Como usar o Claude para analisar ações e opções

O Claude é muito bom a ler dados financeiros e a explicar o que significam. É mau a saber os valores de hoje, porque os dados de treino de um modelo de linguagem terminam meses antes de fazer a pergunta. A solução é simples: forneça ao Claude dados de mercado em tempo real através de uma API e deixe-o fazer aquilo em que é realmente bom: análise, comparação e explicação em linguagem simples.

Este guia mostra como fazer isso com uma API gratuita de dados de mercado, três formas diferentes de ligar o Claude à API e prompts funcionais que pode copiar. Divulgação completa: a API pertence à Strasmore, desenvolvida pela nossa equipa. Não requer uma conta, por isso pode testar tudo neste guia nos próximos cinco minutos.

Por que o Claude precisa de uma fonte de dados

Pergunte ao Claude "qual é o rendimento dos dividendos da Microsoft neste momento" sem associar nenhuma ferramenta e obterá um de dois resultados. Ou recusa responder, ou responde com base em dados de treino com meses de atraso. Isto acontece porque o modelo não tem acesso aos preços atuais. Não consegue consultar informações por conta própria.

Associe uma fonte de dados e o cenário muda completamente. O Claude lê JSON com facilidade, mantém dezenas de linhas no contexto sem perder o controlo e compara, ordena e resume os dados apresentados. A qualidade da resposta passa a depender da qualidade dos dados que lhe fornece.

Uma API gratuita de dados de mercado sem chave

A API de demonstração da Strasmore disponibiliza um catálogo de consultas fixas sobre dados de ações e opções dos EUA em JSON simples. Não é necessário criar uma conta nem usar uma chave de API. Também não há limites de pedidos complexos para gerir. A referência completa dos endpoints está em a publicação com a documentação da API. A versão resumida:

# 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"

Cada resposta inclui as linhas, os nomes das colunas e o SQL exato que produziu os valores. Esta última parte é importante para trabalhar com IA: pode mostrar o SQL e os dados ao Claude, que explicará a consulta e o resultado.

Os preços têm atraso e os gregos das opções são valores de fim do dia. Para aprendizagem, filtragem e fluxos de trabalho de análise, isso é exatamente o necessário. Esta não é uma fonte de dados para negociação, e este guia trata de análise, não de execução de operações.

Forma 1: colar o JSON num chat

A versão sem configuração. Execute um comando curl, copie o JSON e cole-o num chat do Claude com uma instrução clara. Isto funciona na aplicação Web claude.ai, na aplicação para computador ou em qualquer interface de chat.

Um formato de prompt que funciona bem:

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?

A terceira pergunta é a mais importante. Leva o Claude a indicar as limitações dos dados, em vez de tirar conclusões além do que os dados permitem. As sugestões dele, como "verifique o histórico de pagamentos" e "compare com o setor", muitas vezes resultam numa consulta seguinte melhor do que qualquer uma que tivesse escrito sem contexto.

Forma 2: deixe o Claude Code obter os dados

Se executar o Claude Code, pode ignorar totalmente o copiar e colar, porque o Claude Code consegue executar curl por conta própria. Faça uma pergunta e indique onde estão os dados:

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?

O Claude Code lê o catálogo, escolhe dividend_yield_leaders, obtém os dados e trabalha com as linhas reais. Como o ciclo do agente é executado na sua máquina, isto também se integra com tudo o que já existe nela: pode guardar resultados em ficheiros, criar gráficos com um script Python ou comparar o ecrã de hoje com o que guardou na semana passada. Tenha em atenção um custo: cada payload JSON obtido pelo agente permanece na conversa e é reenviado no turno seguinte, o que explica por que uma sessão longa do Claude Code fica cara.

Um servidor Linux sempre ligado é o local natural para este fluxo de trabalho. Um ciclo diário de "obter os ecrãs, comparar com os de ontem e escrever um resumo" precisa de uma máquina que nunca entre em suspensão, e temos um guia completo sobre executar o Claude Code num VPS com tmux para que as sessões sobrevivam a desligamentos de SSH. Se seguir esse caminho, leia primeiro o nosso guia sobre executar agentes de IA com segurança num VPS; um agente com acesso à shell precisa de controlos de segurança reais.

