Connect met Like-minded Crypto Enthusiasts! Connect op Discord! Check onze Discord Het Ethereum Layer 2-netwerk Linea heeft een nieuwe stap gezet. Met de lancering van het Ignition programma wil Linea maar liefst $1 miljard aan Total Value Locked aantrekken. Het initiatief, dat op 2 september 2025 van start ging, verdeelt in totaal 1 miljard LINEA tokens en is bedoeld om de groei van DeFi toepassingen op het netwerk te versnellen. Wat is het Ignition-programma? Ignition is een door het Linea goedgekeurd beloningsprogramma dat is opgezet om actieve liquiditeit naar het netwerk te trekken. Het idee is om gebruikers en protocollen te belonen met LINEA tokens. Linea wilt zich positioneren als een van de meest kapitaal efficiënte Layer 2 oplossingen op Ethereum. Bekende protocollen zoals Aave en Etherex behoren tot de eerste deelnemers. Volgens Linea is het programma ontworpen om niet alleen kapitaal aan te trekken, maar ook om deelname te stimuleren. Het aansluiten bij de airdrop en tokenomics Het Ignition-programma volgt kort op de introductie van de eligibility checker voor de aankomende Linea airdrop. Tijdens deze airdrop wordt ruim 9,3 miljard LINEA verdeeld onder bijna 750.000 wallets die eerder deelnamen aan campagnes zoals Linea Voyage en Linea Surge. De tokenomics van LINEA spelen een belangrijke rol. Van het totale aanbod is 85% gereserveerd voor het ecosysteem, verdeeld over airdrops en een tienjarig Ecosystem Fund. Dit fonds wordt beheerd door het Linea Consortium.Teamleden en investeerders ontvangen geen directe allocatie, waardoor de focus volledig ligt op gebruikers en ontwikkelaars. Impact op Ethereum en DeFi De timing van Ignition is bijzonder, zeker gezien de recente prestaties van Ethereum. De koers van ETH is op moment van schrijven $4.475 en heeft in de afgelopen 30 dagen een stijging van 22,85% laten zien. Door juist nu een groot beloningsprogramma te lanceren, lift Linea mee op het positieve sentiment rondom Ethereum en de bredere DeFi-markt. Bron: CoinMarketCap Het succes van Linea zal afhangen van de mate waarin het gebruikers weet te holden na de incentives. In de DeFi-wereld is bekend dat liquiditeit vaak vluchtig is en snel verschuift naar platforms met de hoogste beloningen. Door een combinatie van airdrops en tokenomics lijkt Linea zich te positioneren voor duurzame groei. Linea ten opzichte van de concurrentie Met Ignition treedt Linea direct in de arena met andere Ethereum L2’s zoals Arbitrum, Optimism en zkSync, die allemaal concurreren om liquiditeit en ontwikkelaars. Het gebruik van zkEVM-technologie en de focus op deflatoire tokenomics geven Linea een uniek profiel. Waar veel netwerken afhankelijk zijn van korte termijn beloningen, probeert Linea de balans te vinden tussen directe incentives en een duurzame groei. De komende maanden zal duidelijk worden of het Ignition programma zijn doel van $1 miljard TVL weet te halen. Een ding is zeker, Linea begint hiermee de strijd om de toppositie onder Ethereum’s Layer 2-netwerken. Best wallet - betrouwbare en anonieme wallet Best wallet - betrouwbare en anonieme wallet Meer dan 60 chains beschikbaar voor alle crypto Vroege toegang tot nieuwe projecten Hoge staking belongingen Lage transactiekosten Best wallet review Koop nu via Best Wallet Let op: cryptocurrency is een zeer volatiele en ongereguleerde investering. Doe je eigen onderzoek. Het bericht Linea start Ignition rewards-programma voor liquiditeit is geschreven door Timo Bruinsel en verscheen als eerst op Bitcoinmagazine.nl.Connect met Like-minded Crypto Enthusiasts! Connect op Discord! Check onze Discord Het Ethereum Layer 2-netwerk Linea heeft een nieuwe stap gezet. Met de lancering van het Ignition programma wil Linea maar liefst $1 miljard aan Total Value Locked aantrekken. Het initiatief, dat op 2 september 2025 van start ging, verdeelt in totaal 1 miljard LINEA tokens en is bedoeld om de groei van DeFi toepassingen op het netwerk te versnellen. Wat is het Ignition-programma? Ignition is een door het Linea goedgekeurd beloningsprogramma dat is opgezet om actieve liquiditeit naar het netwerk te trekken. Het idee is om gebruikers en protocollen te belonen met LINEA tokens. Linea wilt zich positioneren als een van de meest kapitaal efficiënte