Metrics & Dividends API

API REST · Para desarrolladores

Cree herramientas para comparar métricas de empresas con Metrics & Dividends API

Obtenga métricas precalculadas de dividendos, rendimiento, rentabilidad, riesgo y crecimiento para acciones, ETF y fondos de inversión. La Metrics & Dividends API devuelve la rentabilidad por dividendos y la tasa de dividendo, el rendimiento a 1 y a 3 años, indicadores de rentabilidad como ROIC y ROE, métricas de riesgo como la Beta y el ratio deuda/patrimonio neto, y métricas de crecimiento como el crecimiento de los ingresos y el del EPS mediante una única solicitud a la API.

Úsela para crear screeners de acciones, tablas comparativas de activos, paneles de dividendos, herramientas de análisis del factor calidad, workflows de búsqueda de empresas basados en IA y productos de investigación de carteras.

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Wireframe illustration of a seven-row comparison table, each row containing a placeholder label bar, a small trend line chart, a three-dot progress indicator, and a small bar chart icon.

Metrics & Dividends API


Descripción

Obtenga métricas precalculadas de dividendos, rendimiento, rentabilidad, riesgo y crecimiento mediante una única solicitud a la API. La Metrics & Dividends API devuelve en una única respuesta la tasa anual de dividendo y la rentabilidad por dividendos, tanto forward como trailing, el rendimiento a 1 y a 3 años, la variación de precio a 50 y a 200 días, el margen de flujo de caja libre, la rentabilidad sobre el capital invertido (ROIC), el margen neto, la rentabilidad sobre el patrimonio neto (ROE), la Beta, el ratio deuda/patrimonio neto, la estabilidad de los ingresos, el crecimiento de los ingresos y el crecimiento del EPS.

Úsela para crear herramientas de screening centradas en dividendos y screeners de acciones basados en la rentabilidad por dividendos, plataformas de screening de calidad y de factores basadas en la rentabilidad y en la estabilidad de los ingresos, screeners GARP (growth at a reasonable price), paneles de perfil de riesgo y volatilidad, herramientas automatizadas de seguimiento de carteras, tablas comparativas de activos y asistentes de investigación de empresas basados en IA. El endpoint está optimizado para aplicaciones que necesitan indicadores financieros listos para usar, sin necesidad de combinar manualmente conjuntos de datos de precios históricos y estados financieros.

La Metrics & Dividends API está diseñada principalmente para acciones. En el caso de los ETF y los fondos de inversión, algunos campos fundamentales y de rentabilidad pueden no ser aplicables y devolver null.


Ejemplo de la interfaz

NVDA — ejemplo de la interfaz de Metrics & Dividends con dos bloques. El bloque superior contiene tres secciones: Dividend (Forward Dividend Rate $1.00, Trailing Dividend Rate $0.04, Trailing Dividend Yield 1.78%), Returns & Risk (1-Year Return 20.73%, 3-Year Return 407.49%, Beta 2.215, 52-Week Change +25.28%) y Profitability & Growth (Free Cash Flow Margin 50.37%, ROIC 66.77%, Net Margin 55.60%, ROE 58.06%, Revenue Growth 51.66%, EPS Growth 66.32%, Debt-to-Equity 0.053). El bloque inferior es una tabla de Semiconductor Comparison para NVDA, AMD y AVGO con diez métricas — Trailing Dividend Yield, 1-Year Return, 3-Year Return, Beta, Free Cash Flow Margin, ROIC, Net Margin, ROE, Debt-to-Equity, Revenue Growth y EPS Growth — en la que la columna de NVDA está resaltada y hay una llamada de nota al pie junto a la rentabilidad por dividendos del 64,72 % de AVGO.

Ejemplo de salida

Métrica

Valor

Forward Dividend Rate

$1.00

Forward Dividend Yield

47%

Trailing Dividend Rate

$0.04

Trailing Dividend Yield

1.89%

1-Year Return

24.49%

3-Year Return

367.35%

50-Day Avg. Change

+1.38%

200-Day Avg. Change

+10.59%

52-Week Change

+24.00%

Free Cash Flow Margin

50.37%

Return on Invested Capital (ROIC)

66.77%

Net Margin

55.60%

Return on Equity (ROE)

58.06%

Beta

2.211

Deuda/Patrimonio

0.053

Estabilidad de ingresos

87.85%

Crecimiento de ingresos

51.66%

Crecimiento del EPS

66.32%


Cómo crear este flujo de trabajo

Este flujo de trabajo se crea con las siguientes APIs de FinImpulse


Recursos


Ejemplos de costes de las APIs

Escenario APIs utilizadas Ejemplo de uso Coste mensual estimado
Métricas para un screener de acciones Metrics & Dividends API 5.000 solicitudes diarias ≈ $22,00
Metrics & Dividends API = $0,00020
5.000 solicitudes × 22 días de negociación = 110.000 solicitudes
110.000 solicitudes × $0,00020 = $22,00 / mes
Herramienta de comparación de empresas Metrics & Dividends API 2.000 usuarios × 2 comparaciones × 5 empresas ≈ $4,00
Metrics & Dividends API = $0,00020
2.000 usuarios × 2 comparaciones × 5 empresas = 20.000 solicitudes
20.000 solicitudes × $0,00020 = $4,00 / mes
Investigación de empresas con IA Metrics & Dividends API 10.000 solicitudes mensuales ≈ $2,00
Metrics & Dividends API = $0,00020
10.000 solicitudes × $0,00020 = $2,00 / mes
Panel de métricas de carteras Metrics & Dividends API 1.000 carteras × 20 activos × 4 actualizaciones semanales ≈ $16,00
Metrics & Dividends API = $0,00020
1.000 carteras × 20 activos × 4 actualizaciones semanales = 80.000 solicitudes
80.000 solicitudes × $0,00020 = $16,00 / mes

Aviso legal. Los ejemplos de precios anteriores se han calculado con las APIs que se muestran en este flujo de trabajo y representan escenarios de uso típicos. Los datos estáticos se pueden almacenar en caché del lado del cliente para reducir los costes reales por debajo de estas estimaciones, y el entorno Sandbox está disponible para desarrollo y pruebas por separado del uso en producción. Los costes reales dependen de los endpoints, los conjuntos de datos, el tamaño de la respuesta, la frecuencia de las solicitudes, la estrategia de caché y los datos adicionales incluidos en su aplicación.

FinImpulse solo proporciona APIs de datos y análisis financieros. Las respuestas generadas por la IA dependen de la aplicación, de los prompts y del modelo de lenguaje utilizados. FinImpulse no proporciona asesoramiento de inversión ni recomendaciones de trading, ni garantiza la exactitud de las conclusiones generadas por la IA. 

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