财务分析（每股指标）

一、数据简介

请注意：该表不是日频数据，不能直接作为因子使用。该表适合对财务数据有深入研究的用户，日频财务数据的加工方法见文末“通用文档”。

每股指标（Per Share Metrics）是指公司财务状况和经营成果的重要指标，它们能帮助投资者评估公司的盈利能力和财务健康状况。

• 数据起始时间：2010-01-04
• 数据结束时间：2026-11-02
• 数据更新频率：不定期，上市公司发布相关公告时更新

二、主键说明

三、字段说明

字段名由下表的英文字段加后缀组成，后缀表示取数口径：_lf 最新一期，_mrq 单季度，_ttm 滚动十二期。不是每个指标都有三种后缀，具体字段以表结构为准。

四、示例数据

2026-10-28 至 2026-11-04 的数据，字段较多，只展示 7 个字段，按日期、股票代码、报告期排序，展示前 5 行和后 5 行。

通用文档

【财务数据通用】一、数据体系

平台的财务数据分四类，从原始披露到加工指标逐层派生：

以上财务表都不是日频数据，不能直接当作每日因子使用，需要先按公告日对齐到交易日，做法见本文五。衍生数据和财务分析适合对财务数据有较深了解、希望构建复杂财务因子的用户。

【财务数据通用】二、date 与 report_date

财务表里有两个时间概念，含义不同，使用时不要混淆：

• date：公告日，即这条财务数据对外公布（首次披露或更正）的日期，也是这条数据可以被使用的最早日期。date 不是报告期。
• report_date：报告期，即这条数据属于哪一期财报。

关于 date 的几点说明：

• date 就是公告日，原样记录，公告日不是交易日（周末、节假日）时也不会顺延，所以 date 可能不是交易日。按交易日使用时，用 date <= 交易日 取最新的记录即可（见本文五的 ASOF JOIN）。
• date 来自 cn_stock_financial_changedate 的 changedate，二者约等于同一个日期。数据入库时会去重，所有字段的取值完全相同的记录只保留一条。
• 原始表（三大报表 PIT、财务附注）中，一行是某个公司某个报告期在某个公告日的版本。同一个 report_date 首次披露和后来更正，会有不同的 date。
• 衍生表和财务分析表中，date 同样是公告日，表里只有公司有公告的日期。站在这一天，shift = 0 是当时能看到的最新一期，shift = 1, 2… 是更早的各期，数值是当时能看到的版本，示例见本文四。

报告期的取值：

• xxxx-03-31 表示 xxxx 年一季报，比如 2024-03-31 指 2024 年一季报
• xxxx-06-30 表示 xxxx 年半年报，比如 2024-06-30 指 2024 年半年报
• xxxx-09-30 表示 xxxx 年三季报，比如 2024-09-30 指 2024 年三季报
• xxxx-12-31 表示 xxxx 年年报，比如 2024-12-31 指 2024 年年报

上市公司一年内披露四次财务报告，披露时限如下：

• 一季报：应在 4 月 30 日前披露
• 半年报：应在 8 月 31 日前披露
• 三季报：应在 10 月 31 日前披露
• 年报：应在次年 4 月 30 日前披露

判断某一天能看到哪些数据要用 date，不能用 report_date，否则会用到当时还没有公布的数据。

【财务数据通用】三、PIT (Point in Time)

上市公司除了正常披露财务报表外，后续会时常对历史财务数据进行修正。因此在量化投资领域，加工财务数据时不能只用最新修正后的数据，而要基于历史时间节点获取当时能获取的最新数据。PIT（Point In Time）数据指的是在某个时间点上，基于已公布的财务报表获取的某个财务指标的取值。

以 002473.SZ 的财务数据为例，在平台上调用以下代码：

import daiimport pandas as pdpd.set_option('display.float_format', '{:.2f}'.format)
dai.query("""SELECT date, instrument, report_date, change_type, total_current_assetsFROM cn_stock_financial_balance_general_pitWHERE instrument='002473.SZ'AND report_date='2019-12-31'AND date>'2020-01-01'""").df()

运行上述代码，能得到以下数据：

该公司于 2020 年 4 月 30 日首次公布 2019 年年报，披露的流动资产（total_current_assets）为 223449880.95，又于 2020 年 8 月 27 日对 2019 年年报的流动资产进行修正，修正为 228470428.90，因此 2019 年年报在表中有多条记录。

date 为 2020-08-27、2020-10-26、2021-04-29 的 total_current_assets 取值相同，这些重复记录是必要的：公司每披露某一期财报，都会附带上年同期或上年年末的数据作对比，极少部分公司即使不发布修正公告，也会通过这种方式修改历史财务数据，所以每次披露都保留一条记录。

原始数据表里与此相关的字段：

【财务数据通用】四、衍生数据：LF、LY、MRQ、TTM 与 shift

原始财务数据只在公司披露财报时才有记录，这类非规整的数据很难直接用于量化投资。衍生数据把原始数据加工成四类，字段名就是原始财务字段加上对应的后缀。要查具体字段，先在原始财报的文档里找到财务字段，再加上后缀，比如利润表的 net_profit 对应 net_profit_lf、net_profit_ttm。

• lf（last file）：取自最新一期财务数据，表为 cn_stock_financial_lf_shift
• ly（last year）：取自最新一期年报财务数据，表为 cn_stock_financial_ly_shift
• mrq（most recent quarter）：最新一个单季度的财务数据，表为 cn_stock_financial_mrq_shift
• ttm（trailing twelve months）：最新滚动十二个月的财务数据，表为 cn_stock_financial_ttm_shift
• shift（偏移期）：站在历史节点上向前偏移 n 期，shift=0 为当期，shift=1 为上一期。LF、MRQ、TTM 以季为单位，LY 以年为单位

