Forecasting Macro Releases: How to Use the FXMacroData Predictions API

भविष्यवाणियों का महत्व संख्या के बराबर क्यों है?

विदेशी मुद्रा बाजार डेटा रिलीज पर नहीं चलते वे आश्चर्य पर चलते हैं। फेडरल रिजर्व या यूरोपीय केन्द्रीय बैंक यदि यह एक नई जानकारी प्रकाशित करता है, तो बाजार पहले से ही एक उम्मीद बना चुका है। यदि प्रिंट आम सहमति से मेल खाता है, जोड़ी मुश्किल से झटके। यदि यह विचलित होता है, आपको स्पाइक मिलता है।

उस अंतर अपेक्षित और जो आया उसके बीच की दूरी में विदेशी मुद्रा अस्थिरता का एक बड़ा हिस्सा रहता है। इसके साथ व्यवस्थित रूप से काम करने के लिए, आपको वास्तविक अवलोकन के साथ पूर्वानुमान तक पहुंच की आवश्यकता है, एक साथ जुड़े हुए हैं ताकि आप अपने डेटा को लुकहेड के साथ दूषित किए बिना आश्चर्य की गणना कर सकें।

FXMacroData भविष्यवाणियों एपीआई इस कार्यप्रवाह के लिए बनाया गया है। यह पांच अलग स्रोत श्रेणियों से पूर्वानुमानों को सतह देता है और एक स्थिर के माध्यम से अपने लक्ष्य की घोषणा के लिए प्रत्येक भविष्यवाणी को जोड़ता है। announcement_id, ताकि आप भविष्यवाणियों को वास्तविक मूल्यों के साथ जोड़ सकें, समय के साथ पूर्वानुमान सटीकता को माप सकें, और किसी भी संकेतक और मुद्रा संयोजन के लिए आश्चर्य सूचकांक बना सकें जो आपको पसंद है।

क्या भविष्यवाणियों अंत बिंदु लौटाता है

दो मार्ग पूर्वानुमान डेटा को उजागर करते हैंः

• /api/v1/predictions/{currency} सूची में प्रत्येक संकेतक के लिए किसी मुद्रा के लिए सभी पूर्वानुमान, संकेतिक, पूर्वानुमेय प्रकार और स्रोत के लिए वैकल्पिक फ़िल्टर के साथ।
• /api/v1/predictions/{currency}/{indicator} किसी विशेष मुद्रा और सूचक जोड़ी के लिए सभी पूर्वानुमान।

दोनों मार्ग USD के लिए निःशुल्क हैं। गैर-USD मुद्राओं के लिए एक Professional API कुंजी की आवश्यकता होती है।

उत्तर समूहों को घोषणा के द्वारा प्रवेश दिया जाता है। प्रत्येक समूह के पास announcement_id एक स्थिर, निर्धारित कुंजी के रूप में {currency}_{indicator}_{date} के बाद predictions सूची जिसमें प्रत्येक प्रविष्टि पूर्वानुमान मूल्य, इसके स्रोत और मानव पठनीय लेबल को रिकॉर्ड करती है। यहाँ एक न्यूनतम उदाहरण दिया गया है अमरीकी डालर में मुद्रास्फीति:

{
  "currency": "USD",
  "indicator": "inflation",
  "count": 2,
  "prediction_count": 3,
  "data": [
    {
      "announcement_id": "usd_inflation_2026-02-28",
      "currency": "usd",
      "indicator": "inflation",
      "date": "2026-02-28",
      "announcement_datetime": 1772433000,
      "predictions": [
        {
          "predicted_value": 2.9,
          "prediction_type": "market_consensus",
          "prediction_source": "philly_fed_spf",
          "prediction_source_label": "Philadelphia Fed Survey of Professional Forecasters"
        }
      ]
    },
    {
      "announcement_id": "usd_inflation_2026-03-31",
      "currency": "usd",
      "indicator": "inflation",
      "date": "2026-03-31",
      "predictions": [
        {
          "predicted_value": 2.6,
          "prediction_type": "market_consensus",
          "prediction_source": "philly_fed_spf",
          "prediction_source_label": "Philadelphia Fed Survey of Professional Forecasters"
        },
        {
          "predicted_value": 2.5,
          "prediction_type": "imf_weo",
          "prediction_source": "imf_weo",
          "prediction_source_label": "IMF World Economic Outlook"
        }
      ]
    }
  ]
}

