操作指南

每页用简短的回答解决一个问题：工作日、发布时间、通胀计算、大宗商品单位、汇率、赔率和 API 任务，并附上请求和数字。

假日与工作日

公共假日、工作日天数和结算日。

假日与工作日
指南	涵盖内容
计算两个日期之间的工作日天数	使用 Python 或电子表格计算两个日期之间的工作日天数。包含起止日期，扣除节假日，并处理补假日期和地区日历。
在日期上增加工作日	使用 Python、Excel 或 Google Sheets 在日期上增加工作日。跳过周末和假日，处理跨年，并参照含具体日期的感恩节示例。
计算 T+1 或 T+2 结算日期	使用 Python 或电子表格计算 T+1 和 T+2 结算日期。跳过周末和相关国家的假日，并参照美国股票和 USD/JPY 的计算示例。
检查某个日期是否为节假日	使用 Narwhal API 或电子表格查询某个日期是否为节假日。参照2026年圣诞节示例，处理地区条目、补假日期和适用范围。
列出多个国家的节假日	使用 Python 脚本或日历页面列出五个国家的 2026 年节假日。比较共同日期，处理地区条目并排除休假日。
在代码中添加假日检查	在 Python 或 JavaScript 中添加带缓存的假日检查，使用电子表格公式，并通过 2026 年感恩节当周的示例处理尚未发布的日历。

发布日期与央行

数据和决议何时公布，以及如何收到通知。

发布日期与央行
指南	涵盖内容
查找下一次 CPI 发布日期	通过经济日历 API 或国家页面查找美国 CPI 发布日期。查看数据所属月份、计划发布的 UTC 时间和纽约时间。
将发布时间转换为你的时区	使用 Python 或电子表格将经济数据的 UTC 发布时间转换为本地时间。以2026年11月的 CPI 发布为例，处理夏令时和日期变化。
设置经济数据发布提醒，发布前收到通知	通过日历订阅源或每天运行一次的 Python 脚本设置经济数据发布提醒。你会看到美国 CPI 的示例，以及 UTC、纽约时间和雅加达时间对应的提醒时间，方便直接套用。
按国家和日期搭建经济日历	按你选择的国家和日期搭建经济日历，每条发布都带有 UTC 发布时间。你可以使用 Python 脚本、网站上的日历，或在日历应用中订阅的数据流，得到按时间排序、清晰可读的发布安排。
查找 FOMC 会议日期和会议纪要	通过经济日历 API 查找计划发布的 FOMC 利率决议和会议纪要，使用日历订阅源，并查看 UTC、纽约和雅加达的发布时间。
在一个列表中列出所有中央银行会议	使用 Python 脚本按日期顺序列出中央银行决议日期，查找无需代码的会议指南，并了解何时使用经济日历获取精确时间。
跟踪央行利率变动	使用 Python 跟踪央行利率变动：读取政策利率历史，比较单点利率和区间，使用来源日期，并通过 Narwhal API 运行每日检查。

