Ratings Summary by Firm券商评级汇总
该接口按指定时间窗口汇总单家券商研究所旗下全体分析师的评级与目标价整体战绩，单行整合该机构的推荐总数、活跃分析师人数、覆盖股票数、多空评级分布、评级变动方向统计以及目标价命中率与平均投资回报率，适用于买方对卖方券商研究实力的横向考核。
https://quote-fmp.com/stable/tipranks-firm-summary?firmName=Morgan Stanley数据更新周期
该接口暂无固定更新周期（多为按需更新的参考或静态数据）。
接口说明
- 全台桌共识：该券商分析师在窗口内发布的各评级（买入、持有、卖出）数量，传入
firmName后可呈现firmName（机构名称）、from（统计起始日期）与to（统计结束日期） 等核心指标，辅助买方研究员快速核验标的基本面。 - 动作足迹：台桌采取的动作类型分布——首评、上调、下调、重申等，基于 Point-in-Time 时点快照还原华尔街投行与明星分析师的历史评级轨迹。
- 覆盖数量：totalRecommendations 计数，反映该券商在期间内的活跃程度，在多因子回测管道里，常联合「分析师评级汇总」一起采集以丰富特征维度。
- 配套投研接口：Point in time Ratings by Analyst（分析师时点评级） · Analyst Directory Lookup（分析师档案查询） · Price Target Consensus（目标价共识） · Ratings Snapshot（评级快照）
请求参数
3 个参数| 参数 | 类型 | 要求 | 示例 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
firmName | string | 必填 | Morgan Stanley | 机构名称关键词，用于按机构检索。 |
from | date | 可选 | 2025-06-10 | 查询起始日期，格式 YYYY-MM-DD，包含当天。 |
to | date | 可选 | 2026-06-10 | 查询结束日期，格式 YYYY-MM-DD，包含当天。 |
调用代码示例
Python 关键代码按示例请求 /stable/tipranks-firm-summary 获取券商评级汇总（必填 firmName），DataFrame 包含 firmName（机构名称）、from（统计起始日期）、to（统计结束日期）（firmName=Morgan Stanley）。
resp = requests.get(
"https://quote-fmp.com/stable/tipranks-firm-summary",
params={"firmName": "Morgan Stanley", "from": "2025-06-10", "to": "2026-06-10", "apikey": FMP_KEY},
timeout=15,
)
resp.raise_for_status()
df = pd.DataFrame(resp.json())
# 数值化核心指标列 totalRecommendations（评级总数）
df["totalRecommendations"] = pd.to_numeric(df["totalRecommendations"], errors="coerce")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 |
|---|---|---|
| 按季度日历边界检索 2025Q1 券商评级汇总 | firmName=Morgan Stanley&from=2025-01-01&to=2025-03-31 | 以闭区间 [2025-01-01, 2025-03-31] 查询 /stable/tipranks-firm-summary，精准过滤出当季的 firmName、from、to 明细。 |
| 指定 2024 年末半年窗口同步券商评级汇总 | firmName=Morgan Stanley&from=2024-07-01&to=2024-12-31 | 切换至 2024 年下半年区间查询 /stable/tipranks-firm-summary，与当期数据拼接成连续的 firmName、from、to 时间序列。 |
在量化流水线中调用 /stable/tipranks-firm-summary（券商评级汇总，必填 firmName），拿到的 firmName（Morgan Stanley）需先经过非空校验再送入下游模块。
/stable/tipranks-firm-summary 单行含 15 个属性（如 totalRecommendations=14182）；PostgreSQL 或 ClickHouse 建表推荐以 (firmName) 为排序主键。
返回数据
15 个字段本接口示例响应共包含 15 个字段（数值型 10 个，文本/日期/布尔型 5 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 |
|---|---|---|---|
firmName | string | "Morgan Stanley" | 机构名称 |
from | string | "2025-07-30" | 统计起始日期 |
to | string | "2026-07-30" | 统计结束日期 |
totalRecommendations | number | 14182 | 评级总数 |
distinctSymbols | number | 4146 | 去重证券代码数 |
distinctAnalysts | number | 258 | 去重分析师人数 |
validPriceTargets | number | 14019 | 有效目标价数量 |
recommendations | object | {…} | 投资建议明细 |
analystAction | object | {…} | 分析师评级动作（上调/下调/维持） |
comparedPriceTargets | number | 13847 | 参与比较的目标价数量 |
beats | number | 5133 | 超预期次数 |
misses | number | 8714 | 低于预期次数 |
averageReturn | number | -0.0299 | 平均回报率 |
topReturn | number | 17.0036 | 最佳回报率 |
worstReturn | number | -1 | 最差回报率 |
查看响应数据示例（原始 JSON）
[
{
"firmName": "Morgan Stanley",
"from": "2025-07-30",
"to": "2026-07-30",
"totalRecommendations": 14182,
"distinctSymbols": 4146,
"distinctAnalysts": 258,
"validPriceTargets": 14019,
"recommendations": {
"buy": 6156,
"hold": 6297,
"sell": 1729
},
"analystAction": {
"initiated": 300,
"maintained": 11474,
"upgraded": 373,
"downgraded": 448,
"reiterated": 1583,
"resumed": 4
},
"comparedPriceTargets": 13847,
"beats": 5133,
"misses": 8714,
"averageReturn": -0.0299,
"topReturn": 17.0036,
"worstReturn": -1内容已截断，完整字段以实际返回为准。
常见问题解答（FAQ）
2 个问题在对接「TipRanks Summary」数据线时，券商评级汇总与 个股评级汇总 各自解决什么问题？
券商评级汇总 通过 /stable/tipranks-firm-summary（必填 firmName）返回 firmName（机构名称）、from（统计起始日期）等 15 列明细；同模块的 Ratings Summary by Symbol（个股评级汇总） 则通过 /stable/tipranks-symbol-summary（必填 symbol）提供配套数据。
想要完整归档券商评级汇总，请求 /stable/tipranks-firm-summary 时在参数调度上有什么最佳实践？
在采集 券商评级汇总 时，可在 /stable/tipranks-firm-summary 中传入 from/to 日期区间分批拉取；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
TipRanks Summary本接口路径 /stable/tipranks-firm-summary，必填参数 firmName。 同一模块「TipRanks Summary」下共 3 个接口，下表列出其余 2 个， 按粒度与查询维度对比，避免选错接口。