announcement_id प्रत्येक पूर्वानुमान पंक्ति पर द्वारा लौटाया एक के समान है /api/v1/announcements/{currency}/{indicator}, तो एक सरल शब्दकोश जोड़ने के लिए आप प्रत्येक पूर्वानुमान के साथ जोड़ा करने की जरूरत है अपने महसूस किया अवलोकन.

पूर्वानुमान स्रोत श्रेणियाँ

पांच prediction_type वर्तमान में मान्यता प्राप्त मानों को समझना महत्वपूर्ण है कि आप प्रत्येक पूर्वानुमान का वजन और व्याख्या कैसे करते हैंः

प्रत्येक स्रोत एक अलग विश्लेषणात्मक उद्देश्य की सेवा करता है। बाजार आम सहमति अल्पकालिक बाजार की उम्मीद है जो रिलीज़ के दिन तत्काल विदेशी मुद्रा प्रतिक्रिया को चलाती है। केंद्रीय बैंक के पूर्वानुमान संस्थान के अपने दृष्टिकोण को दर्शाते हैं और यह ट्रैक करने के लिए उपयोगी हैं कि बैंक के अनुमान बैठकों के बीच कितना विकसित होते हैं। आईएमएफ डब्ल्यूईओ पूर्वानुमाना एक तटस्थ बहु-वर्षीय आधार प्रदान करता है और सभी 18 कवर किए गए मुद्राओं में सुसंगत है, जिससे वे क्रॉस-मुद्रा तुलना के लिए सहायक होते हैं.

पायथन में एक आश्चर्य सूचकांक बनाना

भविष्यवाणियों के एपीआई का सबसे सीधा अनुप्रयोग रिलीज़ आश्चर्य सूचकांक की गणना है बाजार की अपेक्षा से वास्तविक प्रिंट का विचलन, ऐतिहासिक आश्चर्य के मानक विचलन में व्यक्त किया गया है। यहाँ के लिए एक पूर्ण उदाहरण है अमेरिकी गैर-कृषि वेतन:

import requests
import statistics

BASE = "https://fxmacrodata.com/api"

# Fetch predictions — free for USD, no key needed
preds_resp = requests.get(
    f"{BASE}/v1/predictions/usd/non_farm_payrolls",
    params={"prediction_type": "market_consensus"},
    timeout=30,
).json()

# Fetch actuals
actuals_resp = requests.get(
    f"{BASE}/v1/announcements/usd/non_farm_payrolls",
    params={"start_date": "2020-01-01"},
    timeout=30,
).json()

# Index actuals by announcement_id
actuals = {row["announcement_id"]: row["val"] for row in actuals_resp["data"]}

# Compute surprises (actual - consensus)
surprises = []
for group in preds_resp["data"]:
    aid = group["announcement_id"]
    actual = actuals.get(aid)
    if actual is None:
        continue
    # Use the first (or only) prediction in the group
    forecast = group["predictions"][0]["predicted_value"]
    surprises.append({
        "date": group["date"],
        "actual": actual,
        "forecast": forecast,
        "surprise": actual - forecast,
    })

# Normalise to z-scores
values = [s["surprise"] for s in surprises]
mean = statistics.mean(values)
stdev = statistics.stdev(values)
for s in surprises:
    s["z_score"] = (s["surprise"] - mean) / stdev

# Print recent surprises
for s in surprises[-6:]:
    direction = "↑ beat" if s["z_score"] > 0 else "↓ miss"
    print(f"{s['date']}: actual={s['actual']:,.0f}k  forecast={s['forecast']:,.0f}k  "
          f"surprise={s['surprise']:+,.0f}k  z={s['z_score']:+.2f}  {direction}")

