财务分析（每股指标） (cn_stock_financial_xps)

## 一、数据简介 **请注意：该表不是日频数据，不能直接作为因子使用。该表适合对财务数据有深入研究的用户，日频财务数据的加工方法见文末“通用文档”。** 每股指标（Per Share Metrics）是指公司财务状况和经营成果的重要指标，它们能帮助投资者评估公司的盈利能力和财务健康状况。 - 数据起始时间：2010-01-04 - 数据结束时间：2026-11-10 - 数据更新频率：不定期，上市公司发布相关公告时更新 ## 二、主键说明 | 关键字 | 释意 | | --- | --- | | date | 公告日，表示站在这一天能看到的财务数据（`shift = 0` 为当时最新一期），不是报告期（报告期见 report_date），可能不是交易日；与 cn_stock_financial_changedate 中的 changedate 对应，详见文末“通用文档” | | instrument | 股票代码 | | report_date | 财务报告期，规则见文末“通用文档” | | shift | 偏移期，站在 date 这一天，向前偏移 n 期的财务数据，0 为当时最新一期，单位为季度 | ## 三、字段说明 字段名由下表的英文字段加后缀组成，后缀表示取数口径：_lf 最新一期，_mrq 单季度，_ttm 滚动十二期。不是每个指标都有三种后缀，具体字段以表结构为准。 | 中文名 | 英文字段 | 中文公式 | 英文公式 | | --- | --- | --- | --- | | 基本每股收益(原始) | `basic_eps_raw` | `取自“财务数据”` | `取自“财务数据”` | | 基本每股收益 | `basic_eps` | `归属于母公司所有者的净利润 / 当期实际发行在外的普通股加权平均数` | `Net profit attributable to parent company / Weighted average number of ordinary shares outstanding during the period` | | 基本每股收益(期末股本摊薄) | `basic_eps_period_capital` | `归属于母公司所有者的净利润 / 报告期期末总股本` | `Net profit attributable to parent company / Total shares at the end of the reporting period` | | 基本每股收益(最新股本摊薄) | `basic_eps_latest_capital` | `归属于母公司所有者的净利润 / 最新总股本` | `Net profit attributable to parent company / Latest total shares` | | 稀释每股收益(原始) | `diluted_eps_raw` | `取自“财务数据”` | `取自“财务数据”` | | 稀释每股收益 | `diluted_eps` | `稀释归属于母公司所有者的净利润 / 当期实际发行在外的普通股加权平均数` | `Diluted net profit attributable to parent company / Weighted average number of ordinary shares outstanding during the period` | | 基本每股收益(扣除) | `real_basic_eps` | `扣除非经常损益后的归属母公司净利润 / 当期实际发行在外的普通股加权平均数` | `Net profit attributable to parent company after excluding non-recurring gains and losses / Weighted average number of ordinary shares outstanding during the period` | | 基本每股收益(扣除，期末股本摊薄) | `real_basic_eps_period_capital` | `扣除非经常损益后的归属母公司净利润 / 报告期期末总股本` | `Net profit attributable to parent company after excluding non-recurring gains and losses / Total shares at the end of the reporting period` | | 基本每股收益(扣除，最新股本摊薄) | `real_basic_eps_latest_capital` | `扣除非经常损益后的归属母公司净利润 / 最新总股本` | `Net profit attributable to parent company after excluding non-recurring gains and losses / Latest total shares` | | 稀释每股收益(扣除) | `diluted_eps_real` | `扣除非经常损益后的归属母公司净利润 / 稀释总股本` | `Net profit attributable to parent company after excluding non-recurring gains and losses / Diluted total shares` | | 每股净资产 | `bps` | `(归属于母公司所有者权益合计- 其他权益工具) / 最新总股本` | `(Total equity attributable to parent company - Other equity instruments) / Latest total shares` | | 每股营业总收入 | `total_revenue_ps` | `营业总收入 / 最新总股本` | `Operating revenue / Latest total shares` | | 每股营业收入 | `revenue_ps` | `营业收入 / 最新总股本` | `Operating income / Latest total shares` | | 每股资本公积 | `capital_reserves_ps` | `资本公积 / 最新总股本` | `Capital reserves / Latest total shares` | | 每股盈余公积 | `surplus_reserve_ps` | `盈余公积 / 最新总股本` | `Surplus reserve / Latest total shares` | | 每股未分配利润 | `undistributed_profit_ps` | `未分配利润 / 最新总股本` | `Undistributed profit / Latest total shares` | | 每股留存收益 | `retained_income_ps` | `留存收益 / 最新总股本` | `Retained earnings / Latest total shares` | | 每股现金流量净额 | `cce_ps` | `现金及现金等价物净增加额 / 最新总股本` | `Net increase in cash and cash equivalents / Latest total shares` | | 每股息税前利润 | `ebit_ps` | `息税前利润 / 最新总股本` | `EBIT / Latest total shares` | | 每股息税折旧摊销前利润 | `ebitda_ps` | `息税折旧摊销前利润 / 最新总股本` | `EBITDA / Latest total shares` | | 每股企业自由现金流量 | `fcff_ps` | `企业自由现金流量 / 最新总股本` | `Free cash flow to firm / Latest total shares` | | 每股股东自由现金流 | `fcfe_ps` | `股东自由现金流量 / 最新总股本` | `Free cash flow to equity / Latest total shares` | ## 四、示例数据 2026-11-03 至 2026-11-10 的数据，字段较多，只展示 7 个字段，按日期、股票代码、报告期排序，展示前 5 行和后 5 行。 | date | instrument | report_date | shift | basic_eps_raw_lf | basic_eps_period_capital_lf | basic_eps_latest_capital_lf | diluted_eps_raw_lf | real_basic_eps_period_capital_lf | real_basic_eps_latest_capital_lf | bps_lf | total_revenue_ps_lf | revenue_ps_lf | capital_reserves_ps_lf | surplus_reserve_ps_lf | undistributed_profit_ps_lf | retained_income_ps_lf | cce_ps_lf | ebit_ps_lf | ebitda_ps_lf | fcff_ps_lf | fcfe_ps_lf | basic_eps_period_capital_mrq | basic_eps_latest_capital_mrq | real_basic_eps_period_capital_mrq | real_basic_eps_latest_capital_mrq | total_revenue_ps_mrq | revenue_ps_mrq | cce_ps_mrq | ebit_ps_mrq | ebitda_ps_mrq | fcff_ps_mrq | fcfe_ps_mrq | basic_eps_period_capital_ttm | basic_eps_latest_capital_ttm | real_basic_eps_period_capital_ttm | real_basic_eps_latest_capital_ttm | total_revenue_ps_ttm | revenue_ps_ttm | cce_ps_ttm | ebit_ps_ttm | ebitda_ps_ttm | fcff_ps_ttm | fcfe_ps_ttm | |:--------------------|:-------------|:--------------------|--------:|-------------------:|------------------------------:|------------------------------:|---------------------:|-----------------------------------:|-----------------------------------:|----------:|----------------------:|----------------:|-------------------------:|------------------------:|-----------------------------:|------------------------:|------------:|-------------:|---------------:|-------------:|-------------:|-------------------------------:|-------------------------------:|------------------------------------:|------------------------------------:|-----------------------:|-----------------:|-------------:|--------------:|----------------:|--------------:|--------------:|-------------------------------:|-------------------------------:|------------------------------------:|------------------------------------:|-----------------------:|-----------------:|-------------:|--------------:|----------------:|--------------:|--------------:| | 2026-11-06 00:00:00 | 688347.SH | 2019-12-31 