방법 가이드

질문 하나에 한 페이지씩 짧게 답합니다. 영업일, 발표 시각, 인플레이션 계산, 원자재 단위, 환율, 확률(오즈), API 작업을 요청과 수치와 함께 다룹니다.

공휴일과 영업일

공휴일, 영업일 수, 결제일.

공휴일과 영업일
가이드다루는 내용
두 날짜 사이의 영업일 계산Python이나 스프레드시트로 두 날짜 사이의 영업일을 계산하세요. 시작일과 종료일을 모두 포함하고, 공휴일을 빼고, 대체 휴일과 지역별 캘린더를 반영하세요.
날짜에 영업일 더하기Python, Excel 또는 Google Sheets로 날짜에 영업일을 더하세요. 주말과 공휴일을 건너뛰고, 연도가 바뀌는 경우를 처리하고, 실제 날짜를 사용한 추수감사절 예시를 따라 계산하세요.
T+1 또는 T+2 결제일 계산Python이나 스프레드시트로 T+1과 T+2 결제일을 계산하세요. 미국 주식과 USD/JPY 계산 예시를 따라 주말과 관련 국가의 공휴일을 건너뛰세요.
특정 날짜가 공휴일인지 확인Narwhal API나 스프레드시트로 특정 날짜가 공휴일인지 확인하세요. 2026년 크리스마스 예시로 지역별 항목, 대체 휴일, 적용 범위를 처리하세요.
여러 국가의 공휴일 나열Python 스크립트 또는 캘린더 페이지로 5개국의 2026년 공휴일을 나열하세요. 공통 날짜를 비교하고 지역별 행을 처리하며 휴가일을 제외하세요.
코드에 공휴일 확인 추가2026년 추수감사절 주간 예시로 Python 또는 JavaScript에 캐시를 사용하는 공휴일 확인을 추가하고, 스프레드시트 수식을 사용하며, 미게시 캘린더를 처리하세요.

발표일과 중앙은행

데이터와 결정이 언제 나오는지, 그리고 알림을 받는 방법.

발표일과 중앙은행
가이드다루는 내용
다음 CPI 발표일 찾기경제 캘린더 API 또는 국가 페이지에서 미국 CPI 발표일을 찾으세요. 발표의 기준월과 예정된 UTC 시각, 뉴욕 시각을 확인하세요.
발표 시각을 내 시간대로 변환Python이나 스프레드시트로 UTC 경제 발표 시각을 현지 시각으로 변환하세요. 2026년 11월 CPI 예시로 서머타임과 날짜 변경을 처리하세요.
경제지표 발표 알림을 발표 전에 받는 방법경제지표 발표 알림은 캘린더 피드나 하루 한 번 실행하는 Python 스크립트로 설정할 수 있습니다. 미국 CPI 예시로 UTC, 뉴욕 시간, 자카르타 시간의 알림 시각을 확인하세요.
API로 경제지표 캘린더 직접 만들기경제지표 캘린더를 원하는 국가와 날짜에 맞춰 UTC 발표 시각과 함께 만듭니다. Python, 웹사이트 캘린더, 캘린더 앱에서 구독하는 피드 중 편한 방법을 쓸 수 있습니다.
FOMC 회의 날짜와 의사록 찾기경제 캘린더 API로 예정된 FOMC 금리 결정과 의사록을 찾고, 캘린더 피드를 사용하며, 발표 시각을 UTC와 뉴욕 및 자카르타 시각으로 확인하세요.
모든 중앙은행 회의를 하나의 목록으로 나열Python 스크립트로 중앙은행 결정일을 날짜순으로 나열하고, 코드 없이 확인할 수 있는 회의 가이드를 찾고, 정확한 시각을 위해 경제 캘린더를 사용해야 할 때를 확인하세요.
중앙은행 금리 변동 추적Python으로 중앙은행 금리 변경을 추적하세요. Narwhal API로 정책금리 이력을 조회하고, 단일 금리와 범위를 비교하며, 원본 날짜를 사용해 매일 확인하는 방법을 설명합니다.

경제

공식 통계로 보는 인플레이션, 성장률, 수익률.

