Claude für Finanzanalysen: Aktien und Optionen prüfen

Claude kann Finanzdaten sehr gut lesen und ihre Bedeutung erklären. Bei den heutigen Kursen ist Claude jedoch unzuverlässig, weil die Trainingsdaten eines Sprachmodells Monate vor Ihrer Frage enden. Die Lösung ist einfach: Stellen Sie Claude aktuelle Marktdaten über eine API bereit. Dann kann Claude seine eigentlichen Stärken nutzen: Analyse, Vergleich und verständliche Erklärungen.

Diese Anleitung zeigt Ihnen, wie Sie dafür eine kostenlose Marktdaten-API verwenden, Claude auf drei verschiedene Arten damit verbinden und funktionierende Prompts kopieren können. Offenlegung: Die API gehört Strasmore und wird von unserem Team entwickelt. Sie benötigen kein Konto. Sie können daher alles in dieser Anleitung in den nächsten fünf Minuten ausprobieren.

Warum Claude eine Datenquelle benötigt

Fragen Sie Claude ohne angebundene Tools: „Wie hoch ist die Dividendenrendite von Microsoft derzeit?“ Dann tritt einer von zwei Fehlerfällen ein. Entweder lehnt Claude die Antwort ab, oder es antwortet anhand von Trainingsdaten, die mehrere Monate alt sind. Beides geschieht, weil das Modell keinen Zugriff auf aktuelle Kurse hat. Es kann nicht selbstständig Daten nachschlagen.

Binden Sie eine Datenquelle an, ändert sich das Bild vollständig. Claude liest JSON problemlos, behält Dutzende Zeilen im Kontext, ohne den Überblick zu verlieren, und vergleicht, sortiert und fasst die tatsächlichen Daten bereitwillig zusammen. Die Qualität der Antwort hängt nun von der Qualität der Daten ab, die Sie bereitstellen.

Eine kostenlose API für Marktdaten ohne Schlüssel

Die Demo-API von Strasmore stellt einen Katalog vordefinierter Abfragen zu US-Aktien und -Optionen als einfaches JSON bereit. Es ist keine Registrierung erforderlich, es gibt keinen API-Schlüssel und keine komplizierte Abstimmung von Rate-Limits. Die vollständige Referenz der Endpunkte finden Sie im Beitrag zur API-Dokumentation. Die Kurzfassung:

# 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"

Jede Antwort enthält die Zeilen, die Spaltennamen und das exakte SQL, mit dem die Werte ermittelt wurden. Der letzte Punkt ist für die Arbeit mit KI wichtig: Sie können Claude das SQL zusammen mit den Daten zeigen. Claude erklärt Ihnen dann sowohl die Abfrage als auch das Ergebnis.

Die Kurse werden verzögert bereitgestellt, und die Options-Greeks sind Tagesendwerte. Für Lern-, Screening- und Analyse-Workflows ist das genau das, was Sie benötigen. Die API ist keine Handelsdatenquelle. In diesem Leitfaden geht es um Analyse, nicht um die Ausführung von Trades.

Methode 1: JSON in einen Chat einfügen

Die Variante ohne Einrichtung. Führen Sie einen curl-Befehl aus, kopieren Sie das JSON und fügen Sie es mit einer klaren Anweisung in einen Claude-Chat ein. Das funktioniert in der Webanwendung claude.ai, in der Desktopanwendung oder in jeder Chat-Oberfläche.

Eine geeignete Prompt-Struktur:

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?

Die dritte Frage ist entscheidend. Sie veranlasst Claude, die Grenzen der Daten zu benennen, statt zu weitreichende Schlussfolgerungen zu ziehen. Seine Vorschläge („Auszahlungsverlauf prüfen“, „mit dem Branchendurchschnitt vergleichen“) führen häufig zu einer besseren nächsten Abfrage als jede spontan formulierte Abfrage.

Weg 2: Claude Code die Daten selbst abrufen lassen

Wenn Sie Claude Code verwenden, können Sie das vollständige Kopieren und Einfügen überspringen, weil Claude Code curl selbst ausführen kann. Stellen Sie eine Frage und geben Sie an, wo die Daten liegen:

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 liest den Katalog, wählt dividend_yield_leaders aus, ruft ihn ab und arbeitet mit den tatsächlichen Zeilen. Da die Agentenschleife auf Ihrem Rechner läuft, lässt sie sich außerdem mit allem anderen darauf kombinieren: Sie kann Ergebnisse in Dateien speichern, sie mit einem Python-Skript visualisieren oder den Bildschirm von heute mit dem vergleichen, den sie letzte Woche gespeichert hat. Beachten Sie einen Kostenfaktor: Jede JSON-Nutzlast, die der Agent abruft, bleibt im Gespräch und wird im nächsten Durchlauf erneut gesendet. Das ist der Grund, warum eine lange Claude-Code-Sitzung teuer wird.

Ein ständig laufender Linux-Server ist der naheliegende Ort für diesen Workflow. Eine tägliche Schleife nach dem Muster „Bildschirme abrufen, mit gestern vergleichen, mir eine Zusammenfassung schreiben“ benötigt einen Rechner, der nie in den Ruhezustand wechselt. Wir haben eine vollständige Anleitung zum Ausführen von Claude Code auf einem VPS mit tmux, damit Sitzungen auch nach einer SSH-Trennung bestehen bleiben. Wenn Sie diesen Weg wählen, lesen Sie zuerst unsere Anleitung zum sicheren Ausführen von AI-Agenten auf einem VPS. Ein Agent mit Shell-Zugriff benötigt wirksame Schutzvorkehrungen.

