Metrics & Dividends : un nouvel endpoint dédié aux données financières au niveau de l’actif

Un nouvel endpoint, Metrics & Dividends, est désormais disponible dans l’API de FinImpulse. Il renvoie un ensemble consolidé de métriques financières et de marché pour un symbole d’actif donné. Plutôt que de récupérer un instantané complet des données puis de filtrer ce qui n’est pas pertinent pour une analyse donnée, il est désormais possible d’interroger directement, via une requête unique et ciblée, les données de dividendes et de performance historique, ainsi que les indicateurs de rentabilité, de croissance, d’endettement et de qualité de l’entreprise.

Couverture de l’endpoint de métriques et compatibilité des actifs

L’endpoint Metrics & Dividends renvoie cinq grandes catégories de données, chacune couvrant un aspect différent du profil financier d’un actif.

• Dividends & Yield : couvre le taux de dividende et le rendement, en forward comme en trailing, y compris les valeurs normalisées en USD.
• Returns & Performance : inclut les chiffres de performance totale sur un an et sur trois ans.
• Technical Indicators : couvre les variations de cours par rapport aux moyennes mobiles à 50 et à 200 jours, ainsi que sur une période de 52 semaines glissantes.
• Profitability & Margins : inclut la marge de free cash flow (FCF), le retour sur capital investi (ROIC), la marge nette et le retour sur capitaux propres (ROE).
• Croissance & risque : Regroupe le bêta, le ratio dettes/fonds propres (D/E), la stabilité et la croissance du chiffre d’affaires, ainsi que la croissance de l’EPS.

Cette gamme de métriques rend l’endpoint adapté à une grande variété de workflows, de la simple consultation d’un actif à l’alimentation d’une fonctionnalité d’analyse plus large.

Consultez la documentation de l’endpoint pour des exemples complets de requêtes et de réponses.

Compatibilité par type d’actif

L’endpoint Metrics & Dividends s’applique principalement aux actions. Ses métriques fondamentales et de rentabilité sont dérivées des données des états financiers que publient les entreprises, mais que les ETF et les fonds communs de placement, en tant que véhicules de placement collectif, ne publient pas. Pour les fonds, les champs liés à la rentabilité, à la croissance et à la qualité de l’entreprise sont généralement renvoyés avec la valeur null.

Cas d’usage et exemples de workflows

En pratique, l’endpoint de métriques peut constituer un complément utile à toute une gamme de workflows, qu’ils soient analytiques ou conçus par des développeurs :

• Côté analyse, il permet de comparer directement des actifs sans nécessiter un jeu de données plus large.
• Côté développement, il peut servir de source de données pour un composant de tableau de bord ou un pipeline automatisé.

Prenons quelques exemples :

Comparaison des risques par secteur

Lorsqu’on compare des entreprises d’un même secteur, les différences de volatilité et d’endettement ne sont pas toujours visibles dans la seule évolution des cours. Un appel à l’endpoint Metrics & Dividends renvoie l’ensemble complet des métriques pour chaque ticker. Parmi celles-ci, le bêta et le ratio dettes/fonds propres sont les deux métriques pertinentes pour cette comparaison. Placés côte à côte, ces chiffres révèlent si une entreprise est plus endettée ou réagit plus fortement aux mouvements du marché que ses concurrents.

Tableau de bord de gestion de patrimoine

Un cas d’usage plus élaboré consiste à créer et à tenir à jour un tableau de bord de gestion de patrimoine. Plutôt que d’ouvrir chaque actif individuellement, l’endpoint de métriques peut être interrogé pour chaque position du portefeuille. La réponse renvoie en une seule fois le rendement du dividende, le ROE, le bêta et d’autres chiffres, ce qui évite de collecter chaque métrique séparément.

Résumé quotidien du portefeuille

Cette même approche peut être étendue à un résumé de portefeuille automatisé. Un processus planifié appelle l’endpoint de métriques pour chaque position à intervalles réguliers et compile les évolutions — par exemple la variation de cours sur 52 semaines ou le taux de dividende mis à jour. Un modèle d’IA peut ensuite transformer ces données en un résumé qui associe une courte synthèse écrite des évolutions aux chiffres sous-jacents.

Dans tous ces exemples, le même principe s’applique : l’endpoint Metrics & Dividends fournit un ensemble ciblé de données financières portant sur un symbole donné — d’une simple comparaison à un résumé entièrement automatisé — tout en gardant chaque implémentation simple.

Au sein de l’API FinImpulse, l’endpoint de métriques peut être combiné à d’autres endpoints pour créer des workflows et des outils plus complets.