경제
가이드다루는 내용
CPI 전년 대비·전월 대비 물가상승률 계산법물가상승률 계산법을 소개합니다. CPI 인플레이션율을 API로 가져오거나 지수 수준에서 Python 또는 스프레드시트로 계산하며, 미국 예시와 월별 데이터가 빠졌을 때의 대처법도 담았습니다.
물가 상승 반영 가격 계산: CPI로 과거 가격 조정하기물가 상승 반영 가격 계산은 CPI 지수, Python 스크립트 또는 스프레드시트 수식으로 할 수 있습니다. 2025년 11월의 100달러가 2026년 9월에 얼마가 되는지 실제 수치로 확인해 보세요.
나라별 물가상승률을 순위로 비교하기나라별 물가상승률을 Python 또는 스프레드시트로 비교합니다. 발표된 물가상승률의 순위를 매기고 발표일을 함께 남기며, 국가마다 다른 보고 기간을 처리하는 방법을 알려 줍니다.
실질금리 계산명목 수익률과 인플레이션율로 실질금리를 계산합니다. 피셔 방정식, Python API 코드, 스프레드시트 수식, 날짜가 명시된 미국 사례로 실질금리를 구하는 방법을 알려 줍니다.
미국 국채 수익률로 장단기 금리차 역전 확인하기장단기 금리차 역전 여부를 미국 국채 수익률을 비교해 확인합니다. Python 코드, 스프레드시트 수식, 베이시스포인트로 나타낸 스프레드의 날짜별 사례를 담았습니다.
GDP 수준에서 GDP 성장률 계산하기GDP 성장률 계산을 분기별 수준으로 Python이나 스프레드시트에서 하는 방법입니다. 연율로 나타내는 법과 명목 성장률을 미국 실질 GDP 성장률과 비교하는 법도 예시와 함께 설명합니다.
Python으로 세계은행 데이터 조회Narwhal API로 Python에서 세계은행 데이터를 가져오는 방법을 배웁니다. 지표를 찾고, 연간 관측값을 읽고, DataFrame을 만들고, 일일 조회 한도를 확인하세요.
ID로 캐나다 통계청 표 조회캐나다 통계청 표 ID로 표를 찾고 벡터 번호를 복사한 다음, Python requests와 Narwhal API로 CPI 이력을 조회하거나 최신값을 일괄 조회하세요.
국가별 정책금리 비교 방법Python으로 국가별 정책금리를 비교하고 단일 금리와 목표 범위를 처리하세요. 통화, 금리 지표, 원본 날짜를 포함한 정렬된 표를 만들 수 있습니다.

원자재

원유, 금, 은, 구리를 사용하는 단위와 통화로.

원자재
가이드다루는 내용
배럴 리터 변환: 브렌트·WTI 유가를 리터와 갤런 가격으로배럴 리터 변환으로 브렌트나 WTI의 배럴당 달러 가격을 리터, 미국 갤런, 영국 갤런당 가격으로 계산합니다. Python, 스프레드시트 수식, 원자재 변환기 중 편한 방법을 쓰세요.
원화 원자재 가격 등 내 통화로 원자재 가격 확인하기원화 원자재 가격처럼 내 통화로 원자재 가격을 보는 방법입니다. 금은 원하는 통화로 직접 받고, 다른 원자재는 환율로 환산하며, 트로이온스당과 그램당 루피아 가격을 계산하는 방법도 알려 드립니다.
금은비율 계산하기: 금과 은 가격 나누기금은비율을 Python 또는 스프레드시트로 계산합니다. 금과 은 가격을 트로이온스당 미국 달러로 가져와 같은 날짜나 시각의 가격끼리 나누는 방법을 알려 줍니다.
구리 가격 kg 변환: 톤 단위까지 계산하기구리 가격 kg 변환을 USD/파운드 가격에서 시작해 킬로그램당, 미터톤당 가격으로 계산합니다. API 코드, 스프레드시트 수식, 각 변환의 계산 예시를 함께 제공합니다.
원자재 가격 CSV 다운로드: 금속 가격 이력 받기원자재 가격 CSV 다운로드 방법입니다. Python으로 일별 금 가격 이력을 CSV로 받거나 웹사이트의 이력 표를 이용하며, 날짜 예제, 페이지 나누기, 각 이력의 시작 시점을 확인합니다.
금값 알림과 원자재 가격 알림 설정하기금값 알림을 Python, Zapier, Make로 예약 실행합니다. 금 가격을 임계값과 비교하고 상태를 저장해, 임계값을 넘을 때만 알림을 보내 중복 알림을 막습니다.

환율

과거 날짜의 환율, 교차 환율, 평균.

환율
가이드다루는 내용
특정 날짜의 과거 환율 조회하기과거 환율 조회 방법입니다. Narwhal API나 통화 페이지로 특정 날짜의 환율을 확인하고, 시세를 읽는 법과 데이터가 없는 날짜, 소수 값을 스프레드시트에서 다루는 법을 안내합니다.
두 통화쌍으로 교차환율 계산하기교차환율 계산으로 달러 기준 환율 두 개에서 EUR를 IDR로 환산합니다. Python이나 스프레드시트로 나누는 방향, 날짜의 영향, 직접 환율과의 차이를 확인하세요.
월평균 환율 계산하기월평균 환율 계산을 일별 관측값으로 Python이나 스프레드시트에서 하는 방법입니다. 2026년 9월 USD/IDR 예시와 회계상 고려할 점도 알려 드립니다.
송장 날짜 기준 과거 환율 조회하기과거 환율 조회로 송장 날짜의 환율을 Python이나 스프레드시트로 찾습니다. 주말을 처리하고 통화 방향을 정해, 날짜가 있는 EUR 송장을 USD로 환산하는 과정을 알려 줍니다.

예측시장

확률(오즈), 확률값, 알림.