Layer 2 oplossingen op Ethereum. Bekende protocollen zoals Aave en Etherex behoren tot de eerste deelnemers. Volgens Linea is het programma ontworpen om niet alleen kapitaal aan te trekken, maar ook om deelname te stimuleren. Het aansluiten bij de airdrop en tokenomics Het Ignition-programma volgt kort op de introductie van de eligibility checker voor de aankomende Linea airdrop. Tijdens deze airdrop wordt ruim 9,3 miljard LINEA verdeeld onder bijna 750.000 wallets die eerder deelnamen aan campagnes zoals Linea Voyage en Linea Surge. De tokenomics van LINEA spelen een belangrijke rol. Van het totale aanbod is 85% gereserveerd voor het ecosysteem, verdeeld over airdrops en een tienjarig Ecosystem Fund. Dit fonds wordt beheerd door het Linea Consortium.Teamleden en investeerders ontvangen geen directe allocatie, waardoor de focus volledig ligt op gebruikers en ontwikkelaars. Impact op Ethereum en DeFi De timing van Ignition is bijzonder, zeker gezien de recente prestaties van Ethereum. De koers van ETH is op moment van schrijven $4.475 en heeft in de afgelopen 30 dagen een stijging van 22,85% laten zien. Door juist nu een groot beloningsprogramma te lanceren, lift Linea mee op het positieve sentiment rondom Ethereum en de bredere DeFi-markt. Bron: CoinMarketCap Het succes van Linea zal afhangen van de mate waarin het gebruikers weet te holden na de incentives. In de DeFi-wereld is bekend dat liquiditeit vaak vluchtig is en snel verschuift naar platforms met de hoogste beloningen. Door een combinatie van airdrops en tokenomics lijkt Linea zich te positioneren voor duurzame groei. Linea ten opzichte van de concurrentie Met Ignition treedt Linea direct in de arena met andere Ethereum L2’s zoals Arbitrum, Optimism en zkSync, die allemaal concurreren om liquiditeit en ontwikkelaars. Het gebruik van zkEVM-technologie en de focus op deflatoire tokenomics geven Linea een uniek profiel. Waar veel netwerken afhankelijk zijn van korte termijn beloningen, probeert Linea de balans te vinden tussen directe incentives en een duurzame groei. De komende maanden zal duidelijk worden of het Ignition programma zijn doel van $1 miljard TVL weet te halen. Een ding is zeker, Linea begint hiermee de strijd om de toppositie onder Ethereum’s Layer 2-netwerken. Best wallet - betrouwbare en anonieme wallet Best wallet - betrouwbare en anonieme wallet Meer dan 60 chains beschikbaar voor alle crypto Vroege toegang tot nieuwe projecten Hoge staking belongingen Lage transactiekosten Best wallet review Koop nu via Best Wallet Let op: cryptocurrency is een zeer volatiele en ongereguleerde investering. Doe je eigen onderzoek. Het bericht Linea start Ignition rewards-programma voor liquiditeit is geschreven door Timo Bruinsel en verscheen als eerst op Bitcoinmagazine.nl.
Linea start Ignition rewards-programma voor liquiditeit
Connect met Like-minded Crypto Enthusiasts! Connect op Discord! Check onze Discord Het Ethereum Layer 2-netwerk Linea heeft een nieuwe stap gezet. Met de lancering van het Ignition programma wil Linea maar liefst $1 miljard aan Total Value Locked aantrekken. Het initiatief, dat op 2 september 2025 van start ging, verdeelt in totaal 1 miljard LINEA tokens en is bedoeld om de groei van DeFi toepassingen op het netwerk te versnellen. Wat is het Ignition-programma? Ignition is een door het Linea goedgekeurd beloningsprogramma dat is opgezet om actieve liquiditeit naar het netwerk te trekken. Het idee is om gebruikers en protocollen te belonen met LINEA tokens. Linea wilt zich positioneren als een van de meest kapitaal efficiënte Layer 2 oplossingen op Ethereum. Bekende protocollen zoals Aave en Etherex behoren tot de eerste deelnemers. Volgens Linea is het programma ontworpen om niet alleen kapitaal aan te trekken, maar ook om deelname te stimuleren. Het aansluiten bij de airdrop en tokenomics Het Ignition-programma volgt kort op de introductie van de eligibility checker voor de aankomende Linea airdrop. Tijdens deze airdrop wordt ruim 9,3 miljard LINEA verdeeld onder bijna 750.000 wallets die eerder deelnamen aan campagnes zoals Linea Voyage en Linea Surge. De tokenomics van LINEA spelen een belangrijke rol. Van het totale aanbod is 85% gereserveerd voor het ecosysteem, verdeeld over airdrops