Claude AI का उपयोग करके वित्तीय विश्लेषण कैसे करें

Claude वित्तीय डेटा को पढ़ने और उसका अर्थ समझाने में बहुत सक्षम है। यह आज के वास्तविक आंकड़े जानने में सक्षम नहीं है, क्योंकि एक language model का training data आपके प्रश्न पूछने से कई महीने पहले ही समाप्त हो जाता है। इसका समाधान सरल है: Claude को एक API से वर्तमान market data प्रदान करें, और उसे वह काम करने दें जिसमें वह वास्तव में कुशल है, यानी विश्लेषण, तुलना और सरल भाषा में व्याख्या।

यह गाइड आपको दिखाती है कि एक मुफ्त market data API का उपयोग करके इसे कैसे किया जाए, Claude को उससे जोड़ने के तीन अलग-अलग तरीके, और ऐसे prompts जिन्हें आप copy कर सकते हैं। पूर्ण प्रकटीकरण: यह API Strasmore का है, जिसे हमारी टीम ने बनाया है। इसके लिए किसी account की आवश्यकता नहीं है, इसलिए आप इस गाइड में दी गई हर चीज़ को अगले पांच मिनट में आज़मा सकते हैं।

Claude को डेटा स्रोत की आवश्यकता क्यों है

यदि आप Claude से बिना किसी tool के "Microsoft का dividend yield अभी क्या है" पूछेंगे, तो आपको दो में से एक विफलता देखने को मिलेगी। या तो वह उत्तर देने से मना कर देगा, या वह अपने training डेटा से उत्तर देगा जो महीनों पुराना है। दोनों ही स्थितियाँ इसलिए होती हैं क्योंकि model के पास वर्तमान कीमतों तक कोई पहुँच नहीं है। वह स्वयं कुछ भी नहीं देख सकता है।

एक डेटा स्रोत संलग्न करें और स्थिति पूरी तरह बदल जाती है। Claude JSON को आसानी से पढ़ सकता है, संदर्भ खोए बिना दर्जनों पंक्तियों को याद रख सकता है, और डेटा में जो वास्तव में दिखाया गया है उसकी तुलना, रैंकिंग और सारांश खुशी-खुशी कर सकता है। अब उत्तर की गुणवत्ता इस बात पर निर्भर करती है कि आप उसे कैसा डेटा प्रदान करते हैं।

बिना API key वाला एक मुफ्त मार्केट डेटा API

Strasmore का डेमो API US stocks और options डेटा पर आधारित फिक्स्ड queries का एक कैटलॉग plain JSON के रूप में प्रदान करता है। इसमें न तो साइनअप की आवश्यकता है, न ही कोई API key है, और न ही rate-limit की कोई समस्या है। पूर्ण endpoint संदर्भ API documentation post में उपलब्ध है; इसका संक्षिप्त विवरण यहाँ दिया गया है:

# 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"

प्रत्येक response में rows, column के नाम और वह सटीक SQL शामिल होता है जिसने ये आंकड़े तैयार किए हैं। अंतिम भाग AI कार्यों के लिए महत्वपूर्ण है: आप Claude को डेटा के साथ-साथ SQL भी दिखा सकते हैं, और यह आपको परिणाम के साथ-साथ query की व्याख्या भी कर देगा।

यह डेटा live नहीं है। Equity की कीमतें delayed हैं, options greeks और implied volatility end-of-day मान हैं, और प्रत्येक query का परिणाम अधिकतम हर दस मिनट में रिफ्रेश होता है, इसलिए इससे अधिक तेज़ी से polling करने पर भी वही rows प्राप्त होंगी। सीखने, स्क्रीनिंग और विश्लेषण वर्कफ़्लो के लिए आपको ठीक इसी की आवश्यकता होती है। यह कोई ट्रेडिंग फीड नहीं है, और यह गाइड विश्लेषण के बारे में है, न कि ट्रेड निष्पादन के बारे में।

तरीका 1: JSON को चैट में पेस्ट करें

यह बिना किसी सेटअप वाला तरीका है। एक curl कमांड चलाएँ, JSON कॉपी करें और इसे स्पष्ट निर्देश के साथ Claude चैट में पेस्ट कर दें। यह claude.ai वेब ऐप, डेस्कटॉप ऐप या किसी भी चैट इंटरफेस में काम करता है।

प्रॉम्प्ट का एक प्रभावी प्रारूप:

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?

