Fair-Value-Daten einbinden
Alle Wege, unsere Fair-Value-Daten woanders zu nutzen: als fertigen Baustein auf der eigenen Website, als Tabelle in Excel oder Google Sheets, als Datensatz für eigene Auswertungen oder direkt im KI-Assistenten. Über 35.000 Aktien, täglich aktualisiert, frei nutzbar mit Quellenangabe (CC BY 4.0). Du brauchst keinen Schlüssel und musst dich nicht anmelden.
1 · Auf der eigenen Website anzeigen
Der einfachste Weg, ohne Programmieren: Code kopieren, in die Seite einfügen, fertig. Es ist reines HTML, funktioniert also in WordPress, Wix, Squarespace, Notion oder im Newsletter, ohne Skript und ohne Anpassung am eigenen Stylesheet.
Kennzahl-Baustein für eine Aktie
Zeigt Fair Value und Abstand zum Kurs. Beispiel Dropbox. So sieht er aus:
Diesen Code kopieren (Klick markiert alles):
Für eine BESTIMMTE Aktie: die jeweilige Aktienseite öffnen und dort das Feld „Einbetten" nutzen, dann trägt der Baustein deren Zahlen.
Liste der unterbewerteten Qualitätsaktien
Die aktuellen Top 5 als kompakte Liste:
- Haier Smart Home Co Ltd+179%
- Contemporary Amperex Technology Co Ltd Class A+173%
- Evolution AB (publ)+166%
- Gree Electric Appliances Inc of Zhuhai+162%
- Sungrow Power Supply Co Ltd+157%
Hinweis: der Schnipsel ist eine Momentaufnahme. Für dauerhaft frische Zahlen den Code gelegentlich neu kopieren oder die Datensätze unten automatisiert einlesen.
2 · In Excel oder Google Sheets
Eine Zeile in eine leere Zelle, und die Liste steht als Tabelle da, mit einem Klick aktualisierbar. Kein Download nötig.
Google Sheets
=IMPORTDATA("https://www.fairvalue-calculator.com/undervalued-stocks.csv")
Excel
Daten → Aus dem Web → obige Adresse einfügen. Excel legt eine aktualisierbare Verbindung an.
3 · Datensätze herunterladen
Fünf fertige, täglich frische Listen. Format über die Endung: .json oder .csv. Keine Anmeldung, kein Schlüssel.
Unterbewertete Qualitätsaktien
40 TitelGroße Namen, die unter unserem Fair Value handeln, mit Qualitätsnote. Optional nach Sektor filtern: ?sector=technology
Felder anzeigen
| Feld | Bedeutung |
|---|---|
ticker | Börsen-Tickersymbol |
company | Firmenname |
upside_pct | Abstand Kurs zu unserem Fair Value in % (positiv = unterbewertet) |
quality_score | Qualitäts-Score 0 bis 100 (Profitabilität, Wachstum, Bilanz, Moat) |
price_local | Aktueller Kurs in der Notierungswährung |
evidence | Konfidenzstufe: low, medium oder high |
sector | GICS-Sektor |
country | Notierungsland |
url | Link zur Aktienseite |
Überbewertete Aktien
Dieselbe Rechnung, andere Richtung: Titel deutlich über unserem Fair Value.
Felder anzeigen
| Feld | Bedeutung |
|---|---|
ticker | Börsen-Tickersymbol |
company | Firmenname |
upside_pct | Abstand Kurs zu unserem Fair Value in % (positiv = unterbewertet) |
quality_score | Qualitäts-Score 0 bis 100 (Profitabilität, Wachstum, Bilanz, Moat) |
price_local | Aktueller Kurs in der Notierungswährung |
evidence | Konfidenzstufe: low, medium oder high |
sector | GICS-Sektor |
country | Notierungsland |
url | Link zur Aktienseite |
Value Traps
Optisch billig, aber schwache Qualität. Der Datensatz, den sonst niemand veröffentlicht.
Felder anzeigen
| Feld | Bedeutung |
|---|---|
ticker | Börsen-Tickersymbol |
company | Firmenname |
upside_pct | Abstand Kurs zu unserem Fair Value in % (positiv = unterbewertet) |
quality_score | Qualitäts-Score 0 bis 100 (Profitabilität, Wachstum, Bilanz, Moat) |
price_local | Aktueller Kurs in der Notierungswährung |
evidence | Konfidenzstufe: low, medium oder high |
sector | GICS-Sektor |
country | Notierungsland |
url | Link zur Aktienseite |
Größte Firmen je Land
520 Firmen aus 42 LändernDie 10 größten börsennotierten Firmen je Land nach Börsenwert in US-Dollar, 20 für die zehn größten Märkte, dazu Fair Value und Qualitätsnote. Eine Zeile je Firma, nur Heimatnotierungen. Optional ein Land: ?country=DE
Felder anzeigen
| Feld | Bedeutung |
|---|---|
country | Länderkürzel (ISO-2) der Heimatbörse |
country_name | Landesname |
rank | Rang im Land nach Börsenwert |
company | Firmenname |
ticker | Ticker |
symbol | Ticker mit Börsenkürzel, z. B. SAP.XETRA |
exchange | Börse |
market_cap_usd | Börsenwert in US-Dollar: Kurs mal Aktienzahl, aus den Feldern dieser Zeile nachrechenbar |
market_cap_reported_usd | Börsenwert, wie ihn unser Datenlieferant meldet (Momentaufnahme, oft älter) |
market_cap_ratio | Verhältnis der beiden Werte, 1,00 = einig. Zeilen über Faktor 2 fliegen raus |
shares_outstanding | Aktienzahl, mit der wir rechnen |
currency | Notierungswährung (dafür gelten Kurs und Fair Value) |
price | Letzter Schlusskurs in der Notierungswährung |
previous_close | Schlusskurs des Vortages |
change_1d_pct | Veränderung zum Vortag in Prozent |
price_date | Handelstag des Kurses |
website | Webadresse der Firma (für Logos über einen Dienst deiner Wahl) |
fair_value | Unser Fair Value je Aktie, null wenn wir ihn zurückhalten |
quality_score | Qualitäts-Score 0 bis 100 |
valuation_status | published oder withheld |
sector | GICS-Sektor |
as_of | Stichtag des Datensatzes |
url | Link zur Aktienseite |
Die 150 größten Firmen der Welt
150 FirmenDieselben Felder, aber ohne Landesraster: die 150 größten börsennotierten Firmen nach Börsenwert in US-Dollar, quer über alle Märkte.
