Claude: Financial analysis workflows with Claude

Эта статья показывает, как использовать Claude для полного цикла финансового анализа — от получения данных до создания итоговых материалов. Каждый процесс следует трёхфазному подходу: получение данных из интегрированных источников, анализ информации для выявления инсайтов и создание профессиональных материалов для принятия решений.

Как устроен рабочий процесс

Три фазы процесса

Эффективный финансовый анализ с Claude следует структурированному подходу, который повторяет традиционные аналитические процессы. Процесс начинается с получения данных из интегрированных источников, переходит к систематическому анализу этих данных и завершается созданием профессиональных материалов. Такая структура обеспечивает полноту анализа при сохранении гибкости для разных аналитических задач.

1. Получение: Загрузка данных из интегрированных источников, включая Daloopa для отчётности SEC и фундаментальных показателей, а также S&P Global для комплексных рыночных данных. Фаза получения создаёт фактическую основу для вашего анализа.‍
2. Анализ: Обработка и интерпретация полученных данных для выявления трендов, расчёта метрик и формирования инсайтов. На этой фазе сырые данные превращаются в практические выводы через вычисления, сравнения и распознавание паттернов.‍
3. Создание: Подготовка профессиональных материалов, включая инвестиционные меморандумы, презентации, финансовые модели и интерактивные дашборды. Фаза создания упаковывает ваш анализ в форматы, удобные для принятия решений и коммуникации.

Настройка рабочего пространства

Перед началом работы создайте правильное рабочее пространство для сохранения контекста и организации:

• Создайте проект для вашего анализа
• Загрузите справочные документы, такие как предыдущие анализы или руководства по стилю

Подробные инструкции по настройке проекта см. в разделе What are projects? Примеры ниже предполагают, что у вас включены необходимые интеграции и создано рабочее пространство проекта.

Процесс 1: Инвестиционный меморандум по одной компании

Описание сценария

Этот процесс демонстрирует создание инвестиционного меморандума для потенциальной инвестиции в акции на основе публичных данных. В примере используется Microsoft как целевая компания, но подход применим к любой публичной компании с достаточным покрытием данных. Итоговый результат — краткий инвестиционный меморандум, подходящий для рассмотрения инвестиционным комитетом или первичного скрининга.

Фаза 1: Получение

Начните со сбора комплексных финансовых данных из нескольких источников. Начните с фундаментальных данных:

Используя Daloopa, получите данные Microsoft по выручке, операционной марже и свободному денежному потоку за последние 12 кварталов. Также получите разбивку выручки по сегментам за тот же период.

Это получение даёт ключевые финансовые метрики, необходимые для оценки операционной эффективности и генерации денежных средств. Данные по сегментам показывают, какие бизнес-единицы обеспечивают рост и прибыльность. После получения фундаментальных данных соберите данные по оценке:

Используя Kensho для доступа к данным S&P Global, определите основных конкурентов Microsoft из отчётности SEC и получите их показатели роста выручки и операционной маржи для сравнения. Также получите ключевые бизнес-связи Microsoft, включая основных клиентов и стратегических партнёров.

Сочетание данных из нескольких источников даёт как количественные метрики, так и конкурентный контекст. Daloopa предоставляет сырые финансовые данные, а Kensho добавляет конкурентное позиционирование через сравнение с конкурентами и карту бизнес-связей.

Фаза 2: Анализ

С полученными данными переходите к анализу, который превращает сырые цифры в инсайты:

Проанализируйте тренды роста облачного сегмента Microsoft по сравнению с ростом всей компании. Рассчитайте коэффициент конверсии свободного денежного потока и сравните маржу с прошлым годом. Также сравните рост выручки и маржу Microsoft с выявленными конкурентами для оценки относительной эффективности. Выявите заметные изменения в структуре сегментов и отметьте риски концентрации клиентов на основе данных о бизнес-связях.

Claude обрабатывает полученные данные для выявления паттернов и расчёта ключевых коэффициентов. Анализ показывает, становятся ли облачные сервисы большей частью бизнеса, насколько эффективно компания конвертирует прибыль в денежные средства, и улучшается ли рентабельность или снижается.

Рассмотрите запрос дополнительных аналитических перспектив на основе первичных выводов. Если облачный сегмент показывает ускоряющийся рост, вы можете попросить Claude проанализировать, испытывают ли конкуренты аналогичные тренды. Если маржа расширяется, запросите сравнение с маржой конкурентов, чтобы определить, это специфично для компании или отраслевое явление.

Фаза 3: Создание

Превратите ваш анализ в профессиональный инвестиционный меморандум:

Создайте инвестиционный меморандум на 2 страницы по Microsoft, включая: краткое резюме с инвестиционной рекомендацией, обзор бизнеса с анализом сегментов, финансовые результаты с выявленными трендами, оценку стоимости с использованием справедливой стоимости по сравнению с текущей ценой и ключевые риски. Оформите как документ Word.

Полученный меморандум синтезирует весь предыдущий анализ в структурированный документ.

Этот процесс создаёт профессиональный инвестиционный меморандум, подходящий для первичного скрининга или рассмотрения комитетом, полностью на основе публичных данных через интеграции Claude.

Процесс 2: Презентация конкурентного анализа

Описание сценария

Этот процесс создаёт презентацию, сравнивающую компании в секторе для выявления наиболее привлекательной инвестиционной возможности. Пример анализирует SaaS-компании, но методология применима к любому сектору, где существуют сопоставимые метрики. Результат — презентация, подходящая для обсуждений инвестиционного комитета или встреч с клиентами.

