
上市公司投资者情绪
一行是一家上市公司一年的投资者情绪指标及关键财务比率。覆盖A股上市公司,包含托宾Q、规模、杠杆率、ROA及综合情绪指数。
v1 生效中 · 2026/11/13 发布险种标签:企业财产险责任险时间跨度:2000–2022 年数据出处 出处待核实
- 记录
- 4.9 万
- 字段
- 9
- AI 扩增字段
- 0
- 平均非空率
- 100%
- 字段完整度
9 个字段,9 个没有空值
01字段
字段来源,逐一标明
共 9 个字段,其中 AI 扩增字段 0 个。非空率按当前版本的 49,306 行计算。
关于这个数据集
一行是一家上市公司一年的投资者情绪指标及关键财务比率。覆盖A股上市公司,包含托宾Q、规模、杠杆率、ROA及综合情绪指数。可用于评估企业市场估值偏离度,辅助责任险或企业财产险中的客户信用风险定价。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 证券代码stock_code含义:代码或编号键:股票代码。样本里格式符合 100%,100% 的行对上参照 listed-security-master、hk-security-master、stock-company-profile、neeq-company-info | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 年份year含义:年份键:年份。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 整数 | 原生 | 100% | 原表列名:year | ||
| 行业代码industry_code含义:代码或编号键:大类证监会行业代码。样本里格式符合 100%,100% 的行对上参照 industry-classification | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 托宾Q值tobin_q | 小数 | 原生 | 100% | 原表列名:Q | ||
| 公司规模size | 小数 | 原生 | 100% | 通常取对数 原表列名:size | ||
| 杠杆率leverage含义:比率(小数) | 小数 | 原生 | 100% | 资产负债率 原表列名:lev | ||
| 总资产收益率roa含义:比率(小数) | 小数 | 原生 | 100% | 原表列名:roa | ||
| 行业名称industry_name含义:类别键:行业名称。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | 原表列名:Industry | ||
| 情绪指标Asentiment_a | 小数 | 原生 | 100% | 基于托宾Q等构建 原表列名:SentimentA |
02样本
先看样本,再做决定
这里显示当前版本的前 20 行。这个数据集没有敏感字段。
| # | 证券代码stock_code | 年份year | 行业代码industry_code | 托宾Q值tobin_q | 公司规模size | 杠杆率leverage | 总资产收益率roa | 行业名称industry_name | 情绪指标Asentiment_a |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 000002 | 2000 | K70 | 1.667266011238098 | 22.449996948242188 | 0.4725160896778106 | 0.05534748733043671 | K | 0.4451111853122711 |
| 2 | 000002 | 2001 | K70 | 1.59997296333313 | 22.592435836791992 | 0.5177965760231018 | 0.058919403702020645 | K | 0.5160635113716125 |
| 3 | 000002 | 2002 | K70 | 1.210474967956543 | 22.829328536987305 | 0.5829439163208008 | 0.04844899103045464 | K | 0.16605037450790405 |
| 4 | 000002 | 2003 | K70 | 1.3179889917373655 | 23.08043670654297 | 0.5492432117462158 | 0.053582847118377686 | K | 0.3004535138607025 |
| 5 | 000002 | 2004 | K70 | 1.297813057899475 | 23.466323852539062 | 0.5941627621650696 | 0.05875041335821152 | K | 0.35106056928634644 |
| 6 | 000002 | 2005 | K70 | 1.315271019935608 | 23.813962936401367 | 0.6098094582557678 | 0.06517825275659561 | K | 0.7153422832489014 |
| 7 | 000002 | 2006 | K70 | 1.9002050161361697 | 24.60499382019043 | 0.6494181156158447 | 0.04758894070982933 | K | 0.6138295531272888 |
| 8 | 000002 | 2007 | K70 | 2.520220994949341 | 25.32938003540039 | 0.6611248850822449 | 0.05312482267618179 | K | 1.5455399751663208 |