Variante 3: die Claude API mit einem fetch-Tool

Wenn Sie Software entwickeln, stellen Sie Claude die API als Tool bereit. Mit dem Python-SDK von Anthropic besteht die gesamte Anbindung aus einer Tool-Definition und einer fetch-Funktion:

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.

Claude ruft das Tool auf, wenn eine Frage Daten benötigt. Sie führen den Abruf aus und geben das JSON zurück. Anschließend antwortet Claude anhand echter Datensätze statt aus dem Gedächtnis. Der Client übernimmt Ihren Schlüssel aus der Umgebung. Wenn dieser Code auf einem Server oder hinter einem Cloud-Anbieter ausgeführt wird, klären Sie daher zuerst wie Sie den Client dort authentifizieren, bevor Sie etwas fest codieren. Dies ist außerdem die einzige Variante, bei der die Abrechnung pro Token erfolgt und nicht über ein Chat-Abonnement. Wenn Sie sich daher fragen, ob die Claude API einen kostenlosen Tarif bietet, lautet die kurze Antwort: Bei der Registrierung erhalten Sie ein kleines Guthaben. Danach gilt eine verbrauchsabhängige Abrechnung. Dasselbe Muster funktioniert auch mit dem Model Context Protocol, wenn Sie statt eines Inline-Tools einen wiederverwendbaren Server bevorzugen. Unser Leitfaden zu MCP-Servern auf einem VPS beschreibt das Hosting solcher Server.

Prompts, die zu guten Analysen führen

Einige Muster verbessern die Ausgabe unabhängig davon, wie Sie die Verbindung herstellen:

• Weisen Sie Claude an, Zeilen zu zitieren. „Nennen Sie für jede Aussage den Ticker und die Zahl, auf der sie basiert.“ Dadurch werden vage Zusammenfassungen vermieden.
• Fragen Sie, was die Daten nicht zeigen können. Verzögerte Kurse, Greeks zum Tagesende und ein statischer Filter haben jeweils Einschränkungen. Wenn Sie danach fragen, nennt Claude diese klar. Dadurch bleibt die Analyse belastbar.
• Lassen Sie vergleichen, nicht vorhersagen. „Welche dieser Renditen wirken anhand der angezeigten Ausschüttungsquoten nachhaltig?“ führt zu einer fundierten Antwort. „Welche Aktie wird steigen?“ führt zu einer gut formulierten Vermutung, weil die Daten keine Vorhersage stützen.
• Behalten Sie das SQL im Kontext. Das Feld sql zeigt Claude genau, wie ein Filter erstellt wurde. Dadurch kann Claude erklären, warum ein Wert fehlt, etwa wegen einer Mindestmarktkapitalisierung oder einer maximalen Rendite, statt einen Grund zu erfinden.

Wenn die festgelegten Abfragen nicht mehr ausreichen

Die Ansichten der Demo sind absichtlich fest vorgegeben. Der nächste Schritt ist Strasmore's kostenpflichtige API: dasselbe Data Warehouse, 22 Jahre US-Aktien und 12 Jahre Optionshistorie sowie eigene Fragen in SQL oder einfachem Englisch mit einem programmgesteuerten Schlüssel. Der Ablauf bleibt identisch. Ihr Tool ruft die Daten von einem authentifizierten Endpunkt statt vom offenen Endpunkt ab, und Sie legen die Fragen selbst fest. Claude ist beim Erstellen von ClickHouse-SQL für ein dokumentiertes Schema wirklich gut. Dadurch wird aus „Rufe die Dividendenhistorie jedes REITs über $10B ab und sortiere nach dem Wachstum über fünf Jahre“ eine Aufgabe mit einem einzigen Prompt.

FAQ

Kann Claude Aktien ohne Datenquelle analysieren?

Nicht mit aktuellen Zahlen. Seine Trainingsdaten reichen nicht bis heute. Alles, was Claude zu aktuellen Kursen sagt, stammt daher aus veralteten Daten. Wenn Sie ihm eine Live-API bereitstellen, basiert die Analyse auf den Datensätzen, die Claude gerade abgerufen hat.

Ist die Strasmore-Demo-API wirklich kostenlos?

Ja. Sie benötigen keinen Schlüssel, keine Registrierung und keine Kreditkarte. Die API stellt einen Katalog fest definierter Abfragen für verzögerte US-Aktienkurse und Optionsdaten zum Tagesende bereit. Sie ist ausdrücklich für KI-Agenten geöffnet.

Benötige ich dafür einen VPS?

Nein. Für den Workflow zum Einfügen in den Chat benötigen Sie nur einen Browser. Ein VPS lohnt sich, wenn der Agent regelmäßig ausgeführt werden, Verbindungsabbrüche überstehen und lokale Dateien mit früheren Ergebnissen speichern soll.

Ist das eine Finanzberatung?

Nein. Alles hier dient der Analyse von Daten. Claude fasst Daten zusammen und vergleicht sie. Was Sie damit tun, entscheiden Sie selbst. Verzögerte Daten zu Bildungszwecken sind keine Grundlage für die Ausführung von Trades.

Binden Sie eine Ansicht in einen Chat ein, und Sie erkennen den Unterschied sofort: Claude klingt nicht mehr zuversichtlich bei Zahlen, die es nicht kennen kann, sondern wird bei Zahlen nützlich, auf die es zugreifen kann.