ניתוח מניות עם Claude: מדריך מעשי

Claude מצוינת בקריאת נתונים פיננסיים והסבר משמעותם. היא פחות טובה בידיעה מהם המספרים של היום, מכיוון שנתוני האימון של מודל שפה מסתיימים חודשים לפני ששואלים אותו שאלה. הפתרון פשוט: תנו ל-Claude נתוני שוק חיים מ-API, ותנו לה לעשות את מה שהיא באמת טובה בו: ניתוח, השוואה והסבר בשפה פשוטה.

מדריך זה מראה כיצד לעשות זאת באמצעות API חינמי לנתוני שוק, בשלוש דרכים שונות לחיבור Claude אליו, ועם פרומפטים מוכנים שניתן להעתיק. גילוי נאות: ה-API שייך ל-Strasmore, שנבנה על ידי הצוות שלנו. אין צורך בחשבון, כך שתוכלו לנסות את כל מה שמופיע במדריך הזה בחמש הדקות הקרובות.

Why Claude needs a data source

שאלו את Claude "מהו ה-dividend yield של Microsoft כרגע" ללא כלים מחוברים, ותקבלו אחת משתי תוצאות כשל. או שהיא תסרב, או שהיא תענה על בסיס נתוני אימון שהם חודשים ישנים. שתי האפשרויות קורות מכיוון שלמודל אין גישה למחירים נוכחיים. הוא אינו יכול לבצע חיפוש בעצמו.

חברו מקור נתונים והתמונה משתנה לחלוטין. Claude קוראת JSON בצורה שוטפת, שומרת עשרות שורות בהקשר (context) מבלי לאבד עקבות, ותשווה, תדרג ותסכם בשמחה את מה שהנתונים מציגים בפועל. איכות התשובה תלויה כעת באיכות הנתונים שתספקו לה.

A free market data API with no key

ה-demo API של Strasmore מספק קטלוג של שאילתות קבועות על נתוני מניות ואופציות בארה"ב כ-JSON פשוט. אין צורך בהרשמה, במפתח API או בניהול מגבלות קצב (rate-limit). כל רפרנס ה-endpoint נמצא ב-פוסט תיעוד ה-API; הגרסה המקוצרת היא:

# 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"

כל תשובה כוללת את השורות, שמות העמודות ואת ה-SQL המדויק שיצר את המספרים. החלק האחרון חשוב לעבודה עם AI: ניתן להציג ל-Claude את ה-SQL יחד עם הנתונים, והיא תסביר גם את השאילתה וגם את התוצאה.

המחירים מעוכבים (delayed) וה-options greeks הם ערכי סוף יום. עבור תהליכי למידה, סינון (screening) וניתוח, זה בדיוק מה שאתם צריכים. זהו אינו feed למסחר, והמדריך הזה עוסק בניתוח, לא בביצוע עסקאות.

Way 1: paste the JSON into a chat

הגרסה ללא הגדרות. הריצו curl אחד, העתיקו את ה-JSON והדביקו אותו בצ'אט של Claude עם הוראה ברורה. זה עובד באפליקציית ה-web של claude.ai, באפליקציית ה-desktop או בכל ממשק צ'אט אחר.

מבנה פרומפט שעובד טוב:

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?

השאלה השלישית היא החשובה ביותר. היא דוחקת ב-Claude לציין את מגבלות הנתונים במקום להמציא תשובות, וההצעות שלה ("בדוק את היסטוריית התשלומים", "השווה מול המגזר") הן לרוב שאילתה הבאה טובה יותר מכל מה שאתם הייתם מקלידים ללא הכוונה.

Way 2: let Claude Code fetch the data itself

אם אתם מריצים את Claude Code, תוכלו לוותר לחלוטין על ההעתקה וההדבקה, מכיוון ש-Claude Code יכול להריץ curl בעצמו. שאלו שאלה ואמרו לו איפה הנתונים נמצאים:

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 קורא את הקטלוג, בוחר ב-dividend_yield_leaders, מביא אותו ועובד עם השורות האמיתיות. מכיוון שלולאת ה-agent רצה על המכונה שלכם, זה מתממשק עם כל שאר התוכנות עליה: הוא יכול לשמור תוצאות לקבצים, לצייר אותן באמצעות סקריפט Python, או להשוות את המסך של היום למסך שהוא שמר בשבוע שעבר. עלות אחת שצריך לשים לב אליה: כל payload של JSON שה-agent מביא נשאר בשיחה ונשלח מחדש בכל סבב, מה שמסביר מדוע סשן Claude Code ארוך הופך ליקר.