तीसरा प्रश्न सबसे महत्वपूर्ण है। यह Claude को डेटा की सीमाओं को बताने के लिए प्रेरित करता है, बजाय इसके कि वह अनुमान लगाए। इसके सुझाव ("payout history की जाँच करें", "सेक्टर के साथ तुलना करें") अक्सर आपके द्वारा सोचे गए किसी भी प्रश्न से बेहतर अगला प्रश्न साबित होते हैं।

तरीका 2: Claude Code को स्वयं डेटा लाने दें

यदि आप Claude Code चलाते हैं, तो आप copy-paste करने की प्रक्रिया को पूरी तरह छोड़ सकते हैं, क्योंकि Claude Code स्वयं curl चला सकता है। उससे कोई प्रश्न पूछें और उसे बताएं कि डेटा कहाँ स्थित है:

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 कैटलॉग को पढ़ता है, dividend_yield_leaders को चुनता है, उसे fetch करता है, और वास्तविक पंक्तियों (rows) पर काम करता है। चूंकि agent loop आपकी मशीन पर चलता है, इसलिए यह उस पर मौजूद अन्य सभी चीजों के साथ भी काम करता है: यह परिणामों को फाइलों में सहेज सकता है, Python script के साथ उनका चार्ट बना सकता है, या आज की स्क्रीन की तुलना पिछले सप्ताह सहेजी गई स्क्रीन से कर सकता है। एक लागत जिसका ध्यान रखना चाहिए: agent द्वारा fetch किया गया प्रत्येक JSON payload बातचीत में बना रहता है और अगली बार फिर से भेजा जाता है, जो कि Claude Code का लंबा सत्र महंगा होने का कारण है।

एक हमेशा चालू रहने वाला Linux सर्वर इस वर्कफ़्लो के लिए सबसे उपयुक्त स्थान है। एक दैनिक "स्क्रीन fetch करें, कल के साथ तुलना करें, मुझे सारांश लिखें" लूप के लिए ऐसी मशीन चाहिए जो कभी बंद न हो, और हमारे पास tmux के साथ VPS पर Claude Code चलाने के लिए एक पूर्ण गाइड है ताकि SSH डिस्कनेक्ट होने पर भी सत्र सुरक्षित रहें। यदि आप उस रास्ते पर जाते हैं, तो पहले VPS पर AI agents को सुरक्षित रूप से चलाने के लिए हमारी गाइड पढ़ें; shell access वाले agent को उचित सुरक्षा उपायों (guardrails) की आवश्यकता होती है।

तरीका 3: fetch टूल के साथ Claude API

जो सॉफ्टवेयर आप बना रहे हैं, उसके लिए Claude को एक टूल के रूप में API दें। Anthropic के Python SDK के साथ पूरी वायरिंग एक टूल परिभाषा और एक fetch फंक्शन है:

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.

