Claude দিয়ে Finance Analysis: Live Data ব্যবহারের গাইড

Claude আর্থিক ডেটা পড়ে তার অর্থ ব্যাখ্যা করতে খুব ভালো। তবে আজকের সংখ্যা জানার ক্ষেত্রে এটি দুর্বল, কারণ কোনো language model-এর training data আপনার প্রশ্ন করার কয়েক মাস আগেই শেষ হয়। সমাধান সহজ: একটি API থেকে Claude-কে live market data দিন, এবং যে কাজগুলোতে এটি আসলে ভালো—analysis, comparison ও plain-English explanation—সেগুলো করতে দিন।

এই গাইডে দেখানো হয়েছে কীভাবে একটি free market data API, Claude-এর সঙ্গে সংযোগ করার 3টি ভিন্ন পদ্ধতি এবং সরাসরি কপি করে ব্যবহারযোগ্য prompt দিয়ে এটি করা যায়। সম্পূর্ণ তথ্য: API-টি Strasmore-এর, যা আমাদের team তৈরি করেছে। এতে কোনো account প্রয়োজন হয় না। তাই এই গাইডের সবকিছু পরবর্তী 5 মিনিটের মধ্যেই পরীক্ষা করে দেখতে পারেন।

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।

কোনো key ছাড়া একটি free market data API

Strasmore-এর demo API plain JSON হিসেবে US stocks এবং options data-এর জন্য নির্ধারিত query-গুলোর একটি catalog সরবরাহ করে। signup নেই, API key নেই, rate-limit সামলানোর অতিরিক্ত ঝামেলাও নেই। সম্পূর্ণ endpoint reference API documentation post-এ রয়েছে; সংক্ষিপ্ত সংস্করণ:

# 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 সঠিক SQL অন্তর্ভুক্ত থাকে। AI-ভিত্তিক কাজের জন্য শেষের বিষয়টি গুরুত্বপূর্ণ: data-এর সঙ্গে Claude-কে SQL দেখালে সে query এবং result—দুটিই ব্যাখ্যা করতে পারে।

Prices বিলম্বিত এবং options greeks দিনের শেষের মান। শেখা, screening এবং analysis workflow-এর জন্য এটিই যথেষ্ট। এটি trading feed নয়, এবং 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, সেখানে Claude-কে একটি tool হিসেবে API দিন। Anthropic-এর Python SDK ব্যবহার করলে পুরো সংযোগ তৈরির কাজ একটি tool definition এবং একটি fetch function-এই সম্পন্ন হয়:

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 উত্তর দিতে data প্রয়োজন হলে Claude tool-টি কল করে। আপনি fetch চালিয়ে JSON ফেরত দেন। এরপর Claude memory-এর ওপর নির্ভর না করে বাস্তব row থেকে উত্তর দেয়। Client পরিবেশ থেকে আপনার key সংগ্রহ করে। তাই এই code কোনো server-এ বা cloud provider-এর পেছনে গেলে hardcode করার আগে সেখানে client-কে কীভাবে authenticate করবেন তা নির্ধারণ করুন। এটিই একমাত্র পদ্ধতি যেখানে chat subscription-এর মাধ্যমে নয়, token অনুযায়ী billing হয়। তাই আপনি যদি ভাবেন Claude API-তে free tier আছে কি না, সংক্ষিপ্ত উত্তর হলো signup-এর সময় অল্প credit পাওয়া যায়, এরপর metered pricing প্রযোজ্য হয়। Inline tool-এর বদলে reusable server পছন্দ করলে একই pattern Model Context Protocol-এর সঙ্গেও কাজ করে। সেগুলো host করার নির্দেশনা আমাদের VPS-এ MCP server guide-এ রয়েছে।

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।

যখন নির্দিষ্ট query আর যথেষ্ট নয়

ডেমোর screen-গুলো ইচ্ছাকৃতভাবে নির্দিষ্ট করে রাখা হয়েছে। পরবর্তী ধাপ হলো Strasmore-এর paid API: একই warehouse, US equities-এর 22 বছরের এবং options history-এর 12 বছরের data, আর programmatic key ব্যবহার করে SQL বা সাধারণ English-এ আপনার নিজস্ব প্রশ্ন। Workflow একই থাকে; open endpoint-এর পরিবর্তে আপনার tool authenticated endpoint থেকে data সংগ্রহ করে, এবং কোন প্রশ্ন করা হবে তা আপনি নির্ধারণ করেন। Documented schema-এর ভিত্তিতে ClickHouse SQL লেখার ক্ষেত্রে Claude সত্যিই ভালো। তাই “$10B-এর বেশি মূল্যের প্রতিটি REIT-এর dividend history সংগ্রহ করে পাঁচ বছরের growth অনুযায়ী rank করো”—এমন কাজ একটি prompt-এই করা যায়।

FAQ

Claude কি কোনো data source ছাড়া stocks বিশ্লেষণ করতে পারে?

বর্তমান সংখ্যার ক্ষেত্রে পারে না। এর training data আজকের আগেই শেষ হয়েছে, তাই current price সম্পর্কে এটি যা বলে তা পুরোনো memory থেকে আসে। একটি live API দিন; তাহলে analysis সরাসরি সদ্য fetch করা rows-এর ওপর ভিত্তি করে হবে।

Strasmore demo API কি সত্যিই free?

হ্যাঁ। কোনো key, signup বা card লাগবে না। এটি delayed US equities এবং end-of-day options data-এর ওপর fixed query-এর একটি catalog সরবরাহ করে এবং AI agent-এর ব্যবহারের জন্য ইচ্ছাকৃতভাবে open রাখা হয়েছে।

এর জন্য কি আমার VPS দরকার?

না। Paste-in workflow চালাতে browser ছাড়া আর কিছু লাগবে না। Agent loop নির্দিষ্ট schedule-এ চালাতে, disconnect-এর পরেও চালু রাখতে এবং আগের result-এর local file সংরক্ষণ করতে চাইলে VPS ব্যবহার করা যুক্তিযুক্ত।

এটি কি financial advice?

না। এখানে সবকিছু analysis tooling। Claude data-এর summary ও comparison তৈরি করে; আপনি সেটি কীভাবে ব্যবহার করবেন, তা আপনার সিদ্ধান্ত। Delayed educational data-এর ভিত্তিতে trade execution করা উচিত নয়।

একটি screen-কে একটি chat-এর সঙ্গে সংযুক্ত করলেই পার্থক্যটি সঙ্গে সঙ্গে বুঝতে পারবেন: Claude যে সংখ্যাগুলো জানতে পারে না, সেগুলো নিয়ে আর আত্মবিশ্বাসী শোনাবে না; বরং যে সংখ্যাগুলো জানতে পারে, সেগুলো নিয়ে কার্যকর হবে।