DATASET · fundamental

分析师预期时点趋势

fundamental.analyst_trend_pit

财务与估值

这是财务报表、估值与分析师预期中的“分析师预期时点趋势”数据集；一行由 instrument_id、period、period_end_date、snapshot_date 定位，主要字段包括 snapshot_ts、symbol_raw、code、market、growth。

下载本类 JSON 下载完整 JSON.gz 先获取 Key

字段37

关键字段4

更新口径daily

时间列snapshot_ts

单页上限5000

分页Cursor

PIT不支持

规模10M-99M

WHAT IT ANSWERS

这张表适合回答什么

比较公司财务与分析师预期
构建基本面筛选和历史回测输入

GRAIN & TIME

一行代表什么

业务粒度: 每行代表“分析师预期时点趋势”的一条记录；逻辑粒度由 instrument_id × snapshot_date 共同确定。
时间口径: 以 snapshot_ts 为主要查询时间轴；除下方限制特别说明外，时间戳按 UTC、日期按来源市场日历解释。
更新节奏: 通常按交易日或自然日更新；具体最新日期请以返回数据为准。

KEY FIELDS

先看这些字段

instrument_id: WarrenHub 统一证券标识；跨证券数据集优先用它联接。
snapshot_date: snapshot date 对应的日历日期。
period: 财务或统计所属期间。
period_end_date: period end date 对应的日历日期。

RECOMMENDED JOINS

怎样和其他表关联

ref.instrumenton instrument_id

用 instrument_id 补充证券代码、名称、市场、交易所和资产类型。

HOW TO QUERY SAFELY

查询方法与已知限制

先用 catalog 确认当前契约；必须提供 instrument_id；单页最多 5000 行，响应有 has_more 时原样传回 next_cursor 继续分页。

该关系数据量较大，必须提供 instrument_id；这只限制单次扫描，不减少可访问历史。
单次请求的 start/end 最长 400 天；全历史请按时间窗连续分页。

MACHINE CONTRACT

筛选、排序与分页

UNVERSIONED

默认排序: instrument_id, period, period_end_date, snapshot_date
唯一键: instrument_id, period, period_end_date, snapshot_date
读取模式: canonical_final_active
最大时间窗: 400 天

可用 filters

code→ code · string

instrument_id→ instrument_id · integer · 必填

market→ market · string

period→ period · string

provider→ provider · string

snapshot_date→ snapshot_date · string

source→ source · string

POINT IN TIME

可复现读取

NOT AVAILABLE

该资产没有 PIT 契约。普通 rows 端点仍按当前公开读模式返回数据；不要把它表述成历史时点快照。

COPY-READY CALLS

怎么调用

同一数据集可用 HTTP、Python SDK、CLI 或 MCP；Key 始终只通过环境变量/Bearer Header 传递。

READ ONLY

HTTP

curl --fail-with-body -H "Authorization: Bearer $FRIENDS_DATA_API_KEY" "https://api.alphahubs.uk/api/v1/data/datasets/fundamental/analyst_trend_pit/rows?limit=100&instrument_id=1"

PYTHON SDK

from friends_data_api import FriendsDataClient, Settings

async with FriendsDataClient(Settings.from_env()) as client:
    page = await client.get_dataset_rows('fundamental', 'analyst_trend_pit', limit=100, filters={'instrument_id': 1})
    print(page.data)
    if page.has_more:
        print("next cursor:", page.next_cursor)

CLI

friends-data get-dataset-rows fundamental analyst_trend_pit --limit 100 --filter instrument_id=1

MCP TOOL CALL

{
  "arguments": {
    "dataset": "analyst_trend_pit",
    "filters": {
      "instrument_id": 1
    },
    "limit": 100,
    "namespace": "fundamental"
  },
  "tool": "get_dataset_rows"
}

