[ blog · comparison ]9 min read

公司基本面 API：給金融 Agent 用的資產負債表、現金流與內部人交易

Sarah Choy2026年6月16日發佈約 9 分鐘閱讀

價格告訴你市場怎麼想；基本面告訴你市場想得對不對。這篇講的是一個為 AI Agent 整形過的基本面 API —— 財務報表、股利與內部人交易都在同一個端點 —— 以及它與原始的 SEC EDGAR 和財報 API 廠商相比如何。

一句話總結

•基本面 = 「這門生意實際上健不健康」的那一層：資產負債表、損益表、現金流、股利、內部人交易。
•你可以從 SEC EDGAR（XBRL）免費解析出來，但要跨申報者與跨期間正規化 XBRL，是貨真價實、持續不斷的工程 —— 而且它僅限美國、以申報節奏為準，不是為查詢整形的。
•API Pick Financials Search 在單一 POST 端點背後回傳全部五種美國公司基本面 —— 每次呼叫 200 credits，只在成功時計費 —— 並已為 LLM 推理預先整形。
•內部人交易（Form 4）與股利歷史是被低估的訊號：在這裡很便宜就能取得，從 EDGAR 自己組裝卻很痛苦。
•把 Financials 與 SEC Filings（質化的 10-K/10-Q 文字）和 Markets（價格）搭配，就能得到一個完整、有依據的全貌。

價格是觀點；基本面是證據

一次市場數據呼叫，告訴你的 Agent 一檔股票要花多少錢。它無法告訴你背後那門生意正在成長、深陷債務，還是正被它自己的高階主管悄悄賣出。那就是基本面這一層 —— 也是研究 Agent 從「報價格」邁向「形成一套看法」的所在。

五個資料集承載了大部分的訊號：資產負債表、損益表、現金流量表、股利歷史與內部人交易。

EDGAR 稅

這一切在 SEC EDGAR 裡都是公開且免費的。陷阱在於 XBRL。Company-facts 的 JSON 龐大又不一致：同一個概念在不同申報者之間標籤各異，重編讓歷史混濁，而且你必須先把一套龐雜的分類法對應到一個乾淨的結構，下游任何東西才用得上。內部人資料（Form 4）與股利是獨立的申報類型，你得各自解析。為單一一個股票代號做一次，是一個週末的工作；為一個會查詢任何公司的 Agent 可靠地做這件事，則是一條要持續維護的管線。

把基本面當成一個工具

Financials Search 在單一 POST 端點背後回傳美國上市公司的資產負債表、損益表、現金流、股利與內部人交易 —— 每次呼叫 200 credits，只在成功時計費，並已為 LLM 預先整形。

import httpx, os
API, HEADERS = "https://api.apipick.com/v1", {"x-api-key": os.environ["APIPICK_KEY"]}

def fundamentals(query: str):
    return httpx.post(f"{API}/search/financials", headers=HEADERS,
                      json={"query": query}).json()["results"]

fundamentals("Apple latest balance sheet and cash flow")
fundamentals("recent insider transactions at Meta")
fundamentals("Microsoft revenue and net income trend")

EDGAR vs 廠商 vs 整套

	解析 SEC EDGAR	財報 API 廠商	API Pick Financials
成本	免費 + 工程	訂閱制	每次呼叫 200 credits，只在成功時
建置	XBRL 正規化管線	整合型別固定的端點	一個端點，一種結構
覆蓋範圍	美國，按申報組織	深入、長歷史	美國基本面 + 內部人 + 股利
查詢方式	按申報／概念	型別固定的參數	自然語言
最適合	一次性／完全掌控	把基本面當成產品	金融 Agent（眾多工具之一）

完整全貌

基本面與 SEC Filings Search（質化面 —— 風險因素、MD&A、財報電話會議措辭）和 Markets Search（價格）天生互補。三者合起來，就是投資研究 Agent 的脊梁。一把金鑰、全程 JSON、只在成功時計費。免費起步，100 credits，免綁卡。

常見問題

我不能直接從 SEC EDGAR 免費取得基本面嗎？

可以 —— EDGAR 的 company-facts 與 XBRL 資料是免費且權威的。代價是工程：XBRL 標籤會跨申報者與跨期間漂移，重編（restatement）讓歷史變得複雜，而且你必須先把數以千計的分類概念對應到一個乾淨的結構，模型（或圖表）才用得上它們。它也僅限美國，並且是按申報、而非按問題來組織的。偶爾查一家公司，EDGAR 沒問題。但對一個會以自然語言查詢眾多公司的 Agent 而言，一個正規化過的 API 能省下數週。

涵蓋什麼 —— 而且只限美國嗎？

美國上市公司的資產負債表、損益表、現金流量表、股利歷史與內部人交易。這是美國基本面；對於非美國的發行者，你會用另一個來源。至於申報文件本身的文字（10-K 風險因素、10-Q MD&A、財報電話會議），請用獨立的 SEC Filings Search 端點。

為什麼內部人交易與股利值得特別點出來？

因為它們訊號強，又很惱人、難以自己組裝。內部人買賣（SEC Form 4）是一個受關注的行為訊號；股利歷史對收益型與品質型篩選很重要。兩者都需要從 EDGAR 解析特定的申報類型。在這裡，它們和財務報表一樣，都是同一個端點裡的一等公民欄位。

這與財務報表 API 廠商相比如何？

專門的廠商（例如財務報表 API）提供深入、型別固定的端點與長歷史 —— 如果基本面就是你的整個產品，那很棒。API Pick 的切入角度不同：基本面只是一整套工具（markets、SEC、economic、news）裡的一個，全在一把金鑰背後、為 Agent 整形成查詢友善、只在成功時計費。如果你要打造的是一個金融 Agent，而不是一個基本面產品，那麼「整套都在同一結構裡」是更快的路。