आउटपुट आपको सामान्यीकृत आश्चर्य की एक समय श्रृंखला देता है जो किसी भी दिए गए संकेतक के लिए आश्चर्य-से-एफएक्स संचरण गुणांक को मात्रात्मक रूप से निर्धारित करने के लिए रिलीज़ दिनों पर USD स्पॉट मूव्स के साथ सीधे संबद्ध हो सकती है।

केंद्रीय बैंक के पूर्वानुमानों की तुलना बाजार की सहमति से करना

दर-संवेदनशील मुद्रा जोड़े में एक उपयोगी संकेत केंद्रीय बैंक के अनुमानों और बाजार की अपेक्षाओं के बीच विभेद है। जब दोनों अभिसरण करते हैं, तो यह अक्सर संकेत देता है कि बाजार ने बैंक के मार्गदर्शन को पूरी तरह से पच लिया है।

आप एक ही अनुरोध में दोनों पूर्वानुमान प्रकारों को प्राप्त कर सकते हैं और विचलन को सीधे गणना कर सकते हैंः

import requests

# Fetch all prediction types for EUR inflation together
resp = requests.get(
    "https://fxmacrodata.com/api/v1/predictions/eur/inflation",
    params={"api_key": "YOUR_API_KEY"},
    timeout=30,
).json()

# For each announcement group, compare central_bank_forecast vs market_consensus
for group in resp["data"]:
    preds_by_type = {p["prediction_type"]: p for p in group["predictions"]}
    cb = preds_by_type.get("central_bank_forecast")
    mkt = preds_by_type.get("market_consensus")
    if cb and mkt:
        divergence = cb["predicted_value"] - mkt["predicted_value"]
        print(f"{group['date']}: CB={cb['predicted_value']:.2f}%  "
              f"Market={mkt['predicted_value']:.2f}%  "
              f"Divergence={divergence:+.2f}pp  "
              f"({cb['prediction_source_label']})")

सकारात्मक विचलन (केंद्रीय बैंक बाजार की तुलना में उच्च मुद्रास्फीति की परियोजना करता है) आमतौर पर एक हाकिम संकेत है। बैंक या तो गैर-सार्वजनिक जानकारी रखता है या जानबूझकर लक्ष्य मुद्रास्फ़ीति से ऊपर के लिए सहिष्णुता का संकेत दे रहा है। स्थायी सकारात्मक विचरण ने ऐतिहासिक रूप से कई मुद्रा जोड़े में आश्चर्यजनक वृद्धि से पहले किया है। रिलीज कैलेंडर.

आईएमएफ के डब्ल्यूईओ के साथ क्रॉस-वैल्यूएंस पूर्वानुमान की तुलना

चूंकि आईएमएफ के डब्ल्यूईओ अनुमान प्रत्येक कवर किए गए मुद्रा के लिए मौजूद हैं और एक सुसंगत पद्धति का उपयोग करते हैं, इसलिए वे क्रॉस-मुद्रा तुलना के लिए अच्छी तरह से अनुकूल हैं। निम्नलिखित स्निपेट खींचता है जीडीपी चार प्रमुख कमोडिटी से जुड़ी मुद्राओं के लिए पूर्वानुमान और उन्हें अपेक्षित वृद्धि के अनुसार रैंक करता हैः

import requests

API_KEY = "YOUR_API_KEY"
CURRENCIES = ["aud", "cad", "nzd", "brl"]

forecasts = {}
for ccy in CURRENCIES:
    resp = requests.get(
        f"https://fxmacrodata.com/api/v1/predictions/{ccy}/gdp",
        params={"prediction_type": "imf_weo", "api_key": API_KEY},
        timeout=30,
    ).json()
    if resp.get("data"):
        # Take the most recent forecast
        latest = resp["data"][-1]
        forecasts[ccy.upper()] = latest["predictions"][0]["predicted_value"]