Forma 3: a API do Claude com uma ferramenta de fetch

No software que estiver a desenvolver, disponibilize a API ao Claude como uma ferramenta. Com o SDK Python da Anthropic, toda a integração consiste numa definição de ferramenta e numa função de 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.

O Claude chama a ferramenta quando uma pergunta precisa de dados. Execute o fetch, devolva o JSON e o Claude responde com base em linhas reais, em vez de usar a memória. O cliente obtém a chave a partir do ambiente. Por isso, se este código for instalado num servidor ou atrás de um fornecedor de cloud, determine como autenticar o cliente nesse ambiente antes de codificar qualquer valor. Esta é também a única opção que cobra por token, em vez de usar uma subscrição de chat. Se estiver a perguntar se a API do Claude tem um nível gratuito, a resposta curta é: recebe um pequeno crédito no registo e, depois, aplica-se uma tarifação por utilização. O mesmo padrão funciona com o Model Context Protocol se preferir um servidor reutilizável em vez de uma ferramenta integrada no código. O nosso guia sobre servidores MCP num VPS explica como alojá-los.

Prompts que geram boas análises

Alguns padrões melhoram consistentemente o resultado, independentemente da forma como faz a ligação:

• Peça ao Claude que cite as linhas. "Para cada afirmação, indique o ticker e o número em que se baseia." Isto elimina resumos vagos.
• Pergunte o que os dados não conseguem mostrar. Preços atrasados, greeks no fecho do dia e uma seleção fixa têm limitações. O Claude irá indicá-las claramente quando isso lhe for pedido, o que mantém a análise rigorosa.
• Peça comparações, não previsões. "Quais destes rendimentos parecem sustentáveis com base nos rácios de distribuição apresentados" produz uma resposta fundamentada. "Que ação vai subir" produz um palpite bem escrito, porque os dados não permitem fazer essa previsão.
• Mantenha o SQL no contexto. O campo sql mostra ao Claude exatamente como uma seleção foi construída. Assim, pode explicar por que razão um ativo não aparece, por exemplo, devido a um limite mínimo de capitalização bolsista ou a um limite máximo de rendimento, em vez de inventar uma explicação.

Quando as consultas fixas deixam de ser suficientes

As telas da demonstração são fixas de propósito. O passo seguinte é a API paga da Strasmore: o mesmo warehouse, 22 anos de ações dos EUA e 12 anos de histórico de opções, além das suas próprias perguntas em SQL ou inglês simples, usando uma chave programática. O fluxo permanece idêntico; a sua ferramenta consulta um endpoint autenticado em vez do endpoint aberto, e você passa a definir as perguntas. O Claude é realmente bom a escrever SQL do ClickHouse com base num schema documentado. Isso transforma "obter o histórico de dividendos de todos os REITs acima de $10B e ordenar pelo crescimento em cinco anos" numa tarefa resolvida com um único prompt.

FAQ

O Claude consegue analisar ações sem uma fonte de dados?

Não com números atuais. Os dados de treino terminam antes de hoje, portanto tudo o que disser sobre preços atuais baseia-se em memória desatualizada. Forneça uma API em tempo real e a análise passará a basear-se nas linhas que acabou de obter.

A API de demonstração da Strasmore é realmente gratuita?

Sim. Não exige chave, registo nem cartão. Disponibiliza um catálogo de consultas fixas sobre ações dos EUA com atraso e dados de opções de fim de dia. A API foi concebida para estar aberta a agentes de IA.

Preciso de um VPS para isto?

Não. O fluxo de trabalho de colar o conteúdo precisa apenas de um navegador. Um VPS passa a ser útil quando quiser executar o ciclo do agente segundo um agendamento, mantê-lo ativo após a perda da ligação e guardar ficheiros locais com resultados anteriores.

Isto é aconselhamento financeiro?

Não. Tudo aqui é uma ferramenta de análise. O Claude resume e compara dados. A decisão sobre o que fazer com essa informação é sua, e dados educativos com atraso não servem de base para executar operações.

Ligue um ecrã a uma conversa e verá imediatamente a diferença: o Claude deixa de parecer confiante sobre números que não pode conhecer e passa a ser útil com números que consegue obter.