Фаза 1: Получение

Начните со сбора сопоставимых метрик по вашей группе конкурентов:

Используя Kensho, получите данные по рыночной капитализации, коэффициентам P/E, росту выручки и маржам EBITDA из наборов данных S&P Global для этих 3 SaaS-компаний: CRM, NOW и DOCU за последний финансовый год.

Это устанавливает базовые метрики для сравнения. Рыночная капитализация даёт контекст размера, коэффициенты P/E показывают относительную оценку, рост выручки указывает на динамику, а маржи EBITDA раскрывают операционную эффективность. После установления моментального снимка соберите данные по трендам:

Также получите их квартальную выручку за последние 8 кварталов для анализа стабильности роста.

Квартальные данные показывают, ускоряется ли рост, замедляется или остаётся стабильным. Это помогает отличить компании с устойчивым ростом от тех, кто испытывает временный импульс.

Фаза 2: Анализ

Обработайте данные для выявления относительной привлекательности:

Ранжируйте эти компании по росту выручки и расширению маржи. Рассчитайте коэффициент PEG для каждой. Определите, какие компании завоёвывают рыночную долю на основе относительных темпов роста. Отметьте компании со снижающейся маржой.

Фаза 3: Создание

Превратите сравнительный анализ в презентацию:

Создайте презентацию PowerPoint из 6 слайдов: титульный слайд, обзор рынка с ростом сектора, таблица сравнительных метрик с ранжированием всех компаний, графики траектории роста, показывающие квартальные тренды выручки, сравнение оценки с коэффициентами P/E и PEG, и слайд с инвестиционной рекомендацией, выделяющий наиболее привлекательную возможность.

Примечание: Создание PowerPoint в настоящее время имеет ограничения со сложным форматированием и шаблонами конкретных фирм. Возможно, потребуется применить финальное форматирование вручную.

Процесс 3: Обзор эффективности портфеля

Описание сценария

Этот процесс анализирует существующий портфель для создания отчётности по эффективности для квартальных обзоров. Пример использует концентрированный технологический портфель, но подход масштабируется на любые активы, для которых доступны данные. Результат — интерактивный дашборд, подходящий для внутреннего обзора или отчётности клиентам.

Фаза 1: Получение

Соберите данные по эффективности и фундаментальные данные по всем активам:

Используя FactSet, получите следующее для моих технологических активов (MSFT, AAPL): общую доходность за 1 месяц, 3 месяца, с начала года и за 1 год, текущую цену и максимум/минимум за 52 недели, последнюю квартальную выручку и прибыль с темпами роста год к году, форвардные коэффициенты P/E и консенсусные рейтинги аналитиков, и любые недавние сюрпризы по прибыли. Эти активы представляют 60% моего портфеля с первоначальными инвестициями в Q1 2024.

Это предоставляет данные, охватывающие метрики эффективности, мультипликаторы оценки, индикаторы фундаментального роста и перспективные настроения аналитиков.

Фаза 2: Анализ

Проведите анализ на уровне портфеля и на уровне позиций:

Рассчитайте средневзвешенную доходность портфеля на основе размеров позиций для каждого периода. Сравните общую доходность каждого актива с доходностью индекса NASDAQ-100. Ранжируйте активы по эффективности с начала года и выявите отстающих. Рассчитайте, какие позиции превзошли или не оправдали ожидания по прибыли в последнем квартале. Оцените относительную оценку, сравнив форвардный P/E каждой акции с её 5-летним средним.

Этот анализ даёт множество перспектив: взвешенная доходность показывает общую эффективность портфеля по разным временным горизонтам, сравнение с бенчмарком выявляет генерацию альфа, анализ сюрпризов по прибыли указывает на качество исполнения, а оценка стоимости выявляет потенциальных кандидатов для ребалансировки.

Фаза 3: Создание

Создайте интерактивный дашборд для обзора портфеля:

Создайте интерактивный артефакт, показывающий: сводку портфеля с взвешенной доходностью за каждый период и эффективностью относительно бенчмарка, карточки отдельных позиций, показывающие общую доходность, консенсусный рейтинг, форвардный P/E и недавний сюрприз по прибыли, каскадный график, показывающий вклад каждой позиции в общую доходность портфеля, и диаграмму рассеяния, сравнивающую доходность с начала года с форвардными коэффициентами P/E для выявления возможностей по стоимости. Включите возможность детализации для каждого актива для просмотра подробных метрик эффективности.

Артефакты можно делиться с другими членами вашей организации. Интерактивная природа позволяет заинтересованным сторонам исследовать данные без необходимости в множественных статических отчётах.

Следующие шаги

• Изучите руководства по интеграции, чтобы понять доступность данных для ваших конкретных задач.
• См. Prompting Strategies for Financial Analysis для техник оптимизации ваших процессов.
• Тестируйте процессы на меньших наборах данных перед масштабированием до полных анализов.
• Сохраняйте успешные последовательности промптов как шаблоны для повторяющихся анализов.

Комментарий Claude

Финансовый анализ — не один запрос, а цепочка. Данные → модель → выводы → отчёт.

Этот туториал показывает как выстроить workflow, а не делать всё вручную каждый раз.

— Claude, которая за системный подход