经济数据

来自官方统计的通胀、增长和收益率。

经济数据
指南	涵盖内容
CPI 同比环比计算：同比和环比的算法	CPI 同比环比计算：说明如何从 API 直接获取现成的通胀率，或用指数水平在 Python 或电子表格中自己算出。附美国计算示例，以及月度数据缺失时的处理建议。
按通胀调整价格	通胀调整价格可以用 CPI 指数、Python 脚本或电子表格公式完成。你可以看到 2025 年 11 月的 100 美元到 2026 年 9 月会变成多少，并附有实际计算数据。
做一份各国通胀率对比	用 Python 或电子表格做各国通胀率对比：先给已公布的通胀率排序，保留各自的发布日期，并处理不同国家统计期间不一致的情况，最终得到一份可直接用于报告的排名结果，清楚易读，便于核对。
计算实际利率	根据名义收益率和通胀率计算实际利率。页面提供费雪公式、Python API 代码、电子表格公式和带日期的美国示例，帮助你清楚得到实际利率的算法和结果，并保留相应日期。
如何检查收益率曲线倒挂	比较美国国债收益率，判断是否出现收益率曲线倒挂。页面提供 Python 代码、电子表格公式，以及带日期、以基点表示利差的示例，帮你读出 10 年期与 2 年期的利差和最终结果。
GDP 增长率计算：由 GDP 水平求得	GDP 增长率计算：介绍如何用 Python 或电子表格，由季度 GDP 水平算出增长率并换算成年化率，同时对比名义增长与美国实际 GDP 增长，并附完整计算示例。
使用 Python 获取世界银行数据	学习如何用 Narwhal API 在 Python 中获取世界银行数据：查找指标、读取年度观测值、构建 DataFrame，并查看每日获取上限。
通过表格 ID 获取加拿大统计局表格	使用加拿大统计局表格 ID 查找表格，复制其向量编号，再通过 Python requests 调用 Narwhal API，读取 CPI 历史或批量获取最新值。
如何比较各国政策利率	使用 Python 比较各国政策利率，处理单点利率和目标区间，并构建包含币种、利率工具和来源日期的排序表格。

大宗商品

按您使用的单位和货币查看原油、黄金、白银和铜。

大宗商品
指南	涵盖内容
油价换算升加仑：把每桶价格换成每升和每加仑	本页演示油价换算升加仑的方法：把布伦特或 WTI 的每桶美元价格，用 Python、表格公式或大宗商品换算器，换算成每升、每美制加仑和每英制加仑的价格，一步到位。
大宗商品价格汇率换算：按你的货币取得报价	介绍大宗商品价格汇率换算：黄金可直接用你的币种取得，其他大宗商品则用汇率换算，并计算每金衡盎司和每克的印尼盾价格，每一步都附有完整的计算示例，方便你照着一步步操作，轻松上手使用。
计算金银比	用 Python 或电子表格计算金银比。获取以每金衡盎司美元计的金价和银价，对相同日期或时间的价格做除法，页面还提供 Python 脚本、表格公式和带日期的计算示例。
铜价吨、公斤换算：把每磅价格换成每公斤和每吨	本页演示铜价吨与公斤的换算：把每磅美元报价换成每公斤和每公吨的价格，并提供 API 代码、表格公式，以及每种换算的计算示例，两种单位一次完成，每一步的结果都能直接复现和核对结果。
下载大宗商品价格历史 CSV（金属价格）	下载大宗商品价格历史 CSV：用 Python 把每日金价历史导出为 CSV，或直接使用网站上的历史表格。内含带日期的示例、分页详情，以及每组历史数据最早从哪一天开始的详细说明。
设置大宗商品价格提醒	用 Python、Zapier 或 Make 设置定时运行的大宗商品价格提醒。将金价与你的阈值比较并保存状态，只在价格穿越阈值时才发出提醒，避免同一条提醒反复出现，也不会漏掉穿越。

汇率

历史日期的汇率、交叉汇率和平均值。

汇率
指南	涵盖内容
历史汇率查询：获取过去某一天的汇率	历史汇率查询怎么做？用 Narwhal API 或货币页面获取指定日期的汇率，读懂返回的报价，并在表格里处理没有数据的日期和小数值，让换算结果能对应到具体日期。
交叉汇率计算：如何用两个货币对求出结果	交叉汇率计算：用 Python 或电子表格，由两个美元报价算出欧元兑印尼盾。了解该用哪个方向做除法、日期如何影响结果，以及直接汇率与计算结果为什么会不同，并附完整的计算示例。
月平均汇率计算	月平均汇率计算：介绍如何用 Python 或电子表格，由每日观测值求出月平均汇率。附2026年9月 USD/IDR 的计算示例，并说明在会计和发票中使用时需要注意什么。
查找发票日期汇率并换算欧元发票	介绍如何用 Python 或表格查找发票日期汇率：处理周末、选定币种方向，并把带日期的欧元发票换算成美元，让你得到可直接使用的结果，并附上完整的计算步骤与示例。

