Claude দিয়ে stock ও options analysis: practical guide

Claude আর্থিক তথ্য পড়ে তার অর্থ ব্যাখ্যা করতে খুব ভালো। কিন্তু আজকের সংখ্যা জানার ক্ষেত্রে এটি দুর্বল, কারণ আপনি প্রশ্ন করার কয়েক মাস আগেই language model-এর training data শেষ হয়ে যায়। সমাধান সহজ: একটি API থেকে Claude-কে বর্তমান market data দিন এবং তাকে analysis, comparison ও plain-English explanation-এর মতো যে কাজগুলো সে ভালো পারে, সেগুলো করতে দিন।

এই guide-এ দেখানো হয়েছে কীভাবে একটি free market data API, Claude-এর সঙ্গে সংযোগের 3টি পদ্ধতি এবং কপি করে ব্যবহার করা যায় এমন working prompt ব্যবহার করবেন। সম্পূর্ণ স্বচ্ছতার জন্য জানিয়ে রাখি: API-টি Strasmore-এর, যা আমাদের team তৈরি করেছে। এতে account প্রয়োজন হয় না। তাই এই guide-এর সবকিছু পরবর্তী 5 মিনিটের মধ্যেই পরীক্ষা করতে পারবেন।

Claude-এর একটি data source কেন প্রয়োজন

কোনো tool সংযুক্ত না করে Claude-কে “Microsoft-এর dividend yield এখন কত?” জিজ্ঞেস করলে দুটি ব্যর্থতার একটি দেখা যায়। হয় এটি উত্তর দিতে অস্বীকার করে, নয়তো কয়েক মাস পুরোনো training data থেকে উত্তর দেয়। উভয় ক্ষেত্রেই কারণ হলো, model-এর বর্তমান price-এ access নেই। এটি নিজে থেকে কোনো তথ্য খুঁজে দেখতে পারে না।

একটি data source সংযুক্ত করলে পরিস্থিতি পুরোপুরি বদলে যায়। Claude সাবলীলভাবে JSON পড়তে পারে, তথ্যের ধারাবাহিকতা না হারিয়ে context-এ dozens of rows রাখতে পারে, এবং data-তে আসলে যা দেখা যায় তা সহজেই তুলনা, ranking ও summary করতে পারে। এখন উত্তরের quality নির্ভর করে আপনি যে data দেন তার quality-এর ওপর।

একটি key ছাড়া free market data API

Strasmore-এর demo API US stocks ও options data নিয়ে fixed query-এর একটি catalog plain JSON হিসেবে সরবরাহ করে। signup নেই, API key নেই এবং rate limit নিয়ে আলাদা ঝামেলাও নেই। সম্পূর্ণ endpoint reference API documentation post-এ আছে। সংক্ষেপে:

# What queries exist? (start here)
curl "https://ai.strasmore.com/api/demo/catalog"

# The highest large-cap dividend yields right now
curl "https://ai.strasmore.com/api/demo?q=dividend_yield_leaders"

# Implied-volatility leaders in the options market
curl "https://ai.strasmore.com/api/demo?q=iv_leaders"

# The latest market headlines with tickers
curl "https://ai.strasmore.com/api/demo?q=latest_market_news"

প্রতিটি response-এ rows, column names এবং সংখ্যাগুলো তৈরি করা exact SQL থাকে। AI-এর ক্ষেত্রে শেষের অংশটি গুরুত্বপূর্ণ। আপনি data-এর সঙ্গে Claude-কে SQL-ও দেখাতে পারেন। তখন সে result-এর পাশাপাশি query-টিও ব্যাখ্যা করবে।

Data live নয়। Equity price-এ delay থাকে, options greeks ও implied volatility end-of-day value, এবং প্রতিটি query-এর result সর্বোচ্চ প্রতি 10 মিনিটে refresh হয়। তাই আরও ঘন ঘন polling করলে একই rows ফিরে আসে। শেখা, screening ও analysis workflow-এর জন্য এটিই যথেষ্ট। এটি trading feed নয়। এই guide analysis নিয়ে, trade execution নিয়ে নয়।

পদ্ধতি 1: JSON একটি chat-এ paste করুন

এটি zero-setup সংস্করণ। একটি curl চালান, JSON কপি করুন এবং একটি পরিষ্কার নির্দেশনা দিয়ে Claude chat-এ paste করুন। এটি claude.ai web app, desktop app অথবা যেকোনো chat interface-এ কাজ করে।

যে prompt কাঠামোটি ভালো কাজ করে:

Here is JSON from a market data API. The `sql` field shows exactly
how the numbers were computed.

