Claudeで金融分析をする方法｜無料APIとプロンプト活用術

Claudeは金融データの読み取りと、その意味の解説に非常に長けています。しかし、言語モデルの学習データは質問の数ヶ月前に終了しているため、今日の数値を知ることは苦手です。解決策は簡単です。APIからライブの市場データを提供し、Claudeが得意とする分析、比較、および平易な英語による解説を行わせることです。

このガイドでは、無料の市場データAPIを使用してこれを行う方法、Claudeを接続する3つの異なる方法、およびコピーして使用できる有効なプロンプトを紹介します。補足として、このAPIは私たちのチームが構築したStrasmoreのものです。アカウント作成は不要なため、このガイドの内容を5分以内にすべて試すことができます。

なぜClaudeにデータソースが必要なのか

ツールを何も接続せずにClaudeに「現在のMicrosoftの配当利回りは？」と尋ねえると、2つの失敗パターンのいずれかが発生します。回答を拒否するか、数ヶ月前の学習データに基づいて回答します。どちらも、モデルが最新の価格にアクセスできないために起こります。モデルが自力で検索を行うことはできません。

データソースを接続すると、状況は一変します。ClaudeはJSONを流暢に読み取り、数十行のコンテキストを失うことなく保持し、データが実際に示している内容の比較、順位付け、要約を問題なく行います。回答の質は、提供されたデータの質に依存するようになります。

キー不要の無料市場データAPI

StrasmoreのデモAPIは、米国株とオプションのデータに関する固定クエリのカタログを、プレーンなJSONとして提供します。サインアップ、APIキー、レート制限の回避作業は一切不要です。完全なエンドポイントのリファレンスは APIドキュメントの投稿 にあります。要約は以下の通りです。

# 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、行データ、カラム名、および数値を生成した正確なSQLが含まれています。この最後の部分はAIの作業において重要です。Claudeにデータと一緒にSQLを見せることで、クエリの内容と結果の両方を解説させることができます。

価格は遅延しており、オプションのgreeksは終値ベースです。学習、スクリーニング、および分析のワークフローには、これがまさに必要な情報です。これはトレーディング用のフィードではなく、このガイドはトレードの実行ではなく分析に関するものです。

方法 1: JSONをチャットに貼り付ける

セットアップが不要な方法です。curlを実行してJSONをコピーし、明確な指示とともにClaudeのチャットに貼り付けます。これは claude.ai のウェブアプリ、デスクトップアプリ、またはあらゆるチャットインターフェースで動作します。

効果的なプロンプトの構成は以下の通りです。

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番目の質問が重要です。これにより、Claudeは無理な推測をする代わりにデータの限界を特定します。また、Claudeの提案（「配当履歴を確認してください」「セクターと比較してください」など）は、自分で考えるよりも優れた次のクエリになることがよくあります。

方法 2: Claude Codeにデータを取得させる

Claude Codeを使用している場合、Claude Codeは自らcurlを実行できるため、コピー＆ペーストを完全に省略できます。質問を行い、データがどこにあるかを伝えます。

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、実際の行データに基づいて処理を行います。エージェントループはローカルマシンで実行されるため、他の要素とも連携できます。結果をファイルに保存したり、Pythonスクリプトでチャート化したり、今日のスクリーニング結果を先週保存したものと比較したりできます。注意点として、エージェントが取得するすべてのJSONペイロードは会話内に残り、次のターンで再送信されます。そのため、Claude Codeのセッションが長くなるとコストがかさむ理由 に注意してください。

このワークフローには、常時稼働しているLinuxサーバーが最適です。毎日「スクリーニングを実行し、昨日と比較して、要約を作成する」というループには、スリープしないマシンが必要です。SSHの切断後もセッションを維持するために、tmuxを使用してVPS上でClaude Codeを実行する方法 の完全なガイドを用意しています。その方法を選択する場合は、まず VPS上でAIエージェントを安全に実行するためのガイド を読んでください。シェルアクセス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。

方法 3: fetchツールを使用したClaude API

ソフトウェアを構築する場合は、APIをツールとしてClaudeに与えてください。AnthropicのPython SDKを使用する場合、すべての接続は1つのツール定義と1つのfetch関数で完結します。

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にClaudeがツールを呼び出し、fetchを実行してJSONを返すと、Claudeはメモリの代わりに実際の行データに基づいて回答します。インラインツールよりも再利用可能なサーバーを好む場合は、Model Context Protocolを使用しても同じパターンが適用できます。VPS上のMCPサーバー ガイドでそのホスティングについて説明しています。

高品質な分析を得るためのプロンプト

接続方法に関わらず、出力を一貫して改善するいくつかのパターンを紹介します。

• 行を引用するように指示します。「すべての主張について、ティッカーと、その数値のソースとなる行を明示してください。」これにより、曖昧な要約を防げます。
• データで示せないことを尋ねます。遅延価格、終値greeks、固定スクリーニングにはすべて限界があります。質問すればClaudeはそれらを明確に述べ、分析の誠実さが保たれます。
• 予測ではなく比較をさせます。「示された配当率に基づくと、これらの利回りのうちどれが持続可能に見えますか？」という問いは、根拠のある回答を引き出します。「どの銘柄が上がるか」という問いは、データが予測をサポートしていないため、単なる推測になります。
• SQLをコンテキストに保持します。sql フィールドは、スクリーニングがどのように構築されたかを正確にClaudeに伝えます。これにより、Claudeは理由を捏造するのではなく、なぜ特定の銘柄が欠けているのか（時価総額の下限や利回りの上限など）を説明できます。

固定クエリが不十分になった場合

デモのスクリーニングは意図的に固定されています。ステップアップするには、Strasmoreの有料APIがあります。同じデータウェアハウス、22年間の米国株式、12年間のオプション履歴にアクセスでき、プログラム用のキーを使用してSQLまたは平易な英語で独自の質問が可能です。ワークフローは同一のままです。ツールがオープンなエンドポイントではなく認証済みエンドポイントからデータを取得するようになり、質問の内容を自由に定義できるようになります。Claudeはドキュメント化されたスキーマに対してClickHouse SQLを書くのが非常に得意であり、「時価総額100億ドル以上のすべてのREITの配当履歴を取得し、5年間の成長率で順位付けして」といった指示を、1つのプロンプトで完了させることができます。

FAQ

データソースなしでClaudeは銘柄を分析できますか？

現在の数値については不可能です。学習データは今日より前に終了しているため、現在の価格に関する回答は古いメモリに基づいたものになります。ライブAPIを提供すれば、分析は取得したばかりの行データに基づいたものになります。

StrasmoreのデモAPIは本当に無料ですか？

はい。キー、サインアップ、カード登録は不要です。遅延した米国株式と終値オプションのデータに関する固定クエリのカタログを提供しており、AIエージェント向けに意図的に公開されています。

これにVPSは必要ですか？

いいえ。貼り付けによるワークフローにはブラウザだけあれば十分です。エージェントループをスケジュールに従って実行し、切断に耐え、過去の結果をローカルファイルとして保持したい場合には、VPSが価値を持ちます。

これは金融アドバイスですか？

いいえ。ここにあるものはすべて分析ツールです。Claudeはデータを要約し、比較します。それを使って何を行うかは個人の判断であり、遅延した教育用データはトレードの実行の根拠にはなりません。

1つのスクリーニングを1つのチャットに接続すれば、すぐに違いがわかるはずです。Claudeは、知り得ない数値について自信満々に話すのをやめ、知ることができる数値について有用な回答を始めるようになります。