en een tienjarig Ecosystem Fund. Dit fonds wordt beheerd door het Linea Consortium.Teamleden en investeerders ontvangen geen directe allocatie, waardoor de focus volledig ligt op gebruikers en ontwikkelaars. Impact op Ethereum en DeFi De timing van Ignition is bijzonder, zeker gezien de recente prestaties van Ethereum. De koers van ETH is op moment van schrijven $4.475 en heeft in de afgelopen 30 dagen een stijging van 22,85% laten zien. Door juist nu een groot beloningsprogramma te lanceren, lift Linea mee op het positieve sentiment rondom Ethereum en de bredere DeFi-markt. Bron: CoinMarketCap Het succes van Linea zal afhangen van de mate waarin het gebruikers weet te holden na de incentives. In de DeFi-wereld is bekend dat liquiditeit vaak vluchtig is en snel verschuift naar platforms met de hoogste beloningen. Door een combinatie van airdrops en tokenomics lijkt Linea zich te positioneren voor duurzame groei. Linea ten opzichte van de concurrentie Met Ignition treedt Linea direct in de arena met andere Ethereum L2’s zoals Arbitrum, Optimism en zkSync, die allemaal concurreren om liquiditeit en ontwikkelaars. Het gebruik van zkEVM-technologie en de focus op deflatoire tokenomics geven Linea een uniek profiel. Waar veel netwerken afhankelijk zijn van korte termijn beloningen, probeert Linea de balans te vinden tussen directe incentives en een duurzame groei. De komende maanden zal duidelijk worden of het Ignition programma zijn doel van $1 miljard TVL weet te halen. Een ding is zeker, Linea begint hiermee de strijd om de toppositie onder Ethereum’s Layer 2-netwerken. Best wallet - betrouwbare en anonieme wallet Best wallet - betrouwbare en anonieme wallet Meer dan 60 chains beschikbaar voor alle crypto Vroege toegang tot nieuwe projecten Hoge staking belongingen Lage transactiekosten Best wallet review Koop nu via Best Wallet Let op: cryptocurrency is een zeer volatiele en ongereguleerde investering. Doe je eigen onderzoek.
Het bericht Linea start Ignition rewards-programma voor liquiditeit is geschreven door Timo Bruinsel en verscheen als eerst op Bitcoinmagazine.nl.
Market Opportunity
DeFi Price(DEFI)
$0.000575
$0.000575$0.000575
USD
DeFi (DEFI) Live Price Chart
Disclaimer: The articles reposted on this site are sourced from public platforms and are provided for informational purposes only. They do not necessarily reflect the views of MEXC. All rights remain with the original authors. If you believe any content infringes on third-party rights, please contact service@support.mexc.com for removal. MEXC makes no guarantees regarding the accuracy, completeness, or timeliness of the content and is not responsible for any actions taken based on the information provided. The content does not constitute financial, legal, or other professional advice, nor should it be considered a recommendation or endorsement by MEXC.
You May Also Like
South Korea Launches Innovative Stablecoin Initiative
The post South Korea Launches Innovative Stablecoin Initiative appeared on BitcoinEthereumNews.com. South Korea has witnessed a pivotal development in its cryptocurrency landscape with BDACS introducing the nation’s first won-backed stablecoin, KRW1, built on the Avalanche network. This stablecoin is anchored by won assets stored at Woori Bank in a 1:1 ratio, ensuring high security. Continue Reading:South Korea Launches Innovative Stablecoin Initiative Source: https://en.bitcoinhaber.net/south-korea-launches-innovative-stablecoin-initiative
Share
BitcoinEthereumNews2025/09/18 17:54
Trump Cancels Tech, AI Trade Negotiations With The UK
The US pauses a $41B UK tech and AI deal as trade talks stall, with disputes over food standards, market access, and rules abroad. The US has frozen a major tech
Share
LiveBitcoinNews2025/12/17 01:00
Summarize Any Stock’s Earnings Call in Seconds Using FMP API
Turn lengthy earnings call transcripts into one-page insights using the Financial Modeling Prep APIPhoto by Bich Tran
Earnings calls are packed with insights. They tell you how a company performed, what management expects in the future, and what analysts are worried about. The challenge is that these transcripts often stretch across dozens of pages, making it tough to separate the key takeaways from the noise.