FIELD DICTIONARY

37 个返回字段

descriptionSource 可在 JSON 中区分仓库注释、标准术语表和名称推导说明。

筛选字段

#	字段	ClickHouse 类型	JSON	可空	角色	说明
1	`snapshot_ts`UTC_datetime	`DateTime64(3, 'UTC')`	`string / date-time`	no	time	UTC timestamp for snapshot ts.名称推导
2	`snapshot_date`date	`Date`	`string / date`	no	filter, default_order, warehouse_primary_key, contract_unique_key	Calendar date for snapshot date (YYYY-MM-DD).名称推导
3	`instrument_id`	`UInt64`	`integer`	no	filter, required_filter, default_order, warehouse_primary_key, contract_unique_key	WarrenHub canonical instrument identifier; use it for cross-dataset joins.标准术语表
4	`symbol_raw`	`LowCardinality(String)`	`string`	no	value	Source-normalized field: symbol raw.名称推导
5	`code`	`String`	`string`	no	filter	Source-normalized security or contract code.标准术语表
6	`market`	`LowCardinality(String)`	`string`	no	filter	Canonical market or country-market code.标准术语表
7	`period`	`LowCardinality(String)`	`string`	no	filter, default_order, warehouse_primary_key, contract_unique_key	Reporting or observation period label.标准术语表
8	`period_end_date`date	`Date`	`string / date`	no	default_order, warehouse_primary_key, contract_unique_key	Calendar date for period end date (YYYY-MM-DD).名称推导
9	`growth`	`Nullable(Float64)`	`number`	yes	value	Source-normalized field: growth.名称推导
10	`earnings_estimate_avg`	`Nullable(Float64)`	`number`	yes	value	Source-normalized field: earnings estimate avg.名称推导
11	`earnings_estimate_low`	`Nullable(Float64)`	`number`	yes	value	Source-normalized field: earnings estimate low.名称推导
12	`earnings_estimate_high`	`Nullable(Float64)`	`number`	yes	value	Source-normalized field: earnings estimate high.名称推导
13	`earnings_estimate_year_ago`	`Nullable(Float64)`	`number`	yes	value	Source-normalized field: earnings estimate year ago.名称推导
14	`earnings_estimate_number_of_analysts`	`Nullable(UInt32)`	`integer`	yes	value	Source-normalized field: earnings estimate number of analysts.名称推导
15	`revenue_estimate_avg`	`Nullable(Float64)`	`number`	yes	value	Source-normalized field: revenue estimate avg.名称推导
16	`revenue_estimate_low`	`Nullable(Float64)`	`number`	yes	value	Source-normalized field: revenue estimate low.名称推导
17	`revenue_estimate_high`	`Nullable(Float64)`	`number`	yes	value	Source-normalized field: revenue estimate high.名称推导
18	`revenue_estimate_year_ago`	`Nullable(Float64)`	`number`	yes	value	Source-normalized field: revenue estimate year ago.名称推导
19	`revenue_estimate_number_of_analysts`	`Nullable(UInt32)`	`integer`	yes	value	Source-normalized field: revenue estimate number of analysts.名称推导
20	`eps_trend_current`	`Nullable(Float64)`	`number`	yes	value	Source-normalized field: eps trend current.名称推导
21	`eps_trend_7days_ago`	`Nullable(Float64)`	`number`	yes	value	Source-normalized field: eps trend 7days ago.名称推导
22	`eps_trend_30days_ago`	`Nullable(Float64)`	`number`	yes	value	Source-normalized field: eps trend 30days ago.名称推导
23	`eps_trend_60days_ago`	`Nullable(Float64)`	`number`	yes	value	Source-normalized field: eps trend 60days ago.名称推导
24	`eps_trend_90days_ago`	`Nullable(Float64)`	`number`	yes	value	Source-normalized field: eps trend 90days ago.名称推导
25	`eps_revisions_up_last7d`	`Nullable(Int32)`	`integer`	yes	value	Source-normalized field: eps revisions up last7d.名称推导
26	`eps_revisions_up_last30d`	`Nullable(Int32)`	`integer`	yes	value	Source-normalized field: eps revisions up last30d.名称推导
27	`eps_revisions_down_last7d`	`Nullable(Int32)`	`integer`	yes	value	Source-normalized field: eps revisions down last7d.名称推导
28	`eps_revisions_down_last30d`	`Nullable(Int32)`	`integer`	yes	value	Source-normalized field: eps revisions down last30d.名称推导
29	`source`	`LowCardinality(String)`	`string`	no	filter, provenance	Normalized upstream source identifier.标准术语表
30	`provider`	`LowCardinality(String)`	`string`	no	filter, provenance	Upstream data provider identifier.标准术语表
31	`parser_version`	`LowCardinality(String)`	`string`	no	provenance	Version of the parser or normalizer that produced the row.标准术语表
32	`raw_payload_hash`	`String`	`string`	no	provenance	Opaque fingerprint of the normalized source payload for provenance checks.标准术语表
33	`ingest_run_id`	`String`	`string`	no	provenance	Identifier of the ingestion run that produced the row.标准术语表
34	`version_ts`UTC_datetime	`UInt64`	`integer`	no	provenance	UTC timestamp associated with the row version.标准术语表
35	`is_deleted`	`UInt8`	`integer`	no	value	Soft-delete marker; public serving excludes current tombstones.标准术语表
36	`created_at`UTC_datetime	`DateTime`	`string / date-time`	no	value	UTC timestamp when the warehouse row was first created.标准术语表
37	`updated_at`UTC_datetime	`DateTime`	`string / date-time`	no	value	UTC timestamp when the warehouse row was last updated.标准术语表

字典口径

结构来自 Friends 只读身份可见的真实 serving relation；权限、过滤、排序、PIT 与分页来自可执行 DatasetSpec。Schema observed at 2026-10-06T18:08:52Z。