Claudeで株式・オプションを分析する方法

Claude は金融データを読み取り、その意味を説明することに非常に優れています。一方、今日の数値を把握することは苦手です。言語モデルの学習データは、質問する数か月前で終わっているためです。解決策は単純です。API から最新の市場データを Claude に渡し、分析、比較、平易な英語での説明という、Claude が本来得意とする処理を任せます。

このガイドでは、無料の市場データ API を使う方法、Claude を接続する3つの方法、コピーして使える実用的なプロンプトを説明します。あらかじめ明記すると、この API は当チームが開発した Strasmore のものです。アカウントは不要なので、このガイドの内容を5分以内に試せます。

Claude にデータソースが必要な理由

ツールを接続せずに Claude に「現在の Microsoft の配当利回りはどのくらいですか」と尋ねると、2 つの失敗パターンのいずれかになります。回答を拒否するか、数か月前の学習データに基づいて回答します。どちらも、モデルが現在の株価にアクセスできないことが原因です。モデル自身で情報を検索することはできません。

データソースを接続すると、状況は大きく変わります。Claude は JSON を流暢に読み取り、数十行のデータを文脈から見失わずに保持できます。さらに、データが実際に示している内容を比較、順位付け、要約できます。ここで回答の品質を左右するのは、渡すデータの品質です。

キー不要の無料市場データ API

Strasmore のデモ API は、米国株式とオプションのデータについて、固定クエリのカタログをプレーンな JSON で提供します。サインアップは不要で、API key もレート制限への対応もありません。エンドポイントの完全なリファレンスはAPI ドキュメントの記事にあります。概要は次のとおりです。

# 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"

各レスポンスには、行、カラム名、数値を生成した正確な SQL が含まれます。この点は AI を使う作業で重要です。データと SQL を一緒に Claude に渡せば、結果だけでなくクエリの内容も説明できます。

価格には遅延があり、オプションの greeks は日次の終値時点の値です。学習、スクリーニング、分析のワークフローでは、これで十分です。これは取引フィードではありません。このガイドの対象は取引執行ではなく、分析です。

方法 1: JSON をチャットに貼り付ける

セットアップ不要の方法です。curl を 1 回実行し、JSON をコピーして、明確な指示とともに Claude のチャットへ貼り付けます。claude.ai の Web アプリ、デスクトップアプリ、その他のチャットインターフェースで利用できます。

効果的なプロンプトの形式は次のとおりです。

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?

3 つ目の質問が重要です。データから導ける限界を明示するよう Claude に促し、無理な推論を防ぎます。また、「配当履歴を確認する」「セクターと比較する」といった提案により、何もない状態で作成するよりも、次のクエリを適切に組み立てられることがよくあります。

方法2: Claude Code 自身にデータを取得させる

Claude Code を実行している場合は、コピーと貼り付けを完全に省略できます。Claude Code は自分で curl を実行できるためです。質問し、データの保存場所を伝えます。

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 はカタログを読み取り、dividend_yield_leadersを選択して取得し、実際の行データを使って処理します。エージェントループはローカルマシン上で実行されるため、マシン上の他の機能とも連携できます。結果をファイルに保存したり、Python スクリプトでグラフ化したり、今日の画面を先週保存した画面と比較したりできます。注意すべきコストが 1 つあります。エージェントが取得したすべての JSON ペイロードは会話に残り、次のターンで再送信されます。そのため、Claude Code の長時間セッションは高額になります。

常時稼働する Linux サーバーは、このワークフローに適した環境です。「画面を取得し、昨日の画面と比較し、概要を書き出す」という毎日のループには、スリープしないマシンが必要です。また、SSH 接続が切れてもセッションを維持できる、tmux を使って VPS 上で Claude Code を実行する方法の詳しいガイドも用意しています。この方法を使う場合は、先にVPS 上で AI エージェントを安全に実行する方法を読んでください。shell access を持つエージェントには、適切なガードレールが必要です。

Way 3: Claude API と fetch ツール

構築するソフトウェアでは、Claude に API をツールとして提供します。Anthropic の Python SDK を使えば、必要な接続処理は 1 つのツール定義と 1 つの fetch 関数だけです。

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.