00:00:00 | 27 | 0.81 | nan | 0.539085 | 0.8 | nan | nan | 7.59245 | 3.38203 | 3.38203 | 3.02667 | 0.298856 | -2.36438 | -2.06552 | -1.04228 | 0.550652 | 1.02044 | -2.32041 | -2.33596 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | | 2026-11-06 00:00:00 | 688347.SH | 2020-12-31 00:00:00 | 23 | 0.39 | nan | 0.262099 | 0.39 | nan | nan | 7.93481 | 3.49341 | 3.49341 | 3.04013 | 0.350484 | -2.15391 | -1.80342 | 1.39924 | -0.0137241 | 0.737709 | -1.91772 | -0.021834 | nan | -0.276985 | nan | nan | 0.11138 | 0.11138 | 2.44152 | -0.564376 | -0.28274 | 0.361645 | -0.832224 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | | 2026-11-06 00:00:00 | 688347.SH | 2021-12-31 00:00:00 | 19 | 1.28 | nan | 0.860774 | 1.26 | nan | nan | 8.85736 | 5.5119 | 5.5119 | 3.03477 | 0.466744 | -1.40939 | -0.942648 | 2.20103 | 0.897083 | 1.97166 | -3.17545 | 0.260587 | nan | 0.598674 | nan | nan | 2.01849 | 2.01849 | 0.801797 | 0.910807 | 1.23395 | -0.0322141 | 1.50794 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | | 2026-11-06 00:00:00 | 688347.SH | 2022-03-31 00:00:00 | 18 | 0.49 | nan | 0.332719 | 0.49 | nan | nan | 9.13008 | 1.97417 | 1.97417 | 3.03538 | 0.494328 | -1.10426 | -0.609929 | 0.262387 | 0.292656 | 0.292656 | -0.570832 | -0.557043 | nan | 0.332719 | nan | nan | 1.97417 | 1.97417 | 0.262387 | 0.292656 | 0.292656 | -0.570832 | -0.557043 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | | 2026-11-06 00:00:00 | 688347.SH | 2022-06-30 00:00:00 | 17 | 0.92 | nan | 0.623791 | 0.91 | nan | nan | nan | 4.11205 | 4.11205 | nan | nan | nan | 0 | 0.61985 | 0.779111 | 1.56489 | 4.98538 | 4.9565 | nan | 0.291073 | nan | nan | 2.13788 | 2.13788 | 0.357463 | 0.486455 | 0.486455 | 4.72375 | 4.68109 | nan | 0.94548 | nan | nan | 6.24192 | 6.24192 | 3.86317 | 1.12554 | 1.12554 | 3.91208 | 3.45268 | | 2026-11-10 00:00:00 | 688235.SH | 2025-09-30 00:00:00 | 4 | 0.81 | 0.739023 | 0.738253 | 0.77 | 0.629241 | 0.628585 | 19.0204 | 17.8924 | 17.8924 | 57.9424 | nan | -39.894 | -39.894 | 0.881946 | 1.07675 | 1.07675 | -6.69622 | -7.05455 | 0.447084 | 0.446618 | 0.459767 | 0.459288 | 6.53379 | 6.53379 | 0.00506845 | 0.553347 | 0.553347 | -5.17809 | -5.1975 | -0.099305 | -0.0992015 | -0.272368 | -0.272084 | 23.1302 | 23.1302 | 0.893145 | 0.692672 | 0.692672 | -7.68112 | -8.10197 | | 2026-11-10 00:00:00 | 688235.SH | 2025-12-31 00:00:00 | 3 | 1.03 | 0.948096 | 0.947108 | 0.98 | 0.921548 | 0.920587 | 19.8663 | 24.7847 | 24.7847 | 58.7776 | nan | -39.6852 | -39.6852 | 1.91074 | 1.8627 | 2.63978 | -10.8627 | -10.8562 | 0.209073 | 0.208855 | 0.292306 | 0.292002 | 6.89222 | 6.89222 | 1.0288 | 0.785954 | 0.785954 | -4.95667 | -4.59177 | 0.948096 | 0.947108 | 0.921548 | 0.920587 | 24.7847 | 24.7847 | 1.91074 | 1.8627 | 1.8627 | -11.6398 | -11.6333 | | 2026-11-10 00:00:00 | 688235.SH | 2026-03-31 