[paste the JSON here]

1. Summarize what this data shows in plain English.
2. Which three rows stand out, and what makes them unusual?
3. What would you want to check next before drawing conclusions?

তৃতীয় প্রশ্নটিই গুরুত্বপূর্ণ। এটি Claude-কে তথ্যের সীমাবদ্ধতা উল্লেখ করতে বাধ্য করে, অতিরঞ্জিত সিদ্ধান্তে যেতে দেয় না। এর পরামর্শগুলো—যেমন "payout history পরীক্ষা করুন" এবং "sector-এর সঙ্গে তুলনা করুন"—প্রায়ই আপনি আগে থেকে না ভেবে লিখে ফেলতেন এমন যেকোনো query-এর চেয়ে ভালো পরবর্তী query তৈরি করে।

পদ্ধতি 2: Claude Code-কে নিজে ডেটা সংগ্রহ করতে দিন

আপনি Claude Code ব্যবহার করলে copy-paste পুরোপুরি এড়িয়ে যেতে পারেন, কারণ Claude Code নিজে curl চালাতে পারে। তাকে একটি প্রশ্ন করুন এবং ডেটা কোথায় আছে তা জানান:

Fetch https://ai.strasmore.com/api/demo/catalog, pick the query that
best answers this question, fetch it, and analyze the result:
which large-cap stocks pay the highest dividend yields right now,
and how do their P/E ratios compare?

Claude Code catalog পড়ে, dividend_yield_leaders বেছে নিয়ে সেটি সংগ্রহ করে এবং প্রকৃত row নিয়ে কাজ করে। Agent loop আপনার মেশিনে চলায়, এটি মেশিনের অন্যান্য সুবিধার সঙ্গেও কাজ করে: ফলাফল file-এ সংরক্ষণ করতে পারে, Python script দিয়ে chart তৈরি করতে পারে, অথবা আজকের screen-কে গত সপ্তাহে সংরক্ষণ করা screen-এর সঙ্গে diff করতে পারে। একটি খরচের বিষয় নজরে রাখুন: agent যে প্রতিটি JSON payload সংগ্রহ করে, তা conversation-এ থেকে যায় এবং পরের turn-এ আবার পাঠানো হয়। এ কারণেই দীর্ঘ Claude Code session ব্যয়বহুল হয়ে যায়: দীর্ঘ Claude Code session কেন ব্যয়বহুল হয়।

সবসময় চালু থাকা Linux server এই workflow-এর জন্য স্বাভাবিক স্থান। প্রতিদিনের "screen সংগ্রহ করুন, গতকালের সঙ্গে তুলনা করুন, এবং আমাকে একটি summary লিখে দিন" loop-এর জন্য এমন একটি মেশিন প্রয়োজন, যা কখনো sleep mode-এ যায় না। SSH disconnect হলেও session চালু রাখার জন্য tmux-সহ VPS-এ Claude Code চালানোর একটি পূর্ণাঙ্গ guide আমাদের আছে। এই পদ্ধতি বেছে নিলে আগে VPS-এ AI agent নিরাপদে চালানোর আমাদের guide পড়ুন; shell access থাকা agent-এর জন্য কার্যকর security guardrail প্রয়োজন।

