Claude: Prompting strategies for financial analysis
Выяснение того, к каким данным Claude имеет доступ
Перед началом любого финансового анализа важно понять, какие источники данных доступны Claude. Различные интеграции предоставляют различные типы данных—Daloopa фокусируется на отчётности SEC и фундаментальных показателях, а Kensho предлагает комплексные рыночные данные S&P Global и бизнес-связи. Знание того, что доступно, предотвращает потерю времени на запросы недоступных данных.
Начинайте аналитические сессии с подтверждения доступности данных:
"Какие финансовые данные S&P Global вы можете получить через Kensho?"
"Можете ли вы получить сегментированные данные через Daloopa?"
Этот предварительный шаг предотвращает запросы анализа, требующего недоступных данных, и помогает понять, какую интеграцию указывать для различных типов анализа.
Основные принципы промптинга
Будьте конкретны и ясны
Claude имеет доступ к огромным объемам финансовых данных через множество источников. Без конкретных инструкций вы можете получить больше данных, чем необходимо, или упустить критически важные метрики. Четкие спецификации гарантируют, что вы получите именно то, что требуется для вашего анализа, экономя время и повышая точность.
Рассмотрите эти контрастные примеры:
# Плохой промпт
Claude, пожалуйста, проанализируй Microsoft
Этот расплывчатый запрос может вызвать получение сотен точек данных за несколько лет, что затрудняет выявление релевантной информации. Claude не будет знать, нужны ли вам метрики оценки, операционные показатели или конкурентное позиционирование.
# Хороший промпт
Используя Daloopa, получи данные Microsoft (MSFT) по выручке, операционной марже и свободному денежному потоку за Q1 2023 по Q4 2024, затем рассчитай темпы роста год к году
Этот конкретный запрос определяет источник данных, тикер компании, точные метрики, временной период и желаемые расчеты. Claude точно знает, что получить и как это обработать. Ваши промпты должны включать тикеры компаний, точные названия метрик, конкретные временные периоды и желаемый формат вывода.
Запрашивайте только релевантную информацию
Финансовые интеграции могут извлекать обширные наборы данных, охватывающие сотни метрик за много лет. Запрос всей доступной информации тратит время, увеличивает сложность обработки и затрудняет фокусировку на том, что важно для вашего конкретного анализа. Целевые запросы дают более чистые и практичные результаты.
# Плохой промпт
Получи все финансовые данные для Tesla, Ford и GM
Этот запрос может вернуть тысячи точек данных, включая нерелевантные метрики, что затрудняет проведение сфокусированного анализа.
# Хороший промпт
Для Tesla (TSLA), Ford (F) и GM получи только выручку от автомобильного бизнеса и валовую маржу за последние 4 квартала для сравнения операционной эффективности
Этот сфокусированный запрос извлекает только метрики, необходимые для операционного сравнения. При формулировке промптов сначала подумайте о вашей аналитической цели, затем запросите только те данные, которые непосредственно поддерживают этот анализ. Такой подход дает более управляемые результаты и более ясные инсайты.
Контролируйте объем данных
Большие запросы данных могут замедлить анализ и произвести перегруженные результаты, которые трудно интерпретировать. Управление масштабом гарантирует, что Claude может обрабатывать запросы эффективно и представлять результаты в удобоваримых форматах. Это особенно важно при работе с несколькими компаниями или длительными временными периодами.
# Плохой промпт
Получи все доступные исторические данные для всего индекса S&P 500
Этот запрос, вероятно, не выполнится или произведет непригодные результаты из-за огромного объема данных.
# Хороший промпт
Получи данные за последние 8 кварталов по выручке и марже EBITDA для этих 5 софтверных компаний: CRM, NOW, WDAY, TEAM и ZM
Этот управляемый запрос фокусируется на конкретной группе компаний с определенными метриками и разумным временным интервалом. В качестве общего руководства ограничивайте запросы 3-5 компаниями для детального анализа, запрашивайте конкретные статьи, а не целые финансовые отчеты, и используйте диапазоны дат, соответствующие вашим аналитическим потребностям, а не запрашивайте всю доступную историю.
Структурирование сложных анализов
Сначала запрашивайте планы анализа
Сложные финансовые анализы включают множество шагов, источников данных и допущений. Когда Claude сначала описывает подход, это позволяет вам выявить потенциальные проблемы до того, как будет потрачено время на расчёты. Это особенно ценно для оценок стоимости, моделирования или сравнения нескольких компаний, где выбор методологии существенно влияет на результаты. Чёткий план также обеспечивает согласованность между вашими ожиданиями и предполагаемым подходом Claude.
# Плохой промпт
Выполни полный анализ оценки стоимости Netflix
Этот слишком открытый запрос оставляет слишком много решений на усмотрение Claude, что потенциально может привести к анализу, который не соответствует вашим требованиям или использует неподходящие допущения.
# Хороший промпт
Создай план оценки стоимости Netflix (NFLX) с использованием методологии DCF. Перечисли данные, которые тебе понадобятся, расчёты, которые ты выполнишь, и допущения, которые ты сделаешь. Дай мне проверить всё перед тем, как продолжишь.