With the right tools, you don’t need to spend hours reading every line. By combining the Financial Modeling Prep (FMP) API with Groq’s lightning-fast LLMs, you can transform any earnings call into a concise summary in seconds. The FMP API provides reliable access to complete transcripts, while Groq handles the heavy lifting of distilling them into clear, actionable highlights.
In this article, we’ll build a Python workflow that brings these two together. You’ll see how to fetch transcripts for any stock, prepare the text, and instantly generate a one-page summary. Whether you’re tracking Apple, NVIDIA, or your favorite growth stock, the process works the same — fast, accurate, and ready whenever you are.
Fetching Earnings Transcripts with FMP API
The first step is to pull the raw transcript data. FMP makes this simple with dedicated endpoints for earnings calls. If you want the latest transcripts across the market, you can use the stable endpoint /stable/earning-call-transcript-latest. For a specific stock, the v3 endpoint lets you request transcripts by symbol, quarter, and year using the pattern:
https://financialmodelingprep.com/api/v3/earning_call_transcript/{symbol}?quarter={q}&year={y}&apikey=YOUR_API_KEY
here’s how you can fetch NVIDIA’s transcript for a given quarter:
import requestsAPI_KEY = "your_api_key"symbol = "NVDA"quarter = 2year = 2024url = f"https://financialmodelingprep.com/api/v3/earning_call_transcript/{symbol}?quarter={quarter}&year={year}&apikey={API_KEY}"response = requests.get(url)data = response.json()# Inspect the keysprint(data.keys())# Access transcript contentif "content" in data[0]: transcript_text = data[0]["content"] print(transcript_text[:500]) # preview first 500 characters
The response typically includes details like the company symbol, quarter, year, and the full transcript text. If you aren’t sure which quarter to query, the “latest transcripts” endpoint is the quickest way to always stay up to date.
Cleaning and Preparing Transcript Data
Raw transcripts from the API often include long paragraphs, speaker tags, and formatting artifacts. Before sending them to an LLM, it helps to organize the text into a cleaner structure. Most transcripts follow a pattern: prepared remarks from executives first, followed by a Q&A session with analysts. Separating these sections gives better control when prompting the model.
In Python, you can parse the transcript and strip out unnecessary characters. A simple way is to split by markers such as “Operator” or “Question-and-Answer.” Once separated, you can create two blocks — Prepared Remarks and Q&A — that will later be summarized independently. This ensures the model handles each section within context and avoids missing important details.
Here’s a small example of how you might start preparing the data:
import re# Example: using the transcript_text we fetched earliertext = transcript_text# Remove extra spaces and line breaksclean_text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()# Split sections (this is a heuristic; real-world transcripts vary slightly)if "Question-and-Answer" in clean_text: prepared, qna = clean_text.split("Question-and-Answer", 1)else: prepared, qna = clean_text, ""print("Prepared Remarks Preview:\n", prepared[:500])print("\nQ&A Preview:\n", qna[:500])
With the transcript cleaned and divided, you’re ready to feed it into Groq’s LLM. Chunking may be necessary if the text is very long. A good approach is to break it into segments of a few thousand tokens, summarize each part, and then merge the summaries in a final pass.
Summarizing with Groq LLM
Now that the transcript is clean and split into Prepared Remarks and Q&A, we’ll use Groq to generate a crisp one-pager. The idea is simple: summarize each section separately (for focus and accuracy), then synthesize a final brief.
Prompt design (concise and factual)
Use a short, repeatable template that pushes for neutral, investor-ready language:
You are an equity research analyst. Summarize the following earnings call sectionfor {symbol} ({quarter} {year}). Be factual and concise.Return:1) TL;DR (3–5 bullets)2) Results vs. guidance (what improved/worsened)3) Forward outlook (specific statements)4) Risks / watch-outs5) Q&A takeaways (if present)Text:<<<{section_text}>>>
Python: calling Groq and getting a clean summary
Groq provides an OpenAI-compatible API. Set your GROQ_API_KEY and pick a fast, high-quality model (e.g., a Llama-3.1 70B variant). We’ll write a helper to summarize any text block, then run it for both sections and merge.