| 9 | 000002 | 2008 | K70 | 1.2491450309753418 | 25.504375457763672 | 0.6744409203529358 | 0.03891313448548317 | K | 0.4825780987739563 |
| 10 | 000002 | 2009 | K70 | 1.5111559629440308 | 25.64767837524414 | 0.6700167655944824 | 0.04672680050134659 | K | 1.021826148033142 |
| 11 | 000002 | 2010 | K70 | 1.1653889417648315 | 26.070615768432617 | 0.7468613386154175 | 0.04099290817975998 | K | 0.9589166045188904 |
| 12 | 000002 | 2011 | K70 | 1.042680025100708 | 26.070615768432617 | 0.7709972858428955 | 0.03916028141975403 | K | 0.634036123752594 |
| 13 | 000002 | 2012 | K70 | 1.0768920183181765 | 26.070615768432617 | 0.7831630110740662 | 0.04134773463010788 | K | 1.0710221529006958 |
| 14 | 000002 | 2013 | K70 | 0.9686939716339112 | 26.070615768432617 | 0.7799702882766724 | 0.03818311169743538 | K | 1.1221964359283447 |
| 15 | 000002 | 2014 | K70 | 1.064913988113403 | 26.070615768432617 | 0.7720463871955872 | 0.037937041372060776 | K | 1.1600611209869385 |
| 16 | 000002 | 2015 | K70 | 1.1923470497131348 | 26.070615768432617 | 0.777015209197998 | 0.04244990274310112 | K | 1.5631672143936155 |
| 17 | 000002 | 2016 | K70 | 1.0690100193023682 | 26.070615768432617 | 0.8053670525550842 | 0.03412920981645584 | K | 0.7424643635749817 |
| 18 | 000002 | 2017 | K70 | 1.1179629564285278 | 26.070615768432617 | 0.8398125767707825 | 0.03192902356386185 | K | 0.5559862852096558 |
| 19 | 000002 | 2018 | K70 | 1.0157359838485718 | 26.070615768432617 | 0.8458563685417175 | 0.03223404288291931 | K | 0.45702022314071655 |
| 20 | 000002 | 2019 | K70 | 1.046272039413452 | 26.070615768432617 | 0.8435894846916199 | 0.03186928480863571 | K | 0.3942433297634125 |
03版本
每次发布,都留记录
发布后的数据版本不能修改。更正时发布新版本,旧版本保留。
版本 v12026/11/13 发布
生效中49,306 行 · 9 个字段 · 初始导入
04关联
和其他数据集,按键连起来
按键连到企业、行业,能和不少于 31 个数据集连接。另外,它带年份或日期,能和其他数据集按时间对齐。共享同一种键的数据集能连接。按共享的键分组,对上的行多的在前。
按 证监会行业大类 + 股票代码 + 年份 能连
78 个数据集 · 本数据集 49,306 行有证监会行业大类- 上市公司年报数字化词频企业主体 · 969 万 行 · 连接字段 industry_code、year、stock_code按证监会行业大类对上本数据集 49,306 行(100%)
- 上市公司FC融资约束指数企业主体 · 40.7 万 行 · 连接字段 stock_code、report_date、industry_code按证监会行业大类对上本数据集 49,306 行(100%)
- 上市公司KZ指数多口径企业主体 · 40.7 万 行 · 连接字段 industry_code、stock_code、report_date按证监会行业大类对上本数据集 49,306 行(100%)
- 上市公司基础财务企业主体 · 7.7 万 行 · 连接字段 stock_code、year、industry_code按证监会行业大类对上本数据集 49,306 行(100%)
- 上市公司盈利能力企业主体 · 7.4 万 行 · 连接字段 industry_code、year、stock_code按证监会行业大类对上本数据集 49,306 行(100%)
- 上市公司发展能力企业主体 · 7.4 万 行 · 连接字段 year、industry_code、stock_code按证监会行业大类对上本数据集 49,306 行(100%)
- 上市公司供应链效率企业主体 · 7.1 万 行 · 连接字段 year、stock_code、industry_code按证监会行业大类对上本数据集 49,306 行(100%)
