Claude per analizzare azioni e opzioni con dati live

Claude è molto efficace nel leggere dati finanziari e spiegare che cosa significano. Non è altrettanto efficace nel conoscere i valori aggiornati a oggi, perché i dati di addestramento di un modello linguistico si fermano mesi prima del momento in cui poni la domanda. La soluzione è semplice: fornisci a Claude dati di mercato in tempo reale tramite un’API e lascia che faccia ciò in cui è realmente efficace: analisi, confronto e spiegazioni chiare.

Questa guida mostra come farlo con un’API gratuita per i dati di mercato, tre modalità diverse per collegare Claude all’API e prompt pronti da copiare. Informazione importante: l’API appartiene a Strasmore, sviluppato dal nostro team. Non richiede un account, quindi puoi provare tutto ciò che viene descritto in questa guida nei prossimi cinque minuti.

Perché Claude ha bisogno di una fonte dati

Se chiedi a Claude «qual è il rendimento da dividendo di Microsoft in questo momento?» senza collegare alcuno strumento, ottieni uno di due risultati insoddisfacenti. Oppure rifiuta di rispondere, oppure usa dati di addestramento vecchi di mesi. In entrambi i casi, il problema è che il modello non ha accesso ai prezzi aggiornati. Non può consultare autonomamente alcuna fonte.

Collega una fonte dati e lo scenario cambia completamente. Claude legge fluentemente JSON, mantiene decine di righe nel contesto senza perdere il filo e confronta, ordina e riepiloga volentieri ciò che i dati mostrano effettivamente. La qualità della risposta dipende quindi dalla qualità dei dati che gli fornisci.

Un'API gratuita per i dati di mercato senza chiave

L'API dimostrativa di Strasmore espone un catalogo di query predefinite sui dati relativi ad azioni e opzioni statunitensi in formato JSON semplice. Non è richiesta alcuna registrazione, non serve una chiave API e non è necessario gestire complessi limiti di frequenza. Il riferimento completo degli endpoint è disponibile nell'articolo sulla documentazione dell'API; in sintesi:

# 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"

Ogni risposta include le righe, i nomi delle colonne e l'SQL esatto che ha prodotto i valori. Questo è importante per lavorare con l'IA: puoi mostrare a Claude l'SQL insieme ai dati, così potrà spiegarti sia la query sia il risultato.

I prezzi sono ritardati e i greci delle opzioni sono valori di fine giornata. Per attività di apprendimento, screening e analisi, è esattamente ciò che serve. Non si tratta di un feed per il trading e questa guida riguarda l'analisi, non l'esecuzione degli ordini.

Metodo 1: incollare il JSON in una chat

La versione senza configurazione. Esegui un comando curl, copia il JSON e incollalo in una chat Claude con un'istruzione chiara. Funziona nell'app web claude.ai, nell'app desktop o in qualsiasi interfaccia di chat.

Un modello di prompt efficace:

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?

La terza domanda è quella importante. Spinge Claude a indicare i limiti dei dati invece di trarre conclusioni oltre ciò che consentono. I suoi suggerimenti, come "controlla lo storico dei pagamenti" e "confronta con il settore", spesso aiutano a formulare la query successiva meglio di quanto avresti fatto senza informazioni preliminari.

Metodo 2: lasciare che Claude Code recuperi direttamente i dati

Se usi Claude Code, puoi evitare del tutto il copia-incolla, perché Claude Code può eseguire curl autonomamente. Fagli una domanda e indicagli dove si trovano i dati:

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 legge il catalogo, sceglie dividend_yield_leaders, lo recupera e lavora sulle righe reali. Poiché il ciclo dell'agente viene eseguito sulla tua macchina, può integrarsi anche con tutto il resto dell'ambiente: può salvare i risultati in file, rappresentarli con uno script Python oppure confrontare la schermata di oggi con quella salvata la settimana scorsa. C'è però un costo da considerare: ogni payload JSON recuperato dall'agente resta nella conversazione e viene inviato nuovamente al turno successivo, ed è per questo che una sessione Claude Code lunga diventa costosa.

Un server Linux sempre attivo è l'ambiente naturale per questo flusso di lavoro. Un ciclo giornaliero del tipo "recupera le schermate, confrontale con quelle di ieri e scrivimi un riepilogo" richiede una macchina che non vada mai in sospensione, e abbiamo una guida completa su come eseguire Claude Code su un VPS con tmux per fare in modo che le sessioni sopravvivano alle disconnessioni SSH. Se scegli questa soluzione, leggi prima la nostra guida all'esecuzione sicura degli agenti AI su un VPS; un agente con accesso alla shell richiede misure di sicurezza concrete.