00:00:00 | 2 | 1.11 | 1.04305 | 1.04247 | 1.06 | 0.904488 | 0.90398 | 21.4172 | 6.83664 | 6.83664 | 59.4827 | nan | -38.6427 | -38.6427 | 1.48411 | 1.29647 | 1.29647 | -0.567799 | -0.342788 | 1.04305 | 1.04247 | 0.904488 | 0.90398 | 6.83664 | 6.83664 | 1.48411 | 1.29647 | 1.29647 | -0.567799 | -0.342788 | 2.052 | 2.05085 | 1.95285 | 1.95176 | 26.4031 | 26.4031 | 3.03743 | 3.07378 | 3.07378 | -11.3264 | -10.6363 | | 2026-11-10 00:00:00 | 688235.SH | 2026-06-30 00:00:00 | 1 | nan | 2.12158 | 2.12061 | nan | 1.89291 | 1.89204 | 22.9702 | 14.4069 | 14.4069 | 60.19 | nan | -37.5646 | -37.5646 | 2.80766 | 2.87874 | 3.30261 | -0.23732 | -0.0873083 | 1.07864 | 1.07815 | 0.988514 | 0.988064 | 7.57025 | 7.57025 | 1.32355 | 1.58227 | 1.58227 | -0.0906269 | -0.165626 | 2.77735 | 2.77609 | 2.64454 | 2.64333 | 27.8329 | 27.8329 | 3.84153 | 4.21804 | 4.21804 | -10.783 | -10.2875 | | 2026-11-10 00:00:00 | 688235.SH | 2026-09-30 00:00:00 | 0 | 4.16 | 3.92523 | 3.92607 | 3.95 | 3.60954 | 3.61031 | 25.6027 | 22.6893 | 22.6893 | 61.2213 | nan | -35.7591 | -35.7591 | 2.89635 | 4.87773 | 4.87773 | -1.36238 | -1.24671 | 1.80507 | 1.80545 | 1.7179 | 1.71826 | 8.28237 | 8.28237 | 0.0886892 | 1.99899 | 1.99899 | -0.708413 | -0.742757 | 4.13404 | 4.13492 | 3.90148 | 3.90231 | 29.5815 | 29.5815 | 3.92515 | 5.66368 | 5.66368 | -6.2918 | -5.81124 | ## 通用文档 ## 【财务数据通用】一、数据体系 平台的财务数据分四类，从原始披露到加工指标逐层派生： | 类别 | 数据表 | 说明 | | --- | --- | --- | | 原始数据 | 资产负债表、利润表、现金流量表 PIT（`cn_stock_financial_*_pit`），财报变更日期（`cn_stock_financial_changedate`），财务附注（`cn_stock_financial_note_*`） | 公司披露什么就记录什么，只在披露财报时有记录，不是日频 | | 衍生数据 | `cn_stock_financial_lf_shift`、`ly_shift`、`mrq_shift`、`ttm_shift`、`notes_shift` | 把原始数据加工成最新一期（LF）、最新年报（LY）、单季度（MRQ）、滚动十二期（TTM），并用 `shift` 带出历史各期 | | 财务分析 | `cn_stock_financial_profitability`、`growth`、`operating`、`debt_repay`、`capital`、`cash_flow`、`earning_quality`、`xps`、`derivative` | 在衍生数据的基础上做加减乘除得到的财务指标 | | 盈利预期 | `cn_stock_financial_earnings_preview`、`cn_stock_financial_forecast_consensus_rolling` | 业绩快报和机构一致预期，口径独立，见各表文档 | 以上财务表都不是日频数据，不能直接当作每日因子使用，需要先按公告日对齐到交易日，做法见本文五。衍生数据和财务分析适合对财务数据有较深了解、希望构建复杂财务因子的用户。 ## 【财务数据通用】二、date 与 report_date 财务表里有两个时间概念，含义不同，使用时不要混淆： - `date`：公告日，即这条财务数据对外公布（首次披露或更正）的日期，也是这条数据可以被使用的最早日期。`date` 不是报告期。 - `report_date`：报告期，即这条数据属于哪一期财报。 关于 `date` 的几点说明： - `date` 就是公告日，原样记录，公告日不是交易日（周末、节假日）时也不会顺延，所以 `date` 可能不是交易日。按交易日使用时，用 `date <= 交易日` 取最新的记录即可（见本文五的 `ASOF JOIN`）。 - `date` 来自 `cn_stock_financial_changedate` 的 `changedate`，二者约等于同一个日期。数据入库时会去重，所有字段的取值完全相同的记录只保留一条。 - 原始表（三大报表 PIT、财务附注）中，一行是某个公司某个报告期在某个公告日的版本。同一个 `report_date` 首次披露和后来更正，会有不同的 `date`。 - 衍生表和财务分析表中，`date` 同样是公告日，表里只有公司有公告的日期。站在这一天，`shift = 0` 是当时能看到的最新一期，`shift = 1, 2…` 是更早的各期，数值是当时能看到的版本，示例见本文四。 