जब किसी प्रश्न के लिए डेटा की आवश्यकता होती है, तो Claude टूल को कॉल करता है। आप fetch को निष्पादित करते हैं और JSON वापस भेजते हैं, जिससे वह मेमोरी के बजाय वास्तविक पंक्तियों (rows) से उत्तर देता है। क्लाइंट आपके environment से आपकी key उठाता है। इसलिए, यदि यह कोड किसी सर्वर पर या क्लाउड प्रदाता के पीछे जाता है, तो कुछ भी hardcode करने से पहले वहाँ क्लाइंट को authenticate करने का तरीका समझ लें। यह वह एकमात्र मार्ग भी है जो आपको चैट सब्सक्रिप्शन के बजाय प्रति टोकन बिल करता है। इसलिए, इसे स्केल करने से पहले, जाँच लें कि क्या Claude API में कोई free tier है और किसी भी starter credit के बाद आप कितना भुगतान करते हैं। यदि आप इनलाइन टूल के बजाय पुन: प्रयोज्य (reusable) सर्वर पसंद करते हैं, तो यही पैटर्न Model Context Protocol के साथ भी काम करता है; हमारी VPS पर MCP servers गाइड उन्हें होस्ट करने की प्रक्रिया को कवर करती है।

बेहतर विश्लेषण प्राप्त करने के लिए प्रॉम्प्ट्स

कुछ ऐसे पैटर्न जो आउटपुट को लगातार बेहतर बनाते हैं, चाहे आप किसी भी तरह से कनेक्ट हों:

• Claude को पंक्तियों (rows) का हवाला देने के लिए कहें। "प्रत्येक दावे के लिए, टिकर का नाम और वह संख्या बताएं जहां से यह लिया गया है।" यह अस्पष्ट सारांशों को रोकता है।
• डेटा क्या नहीं दिखा सकता, यह पूछें। विलंबित कीमतें (delayed prices), दिन के अंत के ग्रीक्स (end-of-day greeks), और एक निश्चित स्क्रीन (fixed screen) की अपनी सीमाएं होती हैं; पूछे जाने पर Claude उन्हें स्पष्ट रूप से बताएगा, और यह विश्लेषण को सटीक बनाए रखता है।
• तुलना करने के लिए कहें, भविष्यवाणी करने के लिए नहीं। "दिखाए गए पेआउट रेशियो के आधार पर इनमें से कौन सा यील्ड टिकाऊ लगता है" का उत्तर ठोस मिलता है। "कौन सा स्टॉक ऊपर जाएगा" का उत्तर एक अच्छी तरह से लिखा गया अनुमान होता है, क्योंकि डेटा भविष्यवाणी का समर्थन नहीं करता है।
• SQL को संदर्भ में रखें। sql फ़ील्ड Claude को ठीक-ठीक बताती है कि स्क्रीन कैसे बनाई गई थी, ताकि वह यह बता सके कि कोई नाम क्यों गायब है (जैसे मार्केट-कैप फ्लोर, यील्ड सीलिंग), बजाय इसके कि वह कोई मनगढ़ंत कारण बताए।

जब फिक्स्ड क्वेरी पर्याप्त न रहें

डेमो की स्क्रीन जानबूझकर फिक्स्ड रखी गई हैं, लेकिन अपने स्वयं के प्रश्न पूछने के लिए आपको भुगतान करने की आवश्यकता नहीं है। यही डेमो बिना किसी key के आपकी अपनी read-only SQL भी चलाता है: इसे https://ai.strasmore.com/api/demo/sql?sql= पर भेजें और यह निष्पादित हो जाएगी, उन सीमाओं के भीतर जो रिस्पॉन्स में बताई गई हैं जैसे 500 rows, 20 सेकंड, और एक वर्ष का इतिहास। एक फ्री अकाउंट, जिसमें किसी कार्ड की आवश्यकता नहीं है, आपको Strasmore टर्मिनल पर SQL या साधारण अंग्रेजी में प्रतिदिन 100 क्वेरी करने की सुविधा देता है, जो चलने से पहले आपको जनरेट की गई SQL दिखाता है।

