary-bulk 下发 CSV 文本流,切勿调 resp.json()

/stable/price-target-summary-bulk 直接输出全市场 CSV 流(含 lastMonthCount 样本 0 及 lastMonthAvgPriceTarget),调用 resp.json() 会抛异常,须用 pd.read_csv(io.StringIO(resp.text))。

落库主键与口径目标价汇总批量(/stable/price-target-summary-bulk):lastMonthCount 数值转型与 (symbol) 约束

针对 /stable/price-target-summary-bulk 输出的 lastMonthCount(0),建表时请用 (symbol) 作主键约束,并显式处理 null 字段。

返回数据

10 个字段

本接口示例响应共包含 10 个字段(数值型 0 个,文本/日期/布尔型 10 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
symbolstring"A"证券代码
lastMonthCountstring"0"近一月评级数
lastMonthAvgPriceTargetstring"0"近一月平均目标价
lastQuarterCountstring"1"近一季评级数
lastQuarterAvgPriceTargetstring"116"近一季平均目标价
lastYearCountstring"6"近一年评级数
lastYearAvgPriceTargetstring"142.17"近一年平均目标价
allTimeCountstring"18"历史累计评级数
allTimeAvgPriceTargetstring"146.61"历史平均目标价
publishersstring"[""TheFly""发布方
查看响应数据示例(原始 JSON)
[
{
"symbol": "A",
"lastMonthCount": "0",
"lastMonthAvgPriceTarget": "0",
"lastQuarterCount": "1",
"lastQuarterAvgPriceTarget": "116",
"lastYearCount": "6",
"lastYearAvgPriceTarget": "142.17",
"allTimeCount": "18",
"allTimeAvgPriceTarget": "146.61",
"publishers": "[\"\"TheFly\""
}
]

常见问题解答(FAQ)

2 个问题
对比目标价汇总批量与 公司概况批量:/stable/price-target-summary-bulk 的调用方式和返回字段有哪些独特之处?

目标价汇总批量(/stable/price-target-summary-bulk,免业务参数)聚焦于提供 lastMonthCount、lastMonthAvgPriceTarget 等 10 个字段;同属「Profile」的 Company Profile Bulk(公司概况批量)则提供 36 个字段。

对接目标价汇总批量端点 /stable/price-target-summary-bulk 时,大跨度回溯与日常增量刷新分别怎么传参?

对接 目标价汇总批量 时可免过滤参数访问 /stable/price-target-summary-bulk 一次性导出完整截面;配合连接池复用与 15~30 秒超时设置,能大幅提升 lastMonthCount 的同步吞吐率。

同模块相关接口对比

Profile

本接口路径 /stable/price-target-summary-bulk,无必填参数。 同一模块「Profile」下共 11 个接口,下表列出其余 10 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
公司概况批量Company Profile Bulk/stable/profile-bulk以 CSV 流式分片形式一次性返回全市场上市公司的档案主表
评级批量Stock Rating Bulk/stable/rating-bulk以单次 CSV 流式响应批量导出全市场股票的综合财务评级快照
DCF 批量估值DCF Valuations Bulk/stable/dcf-bulk一次请求即可返回多个代码的现金流折现(DCF)估值,含隐含价格变动空间与百分比差异
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