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炸裂了!Claude Code 已通过 MCP 协议原生接入 Financial Datasets 金融数据库,可以直接帮你分析股票! 60 秒配置,一键连接 全球 17,000+ 只股票、30+ 年完整财务底稿。 实时股价、SEC 原档、财务报表、公司新闻、加密货币数据,全部随叫随到! 下面视频是我输入【帮我分析英伟达这三年的财务数据】,Claude 瞬间输出五大投研板块: • 盈利能力穿透 • 核心利润率分析 • 资产负债扫描 • 现金流底稿 • 多维估值建模 从源头打破信息差~ 拒绝 AI 幻觉,让你的投研决策直接起飞吧~

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Codex App / CLI 也可以直接接入股票、财报、SEC 文件和金融新闻数据了。 用的是 Financial Datasets 官方 MCP Server。 它不是单纯“查股价”的插件,而是把金融数据源接进 AI Agent,让 Codex 可以一边拿实时数据,一边做分析。 能做什么? 1. 查股票最新价格 比如 AAPL、NVDA、TSLA 的最新价格、涨跌、成交量。 2. 查历史行情 可以看某只股票过去一段时间的 OHLCV 数据:开盘、最高、最低、收盘、成交量。 3. 分析财报 可以读取收入、利润、资产负债表、现金流等数据,做同比、环比、利润率、现金流质量分析。 4. 看估值指标 比如 P/E、市值、EV/Revenue、股息率等。 5. 查 SEC filings 可以让 Codex 总结 10-K、10-Q、8-K 里的风险因素、管理层讨论、重大事件。 6. 看公司新闻 结合最近新闻,分析短期催化、风险和市场情绪。 7. 横向对比公司 比如让 Codex 对比 NVDA、AMD、AVGO 的增长、利润率、估值和风险。 8. 做筛股 按行业、估值、收入规模、利润率等条件筛出符合要求的公司。 Codex CLI 安装方式: bash codex mcp add financial-datasets --url codex mcp login financial-datasets codex mcp list 执行 login 后会走 OAuth 登录 Financial Datasets。 如果你用的是 Codex App,只要和 CLI 是同一个 macOS 用户,配置会共用。安装完成后重启 Codex App,新开会话就能用。 使用示例: 用 financial-datasets 查 NVDA 最新股价,只返回价格、时间和来源。 分析 AAPL:最新股价、最近财报、估值、新闻催化和主要风险,最后给我一个短期/中期观察结论。 对比 TSLA、BYD、RIVN 的收入增长、毛利率、现金流和估值,判断谁的基本面更健康。

比特币橙子Trader

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今天看 Anthropic 旗下 #Claude AI的演示视频,把我惊艳到了。作为一名职业投资人,美股公司+#Web3 项目,每年要盯上百个,尤其是财报季简直就是战场! 如视频中这类实战案例,还是比较常见的:办公室刚坐下,时间下午2点,PM(投资总监)火急火燎冲进来: “Sarah,咱们重点关注的那家公司 Velocity Athletic 刚出完财报,营收暴跌12%,但股价居然涨了17%,已经到 71 美金了。你给我搞清楚,这波上涨到底是利好策略刺激还是假反弹?今天收盘前要做决策,是卖出止盈,还是继续持有。” 其实这个逻辑就像本周五非农数据+56两个月下修的就业数据(5月+6月下修砍了26万份工作,相当于整个迈阿密的人口突然失业)。这种情况,你要第一时间作出判断决策,立刻反馈到还未开盘的美股,加密资产做对冲,这需要即刻的响应和数据做支持,将能有效避免掉周末的这波下杀。 我们来看看正常金融分析师的路径(预计4-5小时): 1️⃣去 S&P Global 拉财报、会议纪要 2️⃣打开 FactSet / Morningstar 看历史数据和估值 3️⃣切 Edgar 查SEC公告 4️⃣挖内网的历史 memo、研究报告 5️⃣然后再做表格、画图、写memo 这一通操作,至少得 4~5 小时,手动切好几个系统,信息不一致还容易出错。 💡这时候 #Claude 出场,真的像是我多了一个超级分析师助理: 直接给 #Claude 下个指令:“帮我综合分析 Velocity Athletic 的财报表现,股价异动是否合理,出一份投资memo。” 🔍 1️⃣多平台同步拉数据 + 语义理解 Claude 不是简单爬数据,它能理解我需要的背景: · 从 S&P Global 抓取电话会议内容,提炼出关键信息,比如 CFO 在 Q&A 中提到“受关税影响,利润率下降400个基点”; · 从 Morningstar 拉出历年数据和对手对比; 从我们公司的内部文档(box)找出了过往写过的 Velocity 分析框架; · 从 Delupa 抓取 8 个季度的财务数据,直接做出趋势图表; · 所有内容都标明出处,随时点进去二次确认,极大提高了合规和信任度。 📊 2️⃣生成可视化图表 + 核心模型 问 #Claude:“帮我做一个 annotated price chart、同行估值比较表、以及DCF模型。” 它逐步实现: · 标注事件的股价走势图(显示了CFO减持、董事会紧急会议、财报发布时间等); · 一张清晰的 comps 表:Velocity 的 EV/EBITDA 是 21 倍,行业均值才 16 倍,估值偏高; · 一套完整的 DCF 模型:假设清楚、自由切换情境、连 WACC 的计算都是标准的。 · 模型推算出来的合理股价:54 美元,远低于当前71美元,说明当前的上涨偏乐观,泡沫成分很大。 📝 3️⃣自动生成机构级投资memo 最后,我说:“用我们基金内部模板出一份memo,供PM参考。” Claude 直接调用内网的memo模板,自动填充以下内容: 推荐结论:建议趁高点卖出获利,等价格回调再建仓; 逻辑支持:从财务基本面、市场反应、行业对比、估值偏离等维度进行量化支撑; 潜在风险:比如未来若关税缓解、CFO减持另有原因,可能导致股价进一步波动; 清晰引用:所有数据都带有原始出处链接,供PM或法务复查。 看完整个视频演示,我觉得 #Claude 完全是财报分析的“#AI 核武器”,目前加密数据支持的API数据接口还比较少,假如后期完善后,这完全可以成为 #Web3 投研的杀手锏。 假如说我们以前做项目分析要“十指翻飞 + 九屏查数据 + 五个脑袋并用”,现在有了 #Claude,就像多了个24小时不下线的金牌分析员,还不喊加班,效率起飞📈!

Rocky

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