Felder anzeigen
| Feld | Bedeutung |
|---|---|
country | Länderkürzel (ISO-2) der Heimatbörse |
country_name | Landesname |
rank | Rang im Land nach Börsenwert |
company | Firmenname |
ticker | Ticker |
symbol | Ticker mit Börsenkürzel, z. B. SAP.XETRA |
exchange | Börse |
market_cap_usd | Börsenwert in US-Dollar: Kurs mal Aktienzahl, aus den Feldern dieser Zeile nachrechenbar |
market_cap_reported_usd | Börsenwert, wie ihn unser Datenlieferant meldet (Momentaufnahme, oft älter) |
market_cap_ratio | Verhältnis der beiden Werte, 1,00 = einig. Zeilen über Faktor 2 fliegen raus |
shares_outstanding | Aktienzahl, mit der wir rechnen |
currency | Notierungswährung (dafür gelten Kurs und Fair Value) |
price | Letzter Schlusskurs in der Notierungswährung |
previous_close | Schlusskurs des Vortages |
change_1d_pct | Veränderung zum Vortag in Prozent |
price_date | Handelstag des Kurses |
website | Webadresse der Firma (für Logos über einen Dienst deiner Wahl) |
fair_value | Unser Fair Value je Aktie, null wenn wir ihn zurückhalten |
quality_score | Qualitäts-Score 0 bis 100 |
valuation_status | published oder withheld |
sector | GICS-Sektor |
as_of | Stichtag des Datensatzes |
url | Link zur Aktienseite |
Herkunft: unser Fair Value aus mehreren Modellen auf gemeldeten Fundamentaldaten (Pflichtveröffentlichungen) plus Marktdaten Dritter. Aktualisierung: täglich. Jede Antwort trägt snapshot_date und updated_at. Wo wir eine Bewertung zurückhalten, steht null statt einer Zahl.
4 · Im KI-Assistenten (ChatGPT, Claude & Co.)
Verbinde Fair Value Calculator mit ChatGPT, Claude, Perplexity und Co. über unseren MCP-Server. Der Assistent kann dann eine Aktie auflösen, eine Kurzbewertung und ein Fair-Value-Urteil abrufen und zwei Aktien vergleichen.
5 · Im eigenen Code
curl
curl -s https://www.fairvalue-calculator.com/undervalued-stocks.json
Python (pandas)
import pandas as pd
df = pd.read_json("https://www.fairvalue-calculator.com/undervalued-stocks.json")
print(df["stocks"].apply(pd.Series)[["ticker","upside_pct","quality_score"]].head())
JavaScript
const r = await fetch("https://www.fairvalue-calculator.com/undervalued-stocks.json");
const { stocks } = await r.json();
console.table(stocks.slice(0, 10));
Google Sheets
=IMPORTDATA("https://www.fairvalue-calculator.com/undervalued-stocks.csv")
GitHub
Alle Datensätze liegen auch als Git-Repository zum Klonen und Verfolgen bereit (inkl. Markt-Bewertung je Sektor und Land): github.com/petz00711/fvc-open-data
Lizenz & Zitierhinweis
Frei nutzbar unter CC BY 4.0. Eine Quellenangabe ist erwünscht, ein Textnachweis oder ein Link genügt:
Source: Fair Value Calculator (fairvalue-calculator.com), abgerufen am 2026-10-26.
Rate Limits schützen den Dienst; für höhere Frequenz oder eine individuelle Auswertung schreib an [email protected].
Studien & Daten
Datierte Datenstudien aus der Fair-Value-Engine, frei zitierbar mit Quellenangabe. Jede Studie mit Methodik, Limitationen und CSV-Download.
Globaler Markt vs. aggregierter Fair Value: +14,8 % Global Equity Fair Value Report September 2026
Globaler Markt vs. aggregierter Fair Value: +34,6 % Global Equity Fair Value Report August 2026
Globaler Markt vs. aggregierter Fair Value: +34,6 % Global Equity Fair Value Report Juli 2026
Globaler Markt vs. aggregierter Fair Value: +33,8 %
Häufige Fragen
Brauche ich eine Anmeldung oder einen API-Schlüssel?
Nein. Die Datensätze sind ohne Anmeldung und ohne Schlüssel abrufbar, als .json oder .csv, täglich frisch.
Wie bekomme ich die Daten in Excel oder Google Sheets?
In Google Sheets eine Zeile in eine leere Zelle: =IMPORTDATA("https://www.fairvalue-calculator.com/undervalued-stocks.csv"). In Excel: Daten, Aus dem Web, dieselbe Adresse einfügen; die Verbindung lässt sich mit einem Klick aktualisieren.
Darf ich die Daten verwenden und veröffentlichen?
Ja, unter CC BY 4.0 mit Quellenangabe („Quelle: fairvalue-calculator.com"). Keine Anlageberatung.