Earnings-Kalender-Such-API
Frage den US-Earnings-Kalender nach anstehenden und aktuellen Berichtsterminen, EPS- und Umsatzschätzungen sowie vor- oder nachbörslicher Zeitplanung über einen Endpunkt ab. Vorformatiertes JSON für ereignisgesteuertes Trading und KI-gestützte Finanzrecherche.
Was ist Earnings-Kalender-Such-API?
Semantische Suche über den US-Earnings-Kalender. Liefert gerankte Berichtsereignisse mit Schätzungen und Zeitplanung, bereit für nachgelagerte LLMs.
- Endpoint
- POST /api/search/earnings-calendar
- Authentifizierung
- API-Key · x-api-key-Header
- Kosten
- 120 Credits / Aufruf
- Rate-Limit
- 30 Anf./Min.
- Antwort
- Strukturiertes JSON
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Integrationsleitfaden
Snippet kopieren, deinen API-Key einsetzen, ausführen. Funktioniert in jedem HTTP-Client — Beispiele unten in cURL, JavaScript und Python.
/api/search/earnings-calendarhttps://www.apipick.comSemantische Suche über den US-Earnings-Kalender. Liefert gerankte Berichtsereignisse mit Schätzungen und Zeitplanung, bereit für nachgelagerte LLMs.
querystringerforderlichNatural-language search query
max_num_resultsintegeroptional1–5, default 5
relevance_thresholdnumberoptional0.0–1.0 quality filter
country_codestringoptionalISO country code (e.g. US, GB)
start_datestringoptionalISO date YYYY-MM-DD
end_datestringoptionalISO date YYYY-MM-DD
curl -X POST "https://www.apipick.com/api/search/earnings-calendar" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-d '{
"query": "Nvidia upcoming earnings date",
"max_num_results": 5,
"country_code": "US",
"start_date": "2026-01-01"
}'{
"query": "Nvidia upcoming earnings date",
"results": [
{
"title": "Example result",
"url": "https://example.com/article",
"snippet": "Short excerpt of the page content…",
"source_type": "web",
"published_at": "2026-04-15",
"score": 0.92
}
],
"result_count": 1,
"credits_used": 120,
"remaining_credits": 99
}Rate-Limits
Die Drosselung erfolgt pro API-Key, gleitendes 60-Sekunden-Fenster. Beim Erreichen des Limits bekommst du ein sauberes 429 mit Retry-After-Header.
30req/min
Pro API-Key, pro Endpunkt. Gleitendes 60-Sekunden-Fenster.
3concurrent
Maximale gleichzeitige laufende Anfragen pro API-Key.
X-RateLimit-LimitMaximal zulässige Anfragen pro MinuteX-RateLimit-RemainingVerbleibende Anfragen im aktuellen FensterX-RateLimit-ResetSekunden bis zum Zurücksetzen des aktuellen FenstersRetry-AfterSekunden Wartezeit vor erneutem Versuch (nur bei 429)HTTP/1.1 429 Too Many Requests
Retry-After: 12
X-RateLimit-Limit: 30
X-RateLimit-Remaining: 0
X-RateLimit-Reset: 12
{
"error": "rate_limit_exceeded",
"message": "Rate limit exceeded: 30 requests/minute per API key. Retry after 12s.",
"retry_after": 12
}Häufig gestellte Fragen
Warum 120 Credits pro Aufruf?
Earnings-Kalender-Daten sind proprietär, strukturiert und werden laufend aktualisiert; der Anbieter berechnet dafür einen Aufschlag. Mit 120 Credits (≈ 0,12 $ pro Aufruf) bleibt der Endpunkt deutlich unter dedizierten Marktdaten-Terminals.
Was liefert er zurück?
Anstehende und aktuelle Quartalsberichtstermine, EPS- und Umsatzschätzungen sowie den Berichtszeitpunkt (vor oder nach Börsenschluss) für US-notierte Unternehmen, gerankt nach Relevanz zu deiner Anfrage.
Worin unterscheidet sich das von der SEC-Suche?
Die SEC-Suche ruft historische Einreichungen und Transkripte ab; der Earnings-Kalender ist zukunftsgerichtet — er sagt dir, wann ein Unternehmen voraussichtlich berichtet und was die Analysten erwarten.
Datumsfilterung?
Ja. Übergib start_date und end_date im Format YYYY-MM-DD, um die Ergebnisse auf ein bestimmtes Berichtsfenster einzugrenzen.
Tool-Schema für OpenAI / Claude?
GET /api/search/earnings-calendar/tool-schema liefert einsatzbereite OpenAI-Funktions- und Claude-Tool-Use-Definitionen.
Weitere Such-APIs entdecken
Echtzeit-Semantik-Websuche, gebaut für LLM-Tool-Calling. Liefert geordnete Titel, URLs und saubere Snippets, vorformatiert für Agenten-Konsum. Länder- und Datumsfilter unterstützt.
