Claude 金融数据分析实用指南

Claude 非常擅长阅读财务数据并解释它的含义。但它并不擅长知道今天的数字，因为语言模型的训练数据在您提问的几个月之前就已经截止。解决办法很简单：通过 API 向 Claude 提供实时市场数据，让它去做它真正擅长的事，也就是分析、比较，以及用通俗易懂的语言进行解释。

本指南将向您展示如何做到这一点：使用一个免费的市场数据 API、三种把 Claude 连接到它的方式，以及您可以直接复制的可用提示词。需要坦白说明：这个 API 属于 Strasmore，由我们团队构建。它不需要账户，因此您可以在接下来的五分钟内尝试本指南中的所有内容。

为什么 Claude 需要数据源

在不附加任何工具的情况下问 Claude“微软现在的股息率是多少”，您会得到两种失败模式之一。它要么拒绝回答，要么根据几个月前的训练数据来回答。这两种情况的发生，都是因为模型无法访问当前价格。它无法自己查找任何信息。

附加一个数据源，情况就完全不同了。Claude 能流畅地阅读 JSON，能在上下文中保留数十行数据而不出错，并且乐于比较、排序和总结数据实际显示的内容。现在，答案的质量取决于您交给它的数据的质量。

一个免费且无需密钥的市场数据 API

Strasmore 的演示 API 以纯 JSON 的形式，针对美国股票和期权数据提供一个固定查询的目录。无需注册、无需 API 密钥，也无需应对速率限制。完整的端点参考请见 API 文档文章；简短版本如下：

# 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"

每个响应都包含数据行、列名，以及生成这些数字的确切 SQL。最后这一部分对 AI 工作很重要：您可以把 SQL 连同数据一起展示给 Claude，它会同时向您解释查询和结果。

价格是延迟的，期权希腊字母（greeks）是收盘时的值。对于学习、筛选和分析工作流来说，这正是您所需要的。它不是交易数据源，而本指南讲的是分析，不是交易执行。

方式一：把 JSON 粘贴到聊天中

零配置的版本。运行一次 curl，复制 JSON，然后带上清晰的指令把它粘贴到 Claude 聊天中。这在 claude.ai 网页版、桌面应用或任何聊天界面中都能用。

一个效果不错的提示词结构：

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?

第三个问题是重要的那个。它促使 Claude 说出数据的局限，而不是过度解读；它的建议（“查看派息历史”“与所属行业比较”）往往比您凭空想出的任何查询都能引出更好的下一步查询。

方式二：让 Claude Code 自己获取数据

如果您使用 Claude Code，就可以完全跳过复制粘贴，因为 Claude Code 可以自己运行 curl。向它提问，并告诉它数据在哪里：

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 会阅读目录，选择 dividend_yield_leaders，获取它，并基于真实的数据行工作。由于智能体循环在您自己的机器上运行，这也能与机器上的其他一切结合：它可以把结果保存到文件、用 Python 脚本绘制图表，或把今天的筛选结果与上周保存的结果做对比。

一台始终在线的 Linux 服务器是这类工作流的天然归宿。一个每天“获取筛选结果、与昨天比较、给我写一份摘要”的循环，需要一台永不休眠的机器；我们有一篇完整的指南介绍 在 VPS 上使用 tmux 运行 Claude Code，让会话在 SSH 断开后依然存活。如果您走这条路，请先阅读 我们关于在 VPS 上安全运行 AI 智能体的指南；一个拥有 shell 访问权限的智能体理应配上真正的防护措施。

方式三：带有获取工具的 Claude API

对于您正在构建的软件，可以把这个 API 作为一个工具交给 Claude。使用 Anthropic 的 Python SDK，整套连接就是一个工具定义和一个获取函数：

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.

当某个问题需要数据时，Claude 会调用这个工具，您执行获取并把 JSON 交回，它便会基于真实的数据行而不是记忆来回答。如果您更喜欢用一个可复用的服务器而不是内联工具，同样的模式也适用于 Model Context Protocol（模型上下文协议，MCP）；我们的 在 VPS 上部署 MCP 服务器 指南介绍了如何托管它们。

能获得优质分析的提示词

无论您用哪种方式连接，以下几种模式都能持续改善输出：

• 让 Claude 引用数据行。“对于每一条论断，都要指出它所依据的股票代码和数字。”这能消除含糊的总结。
• 询问数据无法显示的内容。延迟的价格、收盘的希腊字母和一个固定的筛选都各有局限；当被问到时，Claude 会清楚地说明它们，这能让分析保持诚实。
• 让它比较，而不是预测。“根据所显示的派息比率，这些股息中哪些看起来是可持续的”会得到有依据的答案。“哪只股票会上涨”只会得到一个措辞漂亮的猜测，因为预测不是这些数据所能支持的。
• 让 SQL 保留在上下文中。sql 字段准确地告诉 Claude 一个筛选是如何构建的，因此它能解释为什么某个名字缺失（市值下限、股息率上限），而不是编造理由。

当固定查询不再够用时

演示版的筛选是有意固定的。更进一步的是 Strasmore 的付费 API：同一个数据仓库、22 年的美国股票历史和 12 年的期权历史数据，以及通过编程密钥用 SQL 或自然语言提出您自己的问题。工作流保持不变；您的工具从一个经过身份验证的端点获取数据，而不是从开放端点，而问题则由您自己定义。Claude 在针对有文档记录的模式编写 ClickHouse SQL 方面确实很出色，这能把“拉取每一只市值超过 100 亿美元的 REIT 的派息历史，并按五年增长排序”变成一次提示就能完成的工作。

FAQ

Claude 能在没有任何数据源的情况下分析股票吗？

不能分析当前的数字。它的训练数据在今天之前就已截止，因此它关于当前价格的任何说法都来自过时的记忆。给它一个实时 API，分析就会建立在它刚刚获取的数据行之上。

Strasmore 演示 API 真的免费吗？

是的。无需密钥、无需注册、无需信用卡。它针对延迟的美国股票和收盘期权数据提供一个固定查询的目录，并且刻意对 AI 智能体开放。

我需要为此准备一台 VPS 吗？

不需要。粘贴式工作流只需要一个浏览器。当您希望智能体循环按计划运行、在断开连接后依然存活并在本地保留过往结果的文件时，VPS 才变得值得。

这是财务建议吗？

不是。这里的一切都是分析工具。Claude 总结和比较数据；您如何使用这些结果是您自己的决定，而延迟的教育性数据不能作为交易执行的依据。

把一个筛选接入一次聊天，您会立刻看到差别：Claude 不再对它无法知道的数字表现得信心满满，而开始对它能够知道的数字变得真正有用。