Этот подход даёт вам представление о планируемой методологии до начала выполнения. Вы можете проверить источники данных, которые Claude намерен использовать, убедиться, что ключевые допущения разумны, выявить отсутствующие компоненты и скорректировать подход до того, как будет вложено время в детальные расчёты. Такая предварительная проверка часто выявляет проблемы, исправление которых после завершения анализа обошлось бы дорого.
Используйте пошаговые подходы
Разбиение сложных анализов на отдельные шаги обеспечивает прозрачность процесса работы Claude и позволяет корректировать курс. Вы можете проверить точность данных, проверить расчёты и скорректировать методологию между шагами, а не обнаруживать проблемы только в финальных результатах. Этот подход особенно ценен при работе с несколькими источниками данных или когда расчёты строятся друг на друге.
# Плохой промпт
Сравни эти 5 компаний и скажи мне, какая лучшая
Этот запрос создаёт анализ по принципу «чёрного ящика», где вы не можете проверить исходные данные или логику.
# Хороший промпт
Давай проанализируем эти компании пошагово. Сначала получи их коэффициенты P/E. Покажи мне результаты перед переходом к следующей метрике.
Этот постепенный подход позволяет вам выявлять ошибки на ранней стадии, корректировать анализ на основе первоначальных выводов, понимать рассуждения Claude на каждом этапе и проверять точность данных до их использования в расчётах. Каждый шаг становится контрольной точкой, где вы можете убедиться, что анализ остаётся на верном пути.
Стройте постепенно
Начало с получения данных перед переходом к анализу обеспечивает работу с точной и полной информацией. Этот подход предотвращает напрасные усилия на расчётах с использованием неполных данных и помогает выявить пробелы в данных до того, как они повлияют на выводы. Это также позволяет вам скорректировать анализ на основе фактически доступных данных.
Типичный постепенный рабочий процесс может выглядеть так:
Сначала получи выручку Amazon по сегментам за последние 8 кварталов и покажи мне, что доступно
Теперь рассчитай темпы роста конкретно для AWS
Наконец, сравни рост AWS с ростом Azure за тот же период
Каждый шаг строится на предыдущем, обеспечивая необходимую основу перед продолжением. Этот метод особенно полезен при изучении незнакомых компаний или секторов, где вы можете не знать точно, какие данные доступны, пока не начнёте анализ.
Распространённые проблемы и решения
Проблемы доступности данных
Проблема: Запрос данных, которые не существуют или недоступны через текущие интеграции, может сорвать ваш анализ.
Решение: Начните с вопроса о том, что доступно. Например: "Какие операционные метрики есть у Daloopa для Spotify?" Эта предварительная проверка предотвращает построение анализа на основе недоступных данных.
Разные компании отчитываются по разным метрикам, и не все исторические данные могут быть доступны. Подтверждение доступности заранее экономит время и позволяет скорректировать ваш аналитический подход на основе фактически доступных данных.
Управление масштабом
Проблема: Запрос анализа 50+ компаний одновременно может привести к перегруженным результатам или полному провалу анализа.
Решение: Разбейте крупные анализы на меньшие группы из 5-10 компаний, затем объедините результаты.
Например, вместо "Проанализируйте все REIT" попробуйте быть более конкретным: "Сначала проанализируйте эти 5 индустриальных REIT: PLD, DRE, FR, TRNO, STAG." После просмотра первоначальных результатов вы можете продолжить с дополнительными группами. Этот подход обеспечивает тщательный анализ каждой партии и позволяет уточнить критерии на основе первоначальных выводов.
Неоднозначные запросы
Проблема: Термины вроде "хорошие компании" или "сильные показатели" означают разные вещи для разных аналитиков и могут привести к результатам, не соответствующим вашим критериям.
Решение: Определите свои критерии явно, используя количественные пороги.
Вот пример:
# Плохой промпт
Найди мне хорошие стоимостные акции
# Хороший промпт
Найди компании с P/E ниже 15, положительным свободным денежным потоком и ростом выручки выше 5%
Конкретные критерии гарантируют, что Claude выявит компании, соответствующие вашей инвестиционной философии и параметрам скрининга. Эта точность особенно важна при построении скринингов или выявлении инвестиционных кандидатов.
Советы по эффективному промптингу
Сформулируйте свою конечную цель заранее, чтобы Claude мог предложить соответствующие подходы.
Используйте последовательную терминологию на протяжении всего анализа.
Сохраняйте успешные шаблоны промптов для повторяющихся анализов.
Начинайте с меньших тестовых запросов перед масштабированием.
Указывайте конкретный источник данных в своих промптах (Daloopa, Kensho/S&P Global).
Учитывайте актуальность данных - уточняйте, нужны ли вам последние доступные или конкретные исторические данные.
Включайте предпочтения по формату вывода (таблица, маркированный список, повествование).
Запрашивайте ссылки на источники, когда точность критична.
Для повторяющихся анализов установите последовательную структуру промпта, которую можно использовать повторно.
Эти стратегии помогут вам получить максимальную пользу от возможностей финансового анализа Claude, избегая распространённых ошибок. По мере накопления опыта работы с системой вы определите шаблоны промптов, которые хорошо работают для ваших конкретных аналитических потребностей.
📎 Оригинал: claude.com/resources/tutorials/prompting-strategies-for-financial-analysis