質問にデータが必要な場合、Claude はツールを呼び出します。取得処理を実行して JSON を返すと、Claude は記憶ではなく実際の行データに基づいて回答します。クライアントは環境変数からキーを取得するため、このコードをサーバー上やクラウドプロバイダーの背後で実行する場合は、値をハードコードする前に、そこで クライアントを認証する方法を確認してください。この方法だけは、チャットのサブスクリプションではなくトークン単位で課金されます。そのため、Claude API に無料枠があるか知りたい場合、簡単に言えば、登録時に少額のクレジットが付与され、その後は従量課金になります。インラインツールではなく再利用可能なサーバーを使用したい場合は、同じパターンを Model Context Protocol でも利用できます。ホスティングについては、VPS 上の MCP サーバーガイドで説明しています。

良い分析を得るためのプロンプト

接続方法にかかわらず、次のパターンを使うと出力が安定して改善します。

• 行を引用するよう Claude に指示します。「すべての主張について、ティッカーと、その根拠となる数値を示してください」と指定します。これにより、曖昧な要約を防げます。
• データで示せない内容を尋ねます。遅延価格、終値時点の greeks、固定されたスクリーニング結果にはそれぞれ限界があります。尋ねておけば、Claude はその点を明確に説明するため、分析の妥当性を保てます。
• 予測ではなく比較を求めます。「表示された payout ratio に基づき、これらの利回りのうち持続可能と考えられるものはどれですか」と尋ねると、根拠のある回答になります。「どの株価が上昇しますか」と尋ねると、データが裏付けていない予測を、もっともらしく書いた回答になります。
• SQL をコンテキストに含めます。sql フィールドによって、スクリーニングの構築方法を Claude に正確に伝えられます。そのため、銘柄が除外された理由を、時価総額の下限や利回りの上限などに基づいて説明でき、根拠のない理由を作りません。

固定クエリでは足りなくなったとき

デモの画面は、意図的に固定されています。次の段階は、Strasmore の有料 API です。同じデータウェアハウスで、米国株式の 22 年分とオプションの 12 年分の履歴を利用できます。プログラムから使用する key により、SQL または自然言語で独自の質問を実行できます。ワークフローは変わりません。ツールが公開エンドポイントではなく、認証済みのエンドポイントからデータを取得するようになり、質問の内容を自分で定義できるだけです。Claude は、文書化されたスキーマに対する ClickHouse SQL の作成に実際に優れています。そのため、「$10B を超えるすべての REIT の配当履歴を取得し、5 年間の成長率で順位付けする」という処理も、1 回のプロンプトで実行できます。

FAQ

Claude はデータソースなしで株価を分析できますか？

現在の数値については分析できません。Claude の学習データは今日より前で終了しているため、現在の価格についての回答は古い記憶に基づくものになります。ライブ API を渡せば、直前に取得したデータの行に基づいて分析できます。

Strasmore demo API は本当に無料ですか？

はい。API key、登録、カードはいずれも不要です。遅延した米国株式と日次オプションデータについて、固定クエリのカタログを提供しており、AI エージェントが利用しやすいよう意図的に公開されています。

このために VPS は必要ですか？

いいえ。貼り付けて使うワークフローにはブラウザーしか必要ありません。エージェントのループをスケジュールに従って実行し、接続が切れても処理を継続し、過去の結果をローカルファイルに保存したい場合は、VPS が役立ちます。

これは金融アドバイスですか？

いいえ。ここで扱うのはすべて分析用のツールです。Claude はデータを要約して比較しますが、その結果をどう使うかは利用者の判断です。また、教育目的の遅延データは取引執行の根拠にはなりません。

1 つの画面を 1 つのチャットに接続すれば、違いはすぐに分かります。Claude は、把握できない数値について自信ありげに話すのをやめ、把握できる数値について有用な分析を始めます。