t187ap03_L 與 mopsfin_t187ap03_O 是什麼？上市櫃公司基本資料端點

這兩個端點是什麼

公司基本資料（company profile）是把代號對應到公司實體的主檔——做任何跨資料集分析前，你都需要它來對映代號、產業與公司名稱。上市版在 TWSE 網域、上櫃版在 TPEx 網域，2026-07-31 實測分別回傳約一千一百筆與約九百筆。

# 上市
curl "https://openapi.twse.com.tw/v1/opendata/t187ap03_L"

# 上櫃
curl "https://www.tpex.org.tw/openapi/v1/mopsfin_t187ap03_O"

欄位對照：同一份資料，兩套命名

這是使用這組端點最需要留意的地方。兩邊的欄位語意幾乎一致，但命名語言不同，直接把兩個 JSON 陣列接起來會得到兩組不相容的 key。以下是主要欄位的對照：

• 公司代號 ↔ SecuritiesCompanyCode
• 公司名稱 ↔ CompanyName
• 公司簡稱 ↔ CompanyAbbreviation
• 產業別 ↔ SecuritiesIndustryCode
• 營利事業統一編號 ↔ UnifiedBusinessNo.（注意結尾的句點也是 key 的一部分）
• 董事長 ↔ Chairman；總經理 ↔ GeneralManager；發言人 ↔ Spokesman
• 出表日期 ↔ Date（皆為民國年字串）

import requests

listed = requests.get("https://openapi.twse.com.tw/v1/opendata/t187ap03_L", timeout=30).json()
otc = requests.get("https://www.tpex.org.tw/openapi/v1/mopsfin_t187ap03_O", timeout=30).json()

def normalize(row, listed_market):
    if listed_market:
        return {"symbol": row["公司代號"], "name": row["公司簡稱"], "industry": row["產業別"], "market": "TWSE"}
    return {"symbol": row["SecuritiesCompanyCode"], "name": row["CompanyAbbreviation"],
            "industry": row["SecuritiesIndustryCode"], "market": "TPEx"}

universe = [normalize(r, True) for r in listed] + [normalize(r, False) for r in otc]
print(len(universe))

它的限制

• 只有現況，沒有沿革：端點給的是當下的公司主檔，不含歷史變更。公司改名、換產業分類、董事長異動都只會看到最新狀態，回測時無法還原「當時」的樣貌。
• 沒有已下市公司：主檔只涵蓋目前掛牌的公司。要做無存活者偏誤的研究，缺少已下市標的會系統性高估績效。
• 產業別為代碼：回傳的是產業代碼（例如 01），代碼與名稱的對應需另行取得。
• 兩套命名需自行對映：如上，跨市場合併必須自建對映層，並在官方調整欄位時維護。
• 文字欄位含全形空白與「－」：無資料時以全形破折號表示，需自行清洗。

需要沿革與已下市標的時的做法

研究上真正會出問題的是「已下市公司不見了」。TW Market Data 的上市日線保留了 311 檔已停止交易股票的完整價史（其中 262 檔帶有官方下市日期），公司主檔與產業分類以同一套 schema 提供，上市上櫃不必自行對映。

curl "https://api.twmarketdata.com/v2/datasets/security-master?symbol=2330" \
  -H "X-API-Key: $TWMD_API_KEY"