核心用法
Economic Calendar Fetcher 通过 Financial Modeling Prep (FMP) 的经济日历 API，自动化获取未来 7-90 天内的宏观经济事件。用户可指定日期范围（默认未来 7 天）、国家/地区、事件影响级别（高/中/低）进行筛选，最终输出按时间排序的 Markdown 报告，包含事件详情、预期值、前值及市场影响评估。
使用流程：
1. API 密钥配置：通过 FMP_API_KEY 环境变量或命令行参数提供密钥（FMP 免费账户每日 250 次请求）
2. 日期范围设定：支持 YYYY-MM-DD 格式，单次查询上限 90 天
3. 执行脚本：get_economic_calendar.py 支持 JSON/Text 输出格式
4. 筛选与解析：按影响级别、国家、事件类型（FOMC/CPI/就业/GDP 等）过滤
5. 生成报告：包含事件时间（UTC+ET 双时区）、市场预期、历史对比、影响分析
显著优点
- 数据覆盖全面：涵盖美、欧、英、日、中、加、澳等主要经济体，事件类型包括货币政策、就业、通胀、增长、贸易、房地产等
- 结构化输出：自动生成标准化 Markdown 报告，含影响评估段落，适合投研纪要直接引用
- 灵活筛选：支持按高/中/低影响级别过滤，快速定位市场关键节点
- 成本可控：FMP 免费 tier 足以满足个人投资者日常监控需求
潜在局限与风险
- API 依赖风险：FMP 为第三方商业数据商，存在服务中断、价格调整或数据质量波动可能；免费版速率限制（5 次/秒、250 次/日）可能制约高频查询
- 数据时效性：经济日历事件虽相对稳定，但具体时间（如央行决议 precise timing）可能临时调整，需每日刷新缓存
- 无历史深度：技能明确排除历史事件查询，需配合其他工具进行回溯分析
- 地域覆盖缺口：新兴市场（印度、巴西、东南亚等）覆盖有限，主要聚焦发达经济体
- 解读主观性："影响评估"模块依赖内置规则与市场常识，无法替代实时市场微观结构分析
适合人群
- 主动型股票/外汇/期货交易者：需要提前规划仓位、规避事件风险或捕捉数据公布波动
- 宏观经济研究员：快速生成周报级经济事件前瞻
- 组合管理经理：监控央行决议、就业报告等组合层面系统性风险事件
- 财经内容创作者：获取结构化事件数据用于市场前瞻内容生产
常规风险提示
- 经济数据 surprises 可能引发极端行情，报告中的"典型波动幅度"仅供参考，不构成交易建议
- API 密钥需妥善保管，避免在公共代码仓库暴露
- 免费 tier 超额后将返回 429 错误，关键时段（如非农周）建议提前缓存数据