예측시장
가이드다루는 내용
예측시장 배당률 확률 변환 가이드예측시장 배당률 확률 변환 방법을 안내합니다. 예측시장 가격과 다른 배당률 형식을 내재 확률로 바꾸고, Python이나 스프레드시트로 오버라운드를 제거해 결과를 비교하세요.
Polymarket Kalshi 비교: 한 가지 질문으로 확인하기Polymarket Kalshi 비교를 같은 연준 금리 질문으로 해 봅니다. 두 플랫폼의 호가 격차를 스크립트나 시트로 계산하고, 각 플랫폼의 규칙과 통합 확률도 함께 확인할 수 있습니다.
연준 금리 인하 확률 확인하기API 또는 금리 결정 확률 페이지에서 연준 금리 인하 확률과 동결·인상 확률을 가져옵니다. 베이시스포인트 단위의 예상 변동폭과 날짜가 있는 회의 예시도 확인할 수 있습니다.
예측시장 확률 알림: 확률이 움직이면 알림 받기예측시장 확률 변동 알림을 예약 실행하는 Python 스크립트나 노코드 워크플로로 설정합니다. 이전 확률을 저장하고, 임계값을 정하고, 매번의 값을 비교하는 방법을 알려 드립니다.

API 작업

웹훅, 스트림, 캐싱, 백필, 에이전트.

API 작업
가이드다루는 내용
웹훅 수신하기: Narwhal 대상 설정웹훅 수신 방법을 설명합니다. Narwhal 대상 만들기, 전송 서명 검증, 중복 이벤트 처리, 기록과 이벤트 저널로 놓친 이벤트 복구까지 한 번에 확인하세요.
WebSocket 실시간 데이터로 이벤트 받기WebSocket 실시간 데이터를 Python으로 받는 방법입니다. Narwhal API의 이벤트와 예측 스트림에 연결해 국가와 주제로 필터링하고, 커서를 저장하며, 재연결과 오류를 처리합니다.
응답을 캐시하고 API 429 오류 처리하기API 429 오류를 처리하는 방법입니다. 데이터 종류별로 응답을 캐시하고 Retry-After를 읽으며, 요청 빈도 제한과 잔액 부족을 구분합니다. Python 코드와 월 비용 예시를 담았습니다.
API로 과거 데이터 일괄 수집하기과거 데이터 일괄 수집 방법입니다. 커서 페이지 나누기로 내려받아 파일에 저장하고, 중단된 백필을 재개하며, 각 시계열이 반환하는 첫 날짜를 확인합니다.
일일 데이터 수집 자동화: 매일 가져오기 예약하기일일 데이터 수집 자동화 방법입니다. Python과 cron으로 금과 USD/IDR을 매일 조회해 CSV에 추가하고, 노코드 플로도 쓸 수 있습니다. 실행 시점, 실패 처리, 월간 사용량도 확인하세요.
LLM 에이전트 금융 데이터 접근 권한을 Narwhal로 부여하기LLM 에이전트 금융 데이터 연동 방법입니다. API 키와 MCP로 에이전트를 Narwhal에 연결하세요. 클라이언트 설정, 읽기 전용 데이터 도구, 크레딧 안내, 연결 오류 해결 방법을 확인할 수 있습니다.
Alpha Vantage 대안, Narwhal로 이전하기Alpha Vantage 대안 Narwhal API로 옮기는 방법입니다. 각 function을 엔드포인트에 대응시키고, apikey 파라미터를 Bearer 헤더로 바꾸고, CPI·주식·환율 데이터를 확인하세요.

이 사용법 가이드 소개

각 가이드는 질문 하나에 답하며, 실제로 동작하는 요청과 원본과 대조해 볼 수 있는 날짜가 명시된 예시를 담았습니다.

모든 예시는 같은 무료 API 키를 사용하며, 이 키에는 처음 12개월 동안 매달 $10의 무료 크레딧이 제공됩니다.

이 데이터를 API로 받기

요청 시험해 보기.

curl -H "Authorization: Bearer $NARWHAL_API_KEY" \
  "https://api.narwhalapi.com/v1/calendars/holidays/IDN/on/2026-08-17"

자주 묻는 질문

사용법 가이드와 튜토리얼은 무엇이 다른가요?

사용법 가이드는 두 날짜 사이의 영업일 수 세기처럼 질문 하나에 답합니다. 튜토리얼은 스프레드시트, Python, Postgres 같은 이미 쓰고 있는 도구에 Narwhal 데이터를 설정합니다.

API 키가 필요한가요?

코드 예시에는 무료 API 키가 필요하며, 이 키에는 처음 12개월 동안 매달 $10의 무료 크레딧이 제공됩니다. 일부 가이드는 키 없이 스프레드시트나 공개 페이지에서도 쓸 수 있습니다.

예시에는 어떤 언어를 사용하나요?

주로 Python과 스프레드시트 수식을 쓰고, 작업에 맞으면 JavaScript, SQL, 노코드 도구도 사용합니다.