发现一个宝藏：FinancialDatasets.ai 免费且强大的美股数据 API

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最近我一直在折腾一些关于美股量化分析的小项目，特别是想结合现在的 LLM（大语言模型）来做一些自动化的财报分析 Agent。在这个过程中，最让我头疼的其实不是写代码，而是找数据。

市面上的股票 API 很多，但要不就是价格贵得离谱，要不就是免费版的数据少得可怜——要么只能看最新的，要么只能看当天的。特别是对于需要回测策略或者训练模型的朋友来说，历史数据才是最宝贵的资产。

就在我快要向几百刀一个月的终端费低手时，我偶然发现了 FinancialDatasets.ai。这个网站号称专为 AI Agent 和量化分析设计，提供了非常详尽的美股数据。最吸引我的是，它对于开发者非常友好，甚至在免费层级就提供了相当有诚意的数据访问权限（包括所有 SP500 成分股的特定数据）。

用了几天之后，我感觉这确实是一个值得分享的宝藏工具。

什么是 FinancialDatasets.ai？

简单来说，FinancialDatasets.ai 是一个专注于提供高质量金融数据的 API 服务商。

在金融数据领域，一直存在一个"不可能三角"：数据全、质量高、价格低。通常你只能三选二。像 Bloomberg 或 FactSet 这种巨头，数据全且质量高，但价格是天文数字；而一些爬虫抓取的免费数据源，往往经常变动，清洗起来非常痛苦。

FinancialDatasets.ai 似乎试图打破这个局面。它定位非常明确，就是喂给 AI Agents 和量化程序吃的。这意味着它的数据结构非常规范，不需要你再花大把时间去写正则清洗数据，拿来就能直接进 Pandas 或者传给 GPT。

而且，它不仅仅是提供股价（Price），更重要的是它提供了深度的基本面数据（Fundamentals），比如三大财务报表（资产负债表、利润表、现金流量表）。

深度体验：它强在哪里？

经过这一周的摸索，我觉得它有几个特性非常打动我：

惊人的数据深度：30 年历史

这是我最看重的一点。很多 API 即使付费，历史数据也只给 3-5 年。但 FinancialDatasets.ai 提供了长达 30 年 的历史数据。

这对于长周期的价值投资分析或者穿越牛熊周期的策略回测来说，简直是刚需。你可以轻易地拉取一只股票从 90 年代至今的所有季度财报，观察它在不同经济周期下的表现。

覆盖面广：不仅仅是 SP500

虽然我标题里提到了 SP500，因为这是大多数人最关心的核心资产。但实际上，它的数据库里包含了超过 15,000 到 30,000 个 ticker（股票代码）。这基本上涵盖了美股市场绝大部分活跃的交易品种。

为 AI 准备的 SEC Filings

这点非常有趣。除了结构化的表格数据，它还提供了对 SEC Filings（比如 10-K 年报，10-Q 季报）的访问。

如果你在做 RAG（检索增强生成）应用，想让 AI 阅读财报并回答问题（比如"这家公司去年的风险因素有哪些？"），这个 API 可以直接返回相关的文本片段。这省去了你自己去 SEC 官网爬取 HTML 然后解析的巨大麻烦。

免费与付费的平衡

它对开发者提供了一个非常灵活的模式。对于 AAPL, MSFT, NVDA, TSLA 这样的大型科技股，它提供了完全免费的数据访问用于测试。而且它还有基于 Credit 的机制，让你可以低成本地开始尝试。对于个人开发者来说，它的门槛比传统的金融数据服务商要低得多。

动手实践：如何获取数据

光说不练假把式。下面我来演示一下如何用 Python 快速获取苹果公司（AAPL）的年度利润表。

首先，你需要去 financialdatasets.ai 注册一个账号，拿到你的 API Key。

然后，我们可以使用简单的 requests 库来调用接口：

import requests
import pandas as pd

# 替换成你的 API Key
API_KEY = 'your_api_key_here'
TICKER = 'AAPL'

url = "https://api.financialdatasets.ai/financials/income-statements"

params = {
    'ticker': TICKER,
    'period': 'annual', # 获取年度财报
    'limit': 5          # 获取最近 5 年
}

headers = {
    'X-API-KEY': API_KEY
}

try:
    response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
    response.raise_for_status() # 检查请求是否成功

    data = response.json()

    # 这里的 data 结构非常清晰，通常是在 'financials' 字段里
    if 'income_statements' in data:
        df = pd.DataFrame(data['income_statements'])

        # 挑选几个我们关心的字段展示一下
        columns = ['calendar_date', 'revenue', 'gross_profit', 'net_income', 'eps_diluted']
        print(df[columns].head())
    else:
        print("没有找到数据")

except Exception as e:
    print(f"发生错误: {e}")

运行这段代码，你会立刻得到一个干净的 DataFrame，里面包含了苹果公司过去 5 年的营收、毛利、净利润和 EPS 等数据。

整个过程非常顺滑，不需要任何复杂的配置。这就是我喜欢的"简单可依赖"的工具。

如果你想获取资产负债表，只需要把 URL 里的 income-statements 换成 balance-sheets 即可。同理，cash-flow-statements 对应现金流量表。

可能会遇到的问题

在使用过程中，我也发现了一些需要注意的地方：

API 限制：免费的 Credit 毕竟有限，如果你要一次性拉取几千只股票的 30 年数据，肯定是不够的。建议先用免费的几个 Ticker 把代码逻辑跑通，确实需要大规模数据时再考虑升级或者精打细算地使用 Credit。
数据延迟：对于日内高频交易（HFT）来说，这里的数据可能有延迟，它更多是面向基本面分析和日线级别的量化，而不是毫秒级的博弈。