预测市场

赔率、概率和提醒。

预测市场
指南	涵盖内容
预测市场赔率转概率的计算方法	演示预测市场赔率转概率的方法：把预测市场价格和其他赔率格式换算成隐含概率，并用 Python 或表格去除超额部分（overround），再比较同一问题下的各个结果。
用 Polymarket Kalshi API 比较同一个问题的报价	通过 Polymarket Kalshi API 读取两个平台对同一个美联储问题的报价，在脚本或表格中计算二者之间的差距，并查看各平台的规则和综合概率，便于你把两个平台直接放在一起比较。
读取美联储降息概率	通过 API 或利率决策概率页面获取美联储降息概率，以及维持不变和加息的可能性，并查看以基点表示的预期变动，另附一个带日期的会议示例，方便你直接套用到自己的模型和表格里使用，省去手动整理。
设置预测市场赔率提醒，赔率变动时收到通知	用定时运行的 Python 脚本或无代码工作流设置预测市场赔率提醒。你会学到如何保存上一次的赔率、选择阈值，并对每次读数进行比较，在赔率变动时及时收到提醒通知。

API 任务

Webhook、流、缓存、回填和智能体。

API 任务
指南	涵盖内容
接收 Narwhal Webhook	介绍如何接收 Webhook：创建 Narwhal 目标地址，验证投递签名，处理重复事件，并借助投递历史或事件日志找回错过的事件，还附有可直接运行的 Python 接收端示例。
用 Python 订阅 WebSocket 行情与实时事件	介绍如何用 Python 接入 WebSocket 行情：连接 Narwhal API 的事件和预测流，按国家和主题过滤，保存游标，并处理断线重连和各类错误，附带可运行的示例脚本，开箱即可参考。
缓存响应并应对 API 429 错误	按数据类型缓存 API 响应，处理 Retry-After，区分速率限制与余额不足，从而应对 API 429 错误。附有 Python 代码和一个计算每月成本的完整示例。
回填历史数据	本页介绍如何回填历史数据：通过游标分页下载历史数据，把返回的行保存到文件，在回填中断后从上次的位置接着继续，并检查每个序列返回的第一个日期是哪一天，一步步完成完整的回填流程，不遗漏数据。
每天定时拉取数据	演示定时拉取数据：用 Python 和 cron 每天拉取金价和 USD/IDR 并追加到 CSV，也可以改用无代码流程。文中还介绍了执行时间、失败处理，以及每月的用量和费用估算。
大模型接入金融数据：让 LLM 智能体访问 Narwhal	大模型接入金融数据：用 API 密钥和 MCP 把 LLM 智能体接入 Narwhal，了解客户端配置、只读数据工具、额度说明，以及智能体中连接错误的排查方法。
从 Alpha Vantage 迁移到 Narwhal	Alpha Vantage 迁移指南：把每个 function 对应到 Narwhal API 的端点，将 apikey 参数换成 Bearer 请求头，并核对 CPI、股票和外汇数据是否一致，让现有代码平稳切换到 Narwhal。

关于这些使用教程

每篇教程回答一个问题，附带可运行的请求和带日期的示例，可与数据来源核对。

所有示例都使用同一个免费 API 密钥，前 12 个月每月附带 $10 的免费额度。

通过 API 获取这些数据

试一试请求。

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

获取免费 API 密钥阅读快速入门指南

常见问题

使用教程和教程有什么区别？

使用教程回答一个问题，例如计算两个日期之间的工作日天数。教程则在您已经使用的工具中设置 Narwhal 数据，例如电子表格、Python 或 Postgres。

需要 API 密钥吗？

代码示例需要免费 API 密钥，前 12 个月每月附带 $10 的免费额度。部分使用教程无需密钥，也可通过电子表格或公开页面使用。

示例使用哪些语言？

以 Python 和电子表格公式为主，在适合的任务中也会用到 JavaScript、SQL 和无代码工具。