- 上市公司行业地域信息企业主体 · 7 万 行 · 连接字段 stock_code、industry_code、year按证监会行业大类对上本数据集 49,306 行(100%)
- 上市公司跨境电商DID企业主体 · 6.9 万 行 · 连接字段 year、stock_code、industry_code按证监会行业大类对上本数据集 49,306 行(100%)
- 上市公司财务基础企业主体 · 6.7 万 行 · 连接字段 year、stock_code、industry_code按证监会行业大类对上本数据集 49,306 行(100%)
- 上市公司气候风险指数企业主体 · 6.7 万 行 · 连接字段 industry_code、stock_code、year按证监会行业大类对上本数据集 49,306 行(100%)
- 上市公司勒纳指数企业主体 · 6.6 万 行 · 连接字段 industry_code、stock_code、year按证监会行业大类对上本数据集 49,306 行(100%)
按 股票代码 + 年份 能连
218 个数据集 · 本数据集 49,306 行有股票代码- 沪深京上市证券参照企业主体 · 6,057 行 · 连接字段 ts_code、list_date按股票代码对上本数据集 49,306 行(100%)
- A股上市公司日交易行情企业主体 · 1239.1 万 行 · 连接字段 stock_code、trade_date按股票代码对上本数据集 49,306 行(100%)
- 上市公司月个股回报率企业主体 · 73.7 万 行 · 连接字段 stock_code、trade_month按股票代码对上本数据集 49,306 行(100%)
- 上市公司月度ST状态企业主体 · 73.5 万 行 · 连接字段 month、stock_code按股票代码对上本数据集 49,306 行(100%)
- 上市公司资产负债表企业主体 · 52.9 万 行 · 连接字段 date、stock_code按股票代码对上本数据集 49,306 行(100%)
- 上市公司现金流量表企业主体 · 52.9 万 行 · 连接字段 stock_code、date按股票代码对上本数据集 49,306 行(100%)
- 上市公司税费统计企业主体 · 51 万 行 · 连接字段 date、stock_code按股票代码对上本数据集 49,306 行(100%)
- 上市公司存货净额企业主体 · 48.1 万 行 · 连接字段 date、stock_code按股票代码对上本数据集 49,306 行(100%)
- 上市公司董事网络指标企业主体 · 46 万 行 · 连接字段 year、stock_code按股票代码对上本数据集 49,306 行(100%)
- 上市公司固定资产明细企业主体 · 24.7 万 行 · 连接字段 report_date、stock_code按股票代码对上本数据集 49,306 行(100%)
- A股独立联合绿色专利企业主体 · 15.3 万 行 · 连接字段 year、stock_code按股票代码对上本数据集 49,306 行(100%)
- 上市公司绿色专利获得(CNRDS)企业主体 · 15.3 万 行 · 连接字段 year、stock_code按股票代码对上本数据集 49,306 行(100%)
按 证监会行业大类 + 年份 能连
3 个数据集 · 本数据集 49,306 行有证监会行业大类按 股票代码 能连
3 个数据集 · 本数据集 49,306 行有股票代码按 证监会行业大类 能连
1 个数据集 · 本数据集 49,306 行有证监会行业大类只按年份能连:786 个数据集单独按年份连接多半没有意义,先看上面的组
按 年份 能连
786 个数据集- 全球双边贸易流量区域底数 · 2.2 亿 行 · 连接字段 year
- 出口企业产品质量企业主体 · 9912.4 万 行 · 连接字段 year
- 工企海关匹配对照企业主体 · 3137.8 万 行 · 连接字段 year
- 海关进出口商品统计区域底数 · 2639.9 万 行 · 连接字段 year
- 全球兴趣点建筑设施 · 2299.6 万 行 · 连接字段 created_date
- 全国兴趣点高德地图建筑设施 · 2200 万 行 · 连接字段 page_publish_time
- 县市逐日天气自然灾害 · 1509.2 万 行 · 连接字段 date
- 县级日度夜间灯光区域底数 · 1313 万 行 · 连接字段 date
- 全国行政村淘宝村DID面板区域底数 · 1056.8 万 行 · 连接字段 taobao_village_year
- 全国气象站逐日观测自然灾害 · 993.2 万 行 · 连接字段 date
- 世行WDI国家指标区域底数 · 844.5 万 行 · 连接字段 year
- 地级市间月度人口迁徙区域底数 · 616.7 万 行 · 连接字段 month
05字段规律
字段之间的规律
比如一一对应、谁先谁后。只帮你读懂数据,不用来连接。
还没有发现这个数据集的字段规律。
06授权与接入
申请授权,一次调用就能用上
试用立即生效,并送 500 点试用点数。授权后用 API Key 调用 REST 接口,按返回的行数扣点。
REST 调用示例
# 先把 API Key 放进环境变量:export WI_API_KEY=你的 API Keycurl -X POST 'https://wi.insightworld.cn/api/v1/datasets/listed-company-sentiment-a/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"stock_code","op":"eq","value":"000002"}],"limit":10}'
交给 Agent
- 以后开放
MCP
仍在使用 MCP 的 Agent 客户端,用 OAuth 连接后通过工具查询。