在平台加工的“衍生数据”和“财务分析”两大类财务数据中，我们同样进行 PIT 处理，以 002473.SZ 这只股票的流动资产（total_current_assets）数据举例：

import daiimport pandas as pdpd.set_option('display.float_format', '{:.2f}'.format)
dai.query("""SELECT date, instrument, report_date, shift, total_current_assets_lfFROM cn_stock_financial_lf_shiftWHERE instrument='002473.SZ'AND shift < 3AND ((date='2020-04-30')OR (date='2020-08-27'))""").df().sort_values("date")

通过上述代码，我们得到以下数据，可以看出，站在 2020 年 4 月 30 日这一天，我们能获取到的 2019 年年报的流动资产为 223449880.95，但站在 2020-08-27 这一天时，我们能获取到的 2019 年年报的流动资产为 228470428.90。

【财务数据通用】五、日频财务数据与日频 ROE 因子

衍生数据按公告日存储，不是日频。要得到日频数据，把财务表按公告日对齐到交易日：某一天只使用当天及之前已经公告的最新一期（shift = 0），在下一次公告之前沿用上一期的值。DAI SQL 用 ASOF JOIN 完成。

下面以日频 ROE 为例，ROE = 滚动十二期归属母公司股东的净利润 / 最新一期归属母公司股东的所有者权益：

import dai
df = dai.query("""SELECT    b.date,    b.instrument,    t.net_profit_to_parent_shareholders_ttm / l.total_equity_to_parent_shareholders_lf AS roe_ttmFROM cn_stock_bar1d bASOF JOIN (SELECT * FROM cn_stock_financial_ttm_shift WHERE shift = 0) t    ON b.instrument = t.instrument AND b.date >= t.dateASOF JOIN (SELECT * FROM cn_stock_financial_lf_shift WHERE shift = 0) l    ON b.instrument = l.instrument AND b.date >= l.dateWHERE b.date >= '2024-01-01'ORDER BY b.date, b.instrument""", filters={"date": ["2023-01-01", "2024-12-31"]}).pl()

• filters 的起点要早于第一个需要的交易日，这里提前一年，这样起点之前已经公告的财报也能取到。
• 所有者权益为 0 或负数时，ROE 会是无穷值或负值，使用前需要处理。
• 其他财务科目的日频因子写法相同，只需替换字段和后缀。现成的 ROE 指标见 cn_stock_financial_profitability 的 roe_avg_ttm、roe_period_ttm 等字段。

平台还提供过已按日频处理好的财务表 cn_stock_factors_financial_items，以 002473.SZ 的流动资产（total_current_assets）数据举例（该表已不建议使用，建议基于衍生数据自行计算）：

import daiimport pandas as pdpd.set_option('display.float_format', '{:.2f}'.format)
dai.query("""SELECT date, instrument, total_current_assets_lyFROM cn_stock_factors_financial_itemsWHERE instrument='002473.SZ'AND ((date>'2020-04-25' and date<'2020-05-05')OR (date>'2020-08-25' and date<'2020-09-01'))""").df().sort_values("date")

通过上述代码，我们得到以下数据。可以看出，当日期来到 2020 年 4 月 30 日这一天时，我们能获取到最新的流动资产（年报）数据是 223449880.95，这个数值一直保持到 2020 年 8 月 27 日，最新一期年报的流动资产变为了 228470428.90，符合预期。

【财务数据通用】六、财务分析与财务附注

• 财务分析表在衍生数据（LF、MRQ、TTM）的基础上通过加减乘除计算各类财务指标，所以数据结构、shift 的含义都与衍生数据相同，字段名带 _lf、_mrq、_ttm 后缀。各指标的计算公式见各表文档的“字段说明”。
• 财务附注是对资产负债表、利润表和现金流量表有关项目的说明，主要包括非经常性项目、收入明细、费用明细、投资收益等。多数附注科目只在半年报和年报中披露，一季报、三季报对应的记录大部分附注字段为空，使用时建议按 report_date 的月份筛选出 06-30 和 12-31 的记录。非经常性损益等少数科目在一季报、三季报中也有数据。

【财务数据通用】七、收录范围

• 目前只收录合并报表的数据，没有母公司报表。
• 报表 PIT 表目前只收录一般企业的财务科目，针对金融类企业的特殊字段后续会逐渐加入。

• 用例1：分析每股资本结构变化

import daidf = dai.query("""    SELECT        date, instrument, report_date,        capital_reserves_ps_lf, undistributed_profit_ps_lf    FROM cn_stock_financial_xps    WHERE instrument = '000001.SZ'    AND shift = 0    ORDER BY date,instrument,report_date""",    filters={"date": ["2023-01-01","2024-04-30"]}).df()

• 用例2：查询某只股票所有首次披露的每股指标数据

import daidf = dai.query("""    SELECT        *    FROM cn_stock_financial_xps    WHERE instrument = '000001.SZ'    AND shift = 0    ORDER BY date,instrument,report_date""", full_db_scan=True).df()

• 用例3：查询某只股票所有的最新一期、单季度、滚动十二期的每股股权自由现金流

import daidf = dai.query("""    SELECT        date,        instrument,        report_date,        shift,        fcfe_ps_lf,        fcfe_ps_mrq,        fcfe_ps_ttm    FROM cn_stock_financial_xps    WHERE instrument = '000001.SZ'    ORDER BY date,instrument,report_date    """, full_db_scan=True).df()