import osimport textwrapimport requestsGROQ_API_KEY = os.environ.get("GROQ_API_KEY") or "your_groq_api_key"GROQ_BASE_URL = "https://api.groq.com/openai/v1" # OpenAI-compatibleMODEL = "llama-3.1-70b" # choose your preferred Groq modeldef call_groq(prompt, temperature=0.2, max_tokens=1200): url = f"{GROQ_BASE_URL}/chat/completions" headers = { "Authorization": f"Bearer {GROQ_API_KEY}", "Content-Type": "application/json", } payload = { "model": MODEL, "messages": [ {"role": "system", "content": "You are a precise, neutral equity research analyst."}, {"role": "user", "content": prompt}, ], "temperature": temperature, "max_tokens": max_tokens, } r = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=60) r.raise_for_status() return r.json()["choices"][0]["message"]["content"].strip()def build_prompt(section_text, symbol, quarter, year): template = """ You are an equity research analyst. Summarize the following earnings call section for {symbol} ({quarter} {year}). Be factual and concise. Return: 1) TL;DR (3–5 bullets) 2) Results vs. guidance (what improved/worsened) 3) Forward outlook (specific statements) 4) Risks / watch-outs 5) Q&A takeaways (if present) Text: <<< {section_text} >>> """ return textwrap.dedent(template).format( symbol=symbol, quarter=quarter, year=year, section_text=section_text )def summarize_section(section_text, symbol="NVDA", quarter="Q2", year="2024"): if not section_text or section_text.strip() == "": return "(No content found for this section.)" prompt = build_prompt(section_text, symbol, quarter, year) return call_groq(prompt)# Example usage with the cleaned splits from Section 3prepared_summary = summarize_section(prepared, symbol="NVDA", quarter="Q2", year="2024")qna_summary = summarize_section(qna, symbol="NVDA", quarter="Q2", year="2024")final_one_pager = f"""# {symbol} Earnings One-Pager — {quarter} {year}## Prepared Remarks — Key Points{prepared_summary}## Q&A Highlights{qna_summary}""".strip()print(final_one_pager[:1200]) # preview
Tips that keep quality high:
Keep temperature low (≈0.2) for factual tone.
If a section is extremely long, chunk at ~5–8k tokens, summarize each chunk with the same prompt, then ask the model to merge chunk summaries into one section summary before producing the final one-pager.
If you also fetched headline numbers (EPS/revenue, guidance) earlier, prepend them to the prompt as brief context to help the model anchor on the right outcomes.
Building the End-to-End Pipeline
At this point, we have all the building blocks: the FMP API to fetch transcripts, a cleaning step to structure the data, and Groq LLM to generate concise summaries. The final step is to connect everything into a single workflow that can take any ticker and return a one-page earnings call summary.
The flow looks like this:
Input a stock ticker (for example, NVDA).
Use FMP to fetch the latest transcript.
Clean and split the text into Prepared Remarks and Q&A.
Send each section to Groq for summarization.
Merge the outputs into a neatly formatted earnings one-pager.
Here’s how it comes together in Python:
def summarize_earnings_call(symbol, quarter, year, api_key, groq_key): # Step 1: Fetch transcript from FMP url = f"https://financialmodelingprep.com/api/v3/earning_call_transcript/{symbol}?quarter={quarter}&year={year}&apikey={api_key}" resp = requests.get(url) resp.raise_for_status() data = resp.json() if not data or "content" not in data[0]: return f"No transcript found for {symbol} {quarter} {year}" text = data[0]["content"] # Step 2: Clean and split clean_text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip() if "Question-and-Answer" in clean_text: prepared, qna = clean_text.split("Question-and-Answer", 1) else: prepared, qna = clean_text, "" # Step 3: Summarize with Groq prepared_summary = summarize_section(prepared, symbol, quarter, year) qna_summary = summarize_section(qna, symbol, quarter, year) # Step 4: Merge into final one-pager return f"""# {symbol} Earnings One-Pager — {quarter} {year}## Prepared Remarks{prepared_summary}## Q&A Highlights{qna_summary}""".strip()# Example runprint(summarize_earnings_call("NVDA", 2, 2024, API_KEY, GROQ_API_KEY))
With this setup, generating a summary becomes as simple as calling one function with a ticker and date. You can run it inside a notebook, integrate it into a research workflow, or even schedule it to trigger after each new earnings release.
Free Stock Market API and Financial Statements API...
Conclusion
Earnings calls no longer need to feel overwhelming. With the Financial Modeling Prep API, you can instantly access any company’s transcript, and with Groq LLM, you can turn that raw text into a sharp, actionable summary in seconds. This pipeline saves hours of reading and ensures you never miss the key results, guidance, or risks hidden in lengthy remarks. Whether you track tech giants like NVIDIA or smaller growth stocks, the process is the same — fast, reliable, and powered by the flexibility of FMP’s data.
Summarize Any Stock’s Earnings Call in Seconds Using FMP API was originally published in Coinmonks on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story
Share
Medium2025/09/18 14:40