Metodo 3: l’API Claude con uno strumento fetch

Per il software che stai sviluppando, fornisci a Claude l’API come strumento. Con l’SDK Python di Anthropic, l’integrazione completa richiede una definizione dello strumento e una funzione fetch:

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 chiama lo strumento quando una domanda richiede dati. Tu esegui il recupero, restituisci il JSON e Claude risponde usando righe reali invece della memoria. Il client legge la chiave dall’ambiente. Se questo codice viene eseguito su un server o dietro un cloud provider, verifica come autenticare il client in quell’ambiente prima di inserire valori hardcoded. Questo è anche l’unico percorso con addebito per token, invece di usare un abbonamento chat. Se ti stai chiedendo se l’API Claude offre un piano gratuito, la risposta breve è: un piccolo credito alla registrazione e, successivamente, prezzi basati sul consumo. Lo stesso modello funziona con il Model Context Protocol se preferisci un server riutilizzabile invece di uno strumento inline. La nostra guida sui server MCP su un VPS illustra come ospitarli.

Prompt che producono analisi efficaci

Alcuni schemi migliorano l'output in modo costante, indipendentemente dal metodo di connessione:

• Chiedi a Claude di citare le righe. «Per ogni affermazione, indica il ticker e il numero da cui deriva.» In questo modo elimini i riepiloghi vaghi.
• Chiedi quali conclusioni i dati non consentono di trarre. I prezzi differiti, i greci di fine giornata e un filtro fisso hanno tutti dei limiti; se glielo chiedi, Claude li espone chiaramente, mantenendo l'analisi rigorosa.
• Chiedi un confronto, non una previsione. «Quali di questi rendimenti sembrano sostenibili in base ai payout ratio mostrati?» produce una risposta fondata. «Quale titolo salirà?» produce un'ipotesi ben formulata, perché i dati non supportano una previsione.
• Mantieni il contesto SQL. Il campo sql indica a Claude esattamente come è stato creato il filtro, quindi può spiegare perché un titolo non è presente, ad esempio per una soglia minima di capitalizzazione o un limite massimo sul rendimento, invece di inventare una motivazione.

Quando le query predefinite non sono più sufficienti

Le schermate della demo sono volutamente fisse. Il passo successivo è l'API a pagamento di Strasmore: lo stesso data warehouse, 22 anni di dati sulle azioni statunitensi e 12 anni di storico delle opzioni, oltre alle proprie query in SQL o in inglese naturale tramite una chiave programmatica. Il flusso di lavoro resta identico: lo strumento recupera i dati da un endpoint autenticato invece che da quello pubblico, mentre le query diventano personalizzabili. Claude è particolarmente efficace nella scrittura di query ClickHouse SQL basate su uno schema documentato. In questo modo, una richiesta come "estrai lo storico dei dividendi di tutti i REIT con capitalizzazione superiore a $10B e ordinali in base alla crescita quinquennale" diventa un'attività eseguibile con un solo prompt.

FAQ

Claude può analizzare le azioni senza alcuna fonte di dati?

Non con dati aggiornati. I dati di addestramento terminano prima della data odierna, quindi qualsiasi informazione sui prezzi correnti si basa su dati obsoleti. Fornendo una API live, l'analisi si basa sulle righe appena recuperate.

La API demo di Strasmore è davvero gratuita?

Sì. Non servono chiavi, registrazione o carta di credito. Fornisce un catalogo di query predefinite su azioni statunitensi con dati ritardati e dati sulle opzioni di fine giornata, ed è progettata per essere accessibile agli agenti AI.

Mi serve un VPS?

No. Per il flusso di lavoro con incolla è sufficiente un browser. Un VPS diventa utile quando vuoi eseguire il ciclo dell'agente secondo una pianificazione, mantenerlo attivo anche dopo le disconnessioni e conservare localmente i file con i risultati precedenti.

Si tratta di consulenza finanziaria?

No. Qui si tratta esclusivamente di strumenti per l'analisi. Claude riepiloga e confronta i dati; come utilizzi queste informazioni dipende da te, e i dati didattici ritardati non costituiscono una base per eseguire operazioni.

Collega una schermata a una chat e vedrai subito la differenza: Claude smette di mostrarsi sicuro su numeri che non può conoscere e diventa utile per analizzare numeri che può consultare.