प्रोग्रामेटिक key के लिए भी आपको पेड प्लान की आवश्यकता नहीं है: एक फ्री key row की सीमा को बढ़ा देती है, और पेड प्लान में इतिहास, tick-level ट्रेड्स, और CSV एक्सपोर्ट की सुविधा जुड़ जाती है। वेयरहाउस में US इक्विटीज का 22 वर्षों का और ऑप्शंस का 12 वर्षों का इतिहास मौजूद है, लेकिन आप इसमें से कितना पढ़ सकते हैं, यह आपके प्लान पर निर्भर करता है। अक्टूबर 2026 तक, Free प्लान एक वर्ष (1 जनवरी 2025 तक) का डेटा पढ़ सकता है, Developer ($79/mo) प्लान तीन वर्ष (1 जनवरी 2023 तक) का डेटा पढ़ सकता है, और Pro ($249/mo) तथा Enterprise प्लान पूरा इतिहास पढ़ सकते हैं। Keyed API में SQL का उपयोग होता है; साधारण अंग्रेजी में प्रश्न पूछना टर्मिनल की विशेषता है, API की नहीं। वर्कफ़्लो एक समान रहता है; आपका टूल ओपन एंडपॉइंट के बजाय एक ऑथेंटिकेटेड एंडपॉइंट से डेटा फेच करता है, और प्रश्न आपके द्वारा परिभाषित किए जाते हैं। Claude एक डॉक्यूमेंटेड स्कीमा के आधार पर ClickHouse SQL लिखने में वास्तव में अच्छा है, जो "$10B से ऊपर के प्रत्येक REIT का डिविडेंड इतिहास निकालें और पांच-वर्षीय ग्रोथ के आधार पर रैंक करें" जैसे काम को Pro या Enterprise पर एक प्रॉम्प्ट का काम बना देता है, क्योंकि तीन साल की विंडो में पांच साल की ग्रोथ नहीं समा सकती।

FAQ

क्या Claude बिना किसी डेटा स्रोत के शेयरों का विश्लेषण कर सकता है?

वर्तमान आंकड़ों के साथ ऐसा संभव नहीं है। इसका प्रशिक्षण डेटा आज से पहले समाप्त हो जाता है, इसलिए वर्तमान कीमतों के बारे में यह जो कुछ भी कहता है, वह पुरानी यादों पर आधारित होता है। इसे एक market data API दें और फिर इसका विश्लेषण उन पंक्तियों पर आधारित होगा जिन्हें इसने अभी-अभी प्राप्त किया है।

क्या Strasmore डेमो API वास्तव में मुफ्त है?

हाँ। इसके लिए किसी key, signup या card की आवश्यकता नहीं है। यह delayed US equities और end-of-day options डेटा पर आधारित fixed queries का एक कैटलॉग प्रदान करता है, साथ ही एक keyless SQL endpoint भी देता है जो 500 पंक्तियों और एक वर्ष के इतिहास तक सीमित है, और इसे विशेष रूप से AI agents के लिए खुला रखा गया है।

क्या मुझे इसके लिए VPS की आवश्यकता है?

नहीं। paste-in वर्कफ़्लो के लिए केवल एक ब्राउज़र की आवश्यकता होती है। VPS तब उपयोगी हो जाता है जब आप चाहते हैं कि agent loop एक schedule पर चले, disconnect होने पर भी चलता रहे, और पिछले परिणामों की स्थानीय फाइलें सुरक्षित रखे।

क्या यह वित्तीय सलाह है?

नहीं। यहाँ दी गई हर चीज़ विश्लेषण के उपकरण हैं। Claude डेटा का सारांश प्रस्तुत करता है और तुलना करता है; आप उसका क्या करते हैं यह आपका निर्णय है, और delayed educational डेटा व्यापार निष्पादन (trade execution) का आधार नहीं है।

एक स्क्रीन को एक चैट से जोड़ें और आप तुरंत अंतर देख पाएंगे: Claude उन नंबरों के बारे में आत्मविश्वास से बोलना बंद कर देता है जिन्हें वह नहीं जानता, और उन नंबरों के बारे में उपयोगी जानकारी देना शुरू कर देता है जिन्हें वह देख सकता है।