# Rank by projected growth
ranked = sorted(forecasts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
print("IMF WEO GDP forecast ranking:")
for rank, (ccy, val) in enumerate(ranked, 1):
    print(f"  {rank}. {ccy}: {val:.1f}% YoY")

इस प्रकार की रैंकिंग स्वाभाविक रूप से AUD/CAD या NZD/AUD जैसे कमोडिटी-मुद्रा जोड़े के लिए सापेक्ष मूल्य के ढांचे में फ़ीड करती है, जहां विकास अंतर मध्यम अवधि के ले जाने की स्थिति का एक प्राथमिक चालक है।

पूर्वानुमान स्रोत द्वारा फ़िल्टरिंग

जब एक ही घोषणा में विभिन्न स्रोतों से कई भविष्यवाणियां होती हैं, तो आप एक विशिष्ट को अलग करना चाह सकते हैं। prediction_source स्थिर स्रोत स्लग के साथ क्वेरी पैरामीटरः

# Philadelphia Fed Survey of Professional Forecasters only
curl "https://fxmacrodata.com/api/v1/predictions/usd/inflation?prediction_source=philly_fed_spf"

# ECB Survey of Professional Forecasters (requires API key)
curl "https://fxmacrodata.com/api/v1/predictions/eur/inflation?prediction_source=ecb_spf&api_key=YOUR_API_KEY"

# RBNZ Monetary Policy Statement (requires API key)
curl "https://fxmacrodata.com/api/v1/predictions/nzd/inflation?prediction_source=rbnz_mps&api_key=YOUR_API_KEY"

# IMF World Economic Outlook
curl "https://fxmacrodata.com/api/v1/predictions/usd/inflation?prediction_source=imf_weo"

prediction_source_label उत्तर में दिए गए क्षेत्र में स्रोत का पूर्ण मानव-पठनीय नाम दिया गया है, जो चार्ट लेबल और रिपोर्ट फुटनोट के लिए उपयुक्त है। prediction_source फ़िल्टरिंग और प्रोग्राममेटिक ज्वाइंट के लिए स्लग।

आगामी पूर्वानुमानों के लिए रिलीज कैलेंडर का उपयोग करना

रिलीज कैलेंडर सभी कवर मुद्राओं के लिए आगामी घोषणा तिथियों की सतहों. जब आप भविष्यवाणियों के अंत बिंदु के साथ कैलेंडर डेटा को जोड़ते हैं, तो आप एक भविष्य-देखी डैशबोर्ड बना सकते हैं जो प्रत्येक आगामी रिलीज के लिए वर्तमान आम सहमति दिखाता है.

import requests
from datetime import date

API_KEY = "YOUR_API_KEY"
BASE = "https://fxmacrodata.com/api"

# Get upcoming USD releases
calendar = requests.get(f"{BASE}/v1/calendar/usd").json()
upcoming = [row for row in calendar["data"] if row.get("release")]

# For each upcoming release, fetch the current consensus prediction
for release in upcoming[:5]:
    indicator = release["release"]
    preds = requests.get(
        f"{BASE}/v1/predictions/usd/{indicator}",
        params={"prediction_type": "market_consensus"},
        timeout=30,
    ).json()
    if preds.get("data"):
        latest_pred = preds["data"][-1]
        if latest_pred.get("predictions"):
            val = latest_pred["predictions"][0]["predicted_value"]
            print(f"{indicator}: consensus={val}")

अंत बिंदु संदर्भ सारांश

पैरामीटर का पूरा दस्तावेज पर उपलब्ध है एपीआई संदर्भ पृष्ठनीचे दी गई तालिका दो भविष्यवाणियों के मार्गों के लिए एक त्वरित संदर्भ देती हैः

भविष्यवाणियों एपीआई के साथ बैठने के लिए डिज़ाइन किया गया है मुद्रास्फीति, नीति दर, और अन्य संकेतक अवलोकन पृष्ठ जहां मुद्राओं के बीच तुलना सबसे उपयोगी है और रिलीज कैलेंडर, जहां आगामी घोषणाओं का समय पूर्वानुमानों के अनुरूप है।