পদ্ধতি 3: fetch tool সহ Claude API

আপনি যে software তৈরি করছেন, তার জন্য Claude-কে একটি tool হিসেবে API দিন। Anthropic-এর Python SDK ব্যবহার করলে সম্পূর্ণ সংযোগের জন্য একটি tool definition এবং একটি fetch function-ই যথেষ্ট:

import json, urllib.request
import anthropic

def fetch_demo(query_key: str) -> str:
    url = f"https://ai.strasmore.com/api/demo?q={query_key}"
    with urllib.request.urlopen(url, timeout=30) as r:
        return r.read().decode()

client = anthropic.Anthropic()
tools = [{
    "name": "fetch_market_data",
    "description": "Fetch a fixed market-data query. Keys are listed at "
                   "https://ai.strasmore.com/api/demo/catalog e.g. "
                   "dividend_yield_leaders, iv_leaders, latest_market_news.",
    "input_schema": {
        "type": "object",
        "properties": {"query_key": {"type": "string"}},
        "required": ["query_key"],
    },
}]

# Claude decides when to call the tool; your loop executes fetch_demo()
# and returns the JSON as the tool result. See Anthropic's tool-use docs.

কোনো প্রশ্নের জন্য data প্রয়োজন হলে Claude tool-টি call করে। আপনি fetch চালিয়ে JSON ফেরত দেন। এরপর Claude memory-এর বদলে বাস্তবে fetch করা rows থেকে উত্তর দেয়। Client environment থেকে আপনার key সংগ্রহ করে। তাই এই code কোনো server-এ বা cloud provider-এর পেছনে ব্যবহৃত হলে key hardcode করার আগে সেখানে client-কে কীভাবে authenticate করবেন তা জেনে নিন। এটিই একমাত্র পদ্ধতি যেখানে chat subscription-এর পরিবর্তে token অনুযায়ী bill হয়। তাই ব্যবহারের পরিমাণ বাড়ানোর আগে Claude API-তে free tier আছে কি না এবং starter credit শেষ হলে কত খরচ হবে তা যাচাই করুন। Reusable server-এর পরিবর্তে inline tool পছন্দ না হলে একই pattern Model Context Protocol-এর সঙ্গেও কাজ করে। Hosting-এর জন্য আমাদের VPS-এ MCP server guide দেখুন।

যে prompts-এ ভালো analysis পাওয়া যায়

আপনি যেভাবেই সংযোগ করুন না কেন, কয়েকটি pattern ধারাবাহিকভাবে output উন্নত করে:

• Claude-কে row cite করতে বলুন। “প্রতিটি claim-এর জন্য ticker এবং সেটি যে number থেকে নেওয়া হয়েছে, তা উল্লেখ করুন।” এতে অস্পষ্ট summary কমে যায়।
• Data কী দেখাতে পারে না, তা জানতে চান। Delayed price, end-of-day greeks এবং fixed screen—সবকিছুরই সীমাবদ্ধতা আছে। জিজ্ঞেস করলে Claude সেগুলো স্পষ্টভাবে জানাবে। এতে analysis বাস্তবসম্মত থাকে।
• Prediction নয়, comparison করতে বলুন। “দেখানো payout ratio-এর ভিত্তিতে কোন yield-গুলো sustainable বলে মনে হয়?”—এতে data-ভিত্তিক উত্তর পাওয়া যায়। “কোন stock-এর দাম বাড়বে?”—এতে সুন্দরভাবে লেখা একটি অনুমান পাওয়া যায়, কারণ prediction সমর্থন করার মতো data এখানে নেই।
• SQL-কে context-এর মধ্যে রাখুন। sql field Claude-কে screen কীভাবে তৈরি করা হয়েছে তা সঠিকভাবে জানায়। ফলে কোনো name অনুপস্থিত থাকলে market-cap floor বা yield ceiling-এর মতো কারণ ব্যাখ্যা করতে পারে, মনগড়া কারণ তৈরি করতে হয় না।

Fixed query যথেষ্ট না হলে

Demo-র screen-গুলো ইচ্ছাকৃতভাবে fixed রাখা হয়েছে। তবে নিজের প্রশ্ন করার জন্য অর্থ দেওয়ার প্রয়োজন নেই। একই demo key ছাড়াই আপনার read-only SQL চালায়। সেটি https://ai.strasmore.com/api/demo/sql?sql=-এ পাঠালে response-এ নির্দিষ্ট সীমার মধ্যে query চলে: 500 rows, 20 seconds এবং এক বছরের history। কোনো card ছাড়াই একটি free account Strasmore terminal-এ SQL অথবা plain English-এ লেখা প্রতিদিন 100টি query চালাতে দেয়। Query চালানোর আগে terminal তৈরি করা SQL দেখায়।