报告期的取值： - xxxx-03-31 表示 xxxx 年一季报，比如 2024-03-31 指 2024 年一季报 - xxxx-06-30 表示 xxxx 年半年报，比如 2024-06-30 指 2024 年半年报 - xxxx-09-30 表示 xxxx 年三季报，比如 2024-09-30 指 2024 年三季报 - xxxx-12-31 表示 xxxx 年年报，比如 2024-12-31 指 2024 年年报 上市公司一年内披露四次财务报告，披露时限如下： - 一季报：应在 4 月 30 日前披露 - 半年报：应在 8 月 31 日前披露 - 三季报：应在 10 月 31 日前披露 - 年报：应在次年 4 月 30 日前披露 判断某一天能看到哪些数据要用 `date`，不能用 `report_date`，否则会用到当时还没有公布的数据。 ## 【财务数据通用】三、PIT (Point in Time) 上市公司除了正常披露财务报表外，后续会时常对历史财务数据进行修正。因此在量化投资领域，加工财务数据时不能只用最新修正后的数据，而要基于历史时间节点获取当时能获取的最新数据。PIT（Point In Time）数据指的是在某个时间点上，基于已公布的财务报表获取的某个财务指标的取值。 以 002473.SZ 的财务数据为例，在平台上调用以下代码： ```python import dai import pandas as pd pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}'.format) dai.query(""" SELECT date, instrument, report_date, change_type, total_current_assets FROM cn_stock_financial_balance_general_pit WHERE instrument='002473.SZ' AND report_date='2019-12-31' AND date>'2020-01-01' """).df() ``` 运行上述代码，能得到以下数据： | date | instrument | report_date | change_type | total_current_assets | | --- | --- | --- | --- | --- | | 2020-04-30 | 002473.SZ | 2019-12-31 | 0 | 223449880.95 | | 2020-08-27 | 002473.SZ | 2019-12-31 | 1 | 228470428.90 | | 2020-10-26 | 002473.SZ | 2019-12-31 | 1 | 228470428.90 | | 2021-04-29 | 002473.SZ | 2019-12-31 | 1 | 228470428.90 | 该公司于 2020 年 4 月 30 日首次公布 2019 年年报，披露的流动资产（total_current_assets）为 223449880.95，又于 2020 年 8 月 27 日对 2019 年年报的流动资产进行修正，修正为 228470428.90，因此 2019 年年报在表中有多条记录。 date 为 2020-08-27、2020-10-26、2021-04-29 的 total_current_assets 取值相同，这些重复记录是必要的：公司每披露某一期财报，都会附带上年同期或上年年末的数据作对比，极少部分公司即使不发布修正公告，也会通过这种方式修改历史财务数据，所以每次披露都保留一条记录。 原始数据表里与此相关的字段： | 字段 | 释意 | | --- | --- | | change_type | 0 表示首次披露的财务数据，1 表示非首次披露或有更改的财务数据 | | fs_quarter_index | 对应季度，1 指一季报，2 指半年报，3 指三季报，4 指年报，仅报表 PIT 表有 | ## 【财务数据通用】四、衍生数据：LF、LY、MRQ、TTM 与 shift 原始财务数据只在公司披露财报时才有记录，这类非规整的数据很难直接用于量化投资。衍生数据把原始数据加工成四类，字段名就是原始财务字段加上对应的后缀。要查具体字段，先在原始财报的文档里找到财务字段，再加上后缀，比如利润表的 `net_profit` 对应 `net_profit_lf`、`net_profit_ttm`。 - lf（last file）：取自最新一期财务数据，表为 `cn_stock_financial_lf_shift` - ly（last year）：取自最新一期年报财务数据，表为 `cn_stock_financial_ly_shift` - mrq（most recent quarter）：最新一个单季度的财务数据，表为 `cn_stock_financial_mrq_shift` - ttm（trailing twelve months）：最新滚动十二个月的财务数据，表为 `cn_stock_financial_ttm_shift` - shift（偏移期）：站在历史节点上向前偏移 n 期，shift=0 为当期，shift=1 为上一期。LF、MRQ、TTM 以季为单位，LY 以年为单位 在平台加工的“衍生数据”和“财务分析”两大类财务数据中，我们同样进行 PIT 处理，以 002473.SZ 这只股票的流动资产（total_current_assets）数据举例： ```python import dai import pandas as pd pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}'.format) dai.query(""" SELECT date, instrument, report_date, shift, total_current_assets_lf FROM cn_stock_financial_lf_shift WHERE instrument='002473.SZ' AND shift < 3 AND ((date='2020-04-30') OR (date='2020-08-27')) """).df().sort_values("date") ``` 通过上述代码，我们得到以下数据，可以看出，站在 2020 年 4 月 30 日这一天，我们能获取到的 2019 年年报的流动资产为 223449880.95，但站在 2020-08-27 这一天时，我们能获取到的 2019 年年报的流动资产为 228470428.90。 | date | instrument | report_date | shift | total_current_assets_lf | | --- | --- | --- | --- | --- | | 2020-04-30 | 002473.SZ | 2019-09-30 | 2 | 268546184.69 | | 2020-04-30 | 002473.SZ | 2019-12-31 | 1 | **223449880.95** | | 2020-04-30 | 002473.SZ | 2020-03-31 | 0 | 213964081.16 | | 2020-08-27 | 002473.SZ | 2019-12-31 | 2 | **228470428.90** | | 2020-08-27 | 002473.SZ | 2020-03-31 | 1 | 233220236.75 | | 2020-08-27 | 002473.SZ | 2020-06-30 | 0 | 222315509.19 | ## 【财务数据通用】五、日频财务数据与日频 ROE 因子 衍生数据按公告日存储，不是日频。要得到日频数据，把财务表按公告日对齐到交易日：某一天只使用当天及之前已经公告的最新一期（`shift = 0`），在下一次公告之前沿用上一期的值。DAI SQL 用 `ASOF JOIN` 完成。 下面以日频 ROE 为例，ROE = 滚动十二期归属母公司股东的净利润 / 最新一期归属母公司股东的所有者权益： ```python import dai df = dai.query(""" SELECT b.date, b.instrument, t.net_profit_to_parent_shareholders_ttm / l.total_equity_to_parent_shareholders_lf AS roe_ttm FROM cn_stock_bar1d b ASOF JOIN (SELECT * FROM cn_stock_financial_ttm_shift WHERE shift = 0) t ON b.instrument = t.instrument AND b.date >= t.date ASOF JOIN (SELECT * FROM cn_stock_financial_lf_shift WHERE shift = 0) l ON b.instrument = l.instrument AND b.date >= l.date WHERE b.date >= '2024-01-01' ORDER BY b.date, b.instrument """, filters={"date": ["2023-01-01", "2024-12-31"]}).pl() ``` - `filters` 的起点要早于第一个需要的交易日，这里提前一年，这样起点之前已经公告的财报也能取到。 - 所有者权益为 0 或负数时，ROE 会是无穷值或负值，使用前需要处理。 - 其他财务科目的日频因子写法相同，只需替换字段和后缀。现成的 ROE 指标见 `cn_stock_financial_profitability` 的 `roe_avg_ttm`、`roe_period_ttm` 等字段。 平台还提供过已按日频处理好的财务表 `cn_stock_factors_financial_items`，以 002473.SZ 的流动资产（total_current_assets）数据举例（该表已不建议使用，建议基于衍生数据自行计算）： ```python import dai import pandas as pd pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}'.format) dai.query(""" SELECT date, instrument, total_current_assets_ly FROM cn_stock_factors_financial_items WHERE instrument='002473.SZ' AND ((date>'2020-04-25' and date<'2020-05-05') OR (date>'2020-08-25' and date<'2020-09-01')) """).df().sort_values("date") ``` 通过上述代码，我们得到以下数据。可以看出，当日期来到 2020 年 4 月 30 日这一天时，我们能获取到最新的流动资产（年报）数据是 223449880.95，这个数值一直保持到 2020 年 8 月 27 日，最新一期年报的流动资产变为了 228470428.90，符合预期。 | date | instrument | total_current_assets_ly | | --- | --- | --- | | 2020-04-27 | 002473.SZ | 330113974.90 | | 2020-04-28 | 002473.SZ | 330113974.90 | | 2020-04-29 | 002473.SZ | 330113974.90 | | 2020-04-30 | 002473.SZ | **223449880.95** | | 2020-08-26 | 002473.SZ | 223449880.95 | | 2020-08-27 | 002473.SZ | **228470428.90** | | 2020-08-28 | 002473.SZ | 228470428.90 | | 2020-08-31 | 002473.SZ | 228470428.90 | ## 【财务数据通用】六、财务分析与财务附注 - 财务分析表在衍生数据（LF、MRQ、TTM）的基础上通过加减乘除计算各类财务指标，所以数据结构、`shift` 的含义都与衍生数据相同，字段名带 `_lf`、`_mrq`、`_ttm` 后缀。各指标的计算公式见各表文档的“字段说明”。 - 财务附注是对资产负债表、利润表和现金流量表有关项目的说明，主要包括非经常性项目、收入明细、费用明细、投资收益等。多数附注科目只在半年报和年报中披露，一季报、三季报对应的记录大部分附注字段为空，使用时建议按 `report_date` 的月份筛选出 06-30 和 12-31 的记录。非经常性损益等少数科目在一季报、三季报中也有数据。 ## 【财务数据通用】七、收录范围 - 目前只收录合并报表的数据，没有母公司报表。 - 报表 PIT 表目前只收录一般企业的财务科目，针对金融类企业的特殊字段后续会逐渐加入。