שרת Linux שעובד תמיד הוא הבית הטבעי לתזרים עבודה זה. לולאה יומית של "הבא את המסכים, השווה לאתמול, כתוב לי סיכום" דורשת מכונה שלא ישנה, ויש לנו מדריך מלא להרצת Claude Code על VPS עם tmux כדי שסשנים ישרדו ניתוקי SSH. אם תבחרו בדרך זו, קראו קודם את המדריך שלנו להרצת AI agents בבטחה על VPS; agent עם גישת shell ראוי למגבלות אבטחה אמיתיות.

Way 3: the Claude API with a fetch tool

עבור תוכנה שאתם בונים, תנו ל-Claude את ה-API ככלי (tool). באמצעות ה-Python SDK של Anthropic, כל החיבור הוא הגדרת כלי אחד ופונקציית fetch אחת:

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 קוראת לכלי כשיש צורך בנתונים, אתם מבצעים את ה-fetch ומחזירים את ה-JSON, והיא עונה על בסיס השורות האמיתיות במקום על בסיס זיכרון. אותו דפוס עובד גם עם Model Context Protocol אם אתם מעדיפים שרת רב-שימושי על פני כלי מקומי; המדריך שלנו על שרתי MCP ב-VPS מכסה את נושא האירוח שלהם.

Prompts that get good analysis

כמה דפוסים המשפרים באופן עקבי את הפלט, בכל דרך שבה תתחברו:

• בקשו מ-Claude לצטט שורות. "עבור כל טענה, ציין את ה-ticker ואת המספר ממנו הוא מגיע." זה מבטל סיכומים מעורפלים.
• בקשו את מה שהנתונים אינם יכולים להראות. למחירים מעוכבים, greeks של סוף יום ומסך קבוע יש מגבלות; Claude תציין אותן בבירור כשתישאלו, וזה שומר על ניתוח אמין.
• בקשו השוואה, לא תחזית. "אילו מהתשואות הללו נראות יציבות על בסיס יחסי התשלום המוצגים" יניב תשובה מבוססת. "איזו מניה תעלה" יניב ניחוש כתוב היטב, מכיוון שחיזוי אינו דבר שהנתונים תומכים בו.
• שמרו על ה-SQL בהקשר. שדה sql אומר ל-Claude בדיוק כיצד נבנה המסך, כך שהיא תוכל להסביר מדוע שם מסוים חסר (רף שוק, תקרה של תשואה) במקום להמציא סיבה.

When the fixed queries stop being enough

המסכים של ה-demo קבועים בכוונה. השלב הבא הוא ה-API בתשלום של Strasmore: אותו מאגר נתונים, 22 שנות נתוני מניות בארה"ב ו-12 שנות היסטוריית אופציות, ושאלות משלכם ב-SQL או באנגלית פשוטה עם מפתח תכנותי. תזרים העבודה נשאר זהה; הכלי שלכם מושך מ-endpoint מאושר במקום מה-endpoint הפתוח, והשאלות הופכות לשלכם. Claude מצוינת בכתיבת ClickHouse SQL מול סכימה מתועדת, מה שהופך משימה כמו "משוך את היסטוריית הדיבידנדים של כל REIT מעל 10B ודרג לפי צמיחה בחמש שנים" למשימה של פרומפט אחד.

FAQ

Can Claude analyze stocks without any data source?

לא עם המספרים הנוכחיים. נתוני האימון שלה מסתיימים לפני היום, כך שכל מה שהיא אומרת על מחירים נוכחיים מגיע מזיכרון ישן. תנו לה API חי ושהניתוח יהיה מבוסס על שורות שהיא בדיוק הביאה.

Is the Strasmore demo API really free?

כן. ללא מפתח, ללא הרשמה, ללא כרטיס אשראי. הוא מספק קטלוג של שאילתות קבועות על מניות בארה"ב (מעוכבות) ונתוני אופציות של סוף יום, והוא פתוח במכוון לסוכני AI.

Do I need a VPS for this?

לא. תזרים העבודה של ההדבקה אינו דורש דבר מלבד דפדפן. VPS הופך לכדאי כאשר תרצו להריץ את לולאת ה-agent על לוח זמנים, לשרוד ניתוקים ולשמור קבצים מקומיים של תוצאות עבר.

Is this financial advice?

לא. כל מה שמופיע כאן הוא כלי ניתוח. Claude מסכמת ומשווה נתונים; מה שתעשו עם זה הוא החלטתכם, ונתונים לימודיים מעוכבים אינם בסיס לביצוע עסקאות.

חברו מסך אחד לצ'אט אחד ותראו את ההבדל מיד: Claude תפסיק להישמע בטוחה לגבי מספרים שהיא לא יכולה לדעת, ותתחיל להיות מועילה לגבי מספרים שהיא כן יכולה.