SEC Data — Financial Statements from SEC EDGAR
SkillCommerce & financeSEC EDGAR financial data: secfi library + structured JSON income statements, balance sheets, cash flow from XBRL facts.
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The instructions your AI receives, as published by gauss314/skills in skills/sec-data/SKILL.md and read by ahel’s review.
Acceso a datos financieros estructurados de la SEC EDGAR mediante la librería secfi + la API JSON de XBRL facts de la SEC.
Obtiene income statements, balance sheets, cash flow statements en formato JSON/CSV estructurado directamente de los filings XBRL.
Soporta US-GAAP (empresas US) e IFRS (empresas extranjeras) con mapping automático de conceptos.
Dependencia
pip install secfi
Requiere pandas y requests (vienen con secfi).
Cómo funciona
La SEC expone datos financieros estructurados via dos endpoints JSON:
| Endpoint | Descripción |
|---|---|
| Company Facts | https://data.sec.gov/api/xbrl/companyfacts/CIK{CIK}.json — Todos los datos XBRL |
| Company Concept | https://data.sec.gov/api/xbrl/companyconcept/CIK{CIK}/us-gaap/{concept}.json — Histórico de un concepto |
El flujo típico:
secfi.getCiks()→ obtiene el CIK del ticker- Fetch
companyfacts/CIK{cik}.json→ obtiene todos los datos financieros estructurados - El script mapea automáticamente conceptos US-GAAP ↔ IFRS según la taxonomía
Taxonomías soportadas
| Taxonomía | Empresas | Formularios | Ejemplos |
|---|---|---|---|
us-gaap | Empresas US | 10-K, 10-Q | AAPL, MSFT, NVDA |
ifrs-full | Empresas extranjeras (Foreign Private Issuers) | 20-F, 6-K | GGAL, BABA, SAP, SPOT |
El script detecta automáticamente la taxonomía y resuelve los conceptos usando un mapping US-GAAP ↔ IFRS.
Autenticación
HEADERS = {"User-Agent": "osojuanferpity@xmail.com"}
La SEC bloquea requests sin User-Agent válido (403 Forbidden). Usar el mismo email que secfi usa internamente.
Script principal: fetch_financials.py
# AAPL (US-GAAP) — todo
python scripts/fetch_financials.py --ticker AAPL --all
# GGAL (IFRS) — todo
python scripts/fetch_financials.py --ticker GGAL --all
# Solo income statement
python scripts/fetch_financials.py --ticker MSFT --income
# Solo balance + cash flow
python scripts/fetch_financials.py --ticker NVDA --balance --cashflow
# Todos los conceptos disponibles (no solo core)
python scripts/fetch_financials.py --ticker AAPL --all --all-concepts
# Output personalizado
python scripts/fetch_financials.py --ticker AAPL --all --output data/aapl
# Solo anual (default)
python scripts/fetch_financials.py --ticker AAPL --all
# Incluir trimestral también
python scripts/fetch_financials.py --ticker AAPL --all --quarterly
Flags disponibles
| Flag | Descripción |
|---|---|
--ticker, -t | Ticker a consultar (requerido) |
--all | Fetch de income + balance + cashflow |
--income | Solo income statement |
--balance | Solo balance sheet |
--cashflow | Solo cash flow statement |
--all-concepts | Todos los conceptos disponibles en la taxonomía (default: solo core) |
--annual | Solo datos anuales (default) |
--quarterly | Incluir datos trimestrales |
--output, -o | Prefijo de archivos de salida |
--quiet, -q | Sin salida detallada |
Output generado
{ticker}_financials.json → JSON completo con todos los conceptos
{ticker}_financials.csv → CSV tabular aplanado (concepto x entry)
{ticker}_financials_income_annual.csv → Matriz concepto x año (income)
{ticker}_financials_balance_annual.csv → Matriz concepto x año (balance)
{ticker}_financials_cashflow_annual.csv → Matriz concepto x año (cash flow)
Mapping IFRS automático
El script incluye un diccionario IFRS_MAP con 33+ conceptos US-GAAP mapeados a sus equivalentes IFRS. Por ejemplo:
| US-GAAP | IFRS (ifrs-full) |
|---|---|
Revenues | RevenueAndOperatingIncome |
OperatingIncomeLoss | ProfitLossFromOperatingActivities |
NetIncomeLoss | ProfitLoss |
StockholdersEquity | Equity |
NetCashProvidedByUsedInOperatingActivities | CashFlowsFromUsedInOperatingActivities |
Free Cash Flow (FCF)
El script calcula automáticamente el FCF:
FCF = Operating CF - CAPEX
Tanto para US-GAAP como IFRS.
Testeado con
AAPL (US-GAAP) — 55 conceptos extraídos ✅
>> Company facts: 4053 KB
>> Income: 13 conceptos x 17 años
>> Balance: 24 conceptos x 17 años
>> Cash flow: 18 conceptos x 17 años
>> FCF 2025: $98.7B
GGAL (IFRS) — 40 conceptos extraídos ✅
>> Company facts: 724 KB
>> Revenue: $7.72B (2024) · Net Income: $1.76B (2024)
>> Balance: Assets $35.3B · Equity $6.58B
>> Cash flow: Operating $3.80B · FCF $3.57B
Rate Limits
| Límite | Comportamiento |
|---|---|
| ~10 req/s | Límite SEC |
| Sin API key | Público, requiere User-Agent con email |
| Datos históricos | No cambian — cachear respuestas |
Errores comunes
| Error | Causa | Solución |
|---|---|---|
403 Forbidden | User-Agent inválido | Usar osojuanferpity@xmail.com |
404 Not Found | CIK incorrecto | Verificar con secfi.getCiks() |
Ticker not found | No está en SEC | Solo empresas que reportan a SEC |
KeyError: us-gaap | Usa IFRS | El script lo resuelve automáticamente |
Estructura del skill
skills/sec-data/
├── SKILL.md # Este archivo
├── references/
│ └── FINANCIALS_REFERENCE.md # Referencia completa: todos los conceptos + mapping IFRS
└── scripts/
└── fetch_financials.py # Script principal con mapping IFRS automático
Signals
- GitHub stars
- 237
- Forks
- 35
- Last commit
- Jun 2026
Advanced
- Catalog kind
- skill
- Gateway key
sec-data- Source
- github.com/gauss314/skills