Echtzeit-Nachrichtensuche über große Medien hinweg. Datums- und Länderfilter für zeitkritische Anfragen. Gebaut für Morgen-Briefings, Marktnachrichten-Agenten und RAG-Pipelines.
Extrahiert sauberen, lesbaren Content aus bis zu 25 URLs pro Aufruf. Entfernt Werbung, Navigation und Boilerplate; liefert markdown-ähnlichen Text bereit für LLM-Aufnahme. 2 Credits pro URL.
Suche peer-reviewter Artikel und Pre-Prints in arXiv, PubMed, bioRxiv und medRxiv über einen Endpunkt. Für KI-gesteuerte Literaturrecherche, RAG über wissenschaftliche Korpora und Zitatextraktion.
Suche von klinischen Studien, FDA-Beipackzetteln und ChEMBL-Bioaktivität. Für medizinische Forschung, Drug Repurposing und KI-gestützte klinische Entscheidungsunterstützung.
Suche von SEC-Einreichungen (10-K, 10-Q, 8-K), US-Earnings-Call-Transkripten und Aktienstatistiken. Für KI-gesteuerte Due Diligence, Fundamentalanalyse und finanzielle RAG-Pipelines.
Semantische Suche über globale Patentanmeldungen bei USPTO, EPA, WIPO und großen nationalen Ämtern. Für Prior-Art-Recherche, IP-Landscape-Analyse und KI-gesteuerte Wettbewerbsanalyse.
Suche von Polymarket- und Kalshi-Prognosemarkt-Verträgen zu Politik, Wirtschaft, Sport und aktuellen Ereignissen. Für Crowd-Forecast-Abruf und Wahrscheinlichkeitsverankerung in LLM-Antworten.
Semantische Suche über UK-Rechtsprechung und Primärgesetzgebung über einen Endpunkt. Für Rechtsrecherche, Compliance-Prüfung, Gesetzesauslegung und KI-gesteuerte Legal-Tech-Workflows.
Durchsuche CISA Known Exploited Vulnerabilities (KEV), NVD-CVE-Einträge, EPSS-Exploit-Scores und MITRE-ATT&CK-Techniken. Gebaut für KI-gestützte Schwachstellen-Triage, Threat Intelligence und Security Operations.
Durchsuche globale und US-Aktien, Krypto, Forex, ETFs, Fonds, Rohstoffe und US-Market-Mover. Gebaut für KI-gestützte Preisabfragen, Marktdaten-Abruf und Trading-Recherche.
Durchsuche FRED, das US Bureau of Labor Statistics, Weltbank-Indikatoren, IMF-Makrodaten, US-Bundesausgaben und deutsche Arbeitsmarktstatistik. Gebaut für KI-gestützte makroökonomische Recherche und Analyse.
Durchsuche Bilanzen, Gewinn- und Verlustrechnungen, Kapitalflussrechnungen, Dividenden und Insider-Transaktionen US-börsennotierter Unternehmen. Gebaut für KI-gestützte Fundamentalanalyse und Due Diligence.
Durchsuche ChEMBL-Bioaktivität, PubChem-Strukturen und Open-Targets-Ziel-Krankheits-Assoziationen. Gebaut für KI-gestützte Wirkstoffforschung, Cheminformatik und biomedizinische Recherche.
Durchsuche NCBI Gene, dbSNP, ClinVar, dbVar, MedGen und GTR nach Genen, Varianten und klinischer Signifikanz. Gebaut für KI-gestützte Genomik- und Varianteninterpretations-Recherche.
Durchsuche NCBI Nucleotide, Protein, Genome, Assembly, CDD und Structure nach Sequenzen, Assemblies und Proteindomänen. Gebaut für KI-gestützte Bioinformatik.
Durchsuche NCBI SRA, GEO, BioSample, BioProject, dbGaP und Taxonomy nach Sequenzierungsläufen, Expressions-Datensätzen und Organismus-Daten. Gebaut für die KI-gestützte Entdeckung von Omics-Daten.
Durchsuche WHO-Gesundheitsstatistiken, NIH-Forschungsförderungen und openFDA-Arzneimittel-Nebenwirkungsberichte. Gebaut für KI-gestützte Public-Health-Recherche, Förderrecherche und Pharmakovigilanz.
Durchsuche Debatten des britischen Parlaments, schriftliche Anfragen und Abgeordnetenaktivität (Hansard). Gebaut für KI-gestützte Civic-Tech-Tools, Gesetzgebungsmonitoring und Politikforschung.
Durchsuche lizenzierte Wiley-Finanzzeitschriften und -Lehrbücher. Gebaut für KI-gestützte Finanzforschung auf akademischem Niveau, Literaturrecherche und Investmentanalyse.