Programmatic key-এর জন্যও paid plan প্রয়োজন হয় না। Free key row limit বাড়ায়। Paid plan-এ history, tick-level trades এবং CSV export যুক্ত হয়। Warehouse-এ US equities-এর 22 বছরের এবং options-এর 12 বছরের history আছে। তবে আপনি কতটা data পড়তে পারবেন, তা plan-এর ওপর নির্ভর করে। October 2026 অনুযায়ী Free plan এক বছরের data পড়ে, অর্থাৎ 1 January 2025 পর্যন্ত। Developer ($79/mo) plan 3 বছরের data পড়ে, অর্থাৎ 1 January 2023 পর্যন্ত। Pro ($249/mo) এবং Enterprise সম্পূর্ণ history পড়ে। Key ব্যবহার করা API SQL গ্রহণ করে। Plain-English question terminal-এর feature, API-এর নয়। Workflow একই থাকে। আপনার tool open endpoint-এর বদলে authenticated endpoint থেকে data fetch করে, আর কোন প্রশ্ন করা হবে তা আপনি নির্ধারণ করেন। Documented schema-এর বিরুদ্ধে ClickHouse SQL লেখার ক্ষেত্রে Claude সত্যিই ভালো। তাই “$10B-এর বেশি মূল্যমানের প্রতিটি REIT-এর dividend history সংগ্রহ করে পাঁচ বছরের growth অনুযায়ী rank করুন” ধরনের কাজ Pro বা Enterprise-এ একটি prompt-এই করা যায়। কারণ 3 বছরের window-তে 5 বছরের growth রাখা সম্ভব নয়।

FAQ

কোনো data source ছাড়া Claude কি stock বিশ্লেষণ করতে পারে?

বর্তমান সংখ্যা দিয়ে নয়। এর training data আজকের আগেই শেষ হয়েছে। তাই current price সম্পর্কে বলা যেকোনো কথা পুরোনো memory-এর ওপর নির্ভর করে। Claude-কে একটি market data API দিলে সে সদ্য fetch করা rows-এর ভিত্তিতে analysis করে।

Strasmore demo API কি সত্যিই free?

হ্যাঁ। key নেই, signup নেই, card নেই। এটি delayed US equities এবং end-of-day options data নিয়ে fixed query-এর catalog সরবরাহ করে। পাশাপাশি 500 rows এবং এক বছরের history-তে সীমাবদ্ধ একটি keyless SQL endpoint আছে। API-টি AI agent ব্যবহারের জন্য ইচ্ছাকৃতভাবে open রাখা হয়েছে।

এর জন্য কি VPS প্রয়োজন?

না। Paste-in workflow-এর জন্য browser ছাড়া আর কিছু দরকার নেই। Agent loop schedule অনুযায়ী চালাতে, disconnect-এর পরও চালু রাখতে এবং আগের result-এর local file সংরক্ষণ করতে চাইলে VPS ব্যবহার করা উপযোগী।

এটি কি financial advice?

না। এখানে সবকিছু analysis tooling। Claude data সংক্ষেপ করে এবং তুলনা করে। সেই তথ্য দিয়ে আপনি কী করবেন, তা আপনার সিদ্ধান্ত। Delayed educational data trade execution-এর ভিত্তি নয়।

একটি screen একটি chat-এ সংযুক্ত করলেই পার্থক্যটি বুঝতে পারবেন। Claude এমন সংখ্যার বিষয়ে আত্মবিশ্বাসী শোনানো বন্ধ করবে, যেগুলো তার জানার উপায় নেই। একই সঙ্গে যেসব সংখ্যা সে জানতে পারে, সেগুলো নিয়ে সে কার্যকর বিশ্লেষণ দেবে।