Die FactSet-Integration befindet sich derzeit in der frühen Zugangsphase. Kontaktieren Sie das FactSet-Team für weitere Details.
Die FactSet-Integration bietet Claude Zugriff auf institutionelle Finanzdaten und Analysen, die von Investmentfachleuten weltweit verwendet werden. Dieser Artikel erklärt, wie Sie FactSet-Daten für Finanzanalysen einrichten und verwenden, einschließlich globaler Preisdaten, fundamentaler Finanzkennzahlen, Analystenschätzungen, M&A-Transaktionen, Eigentumsdaten und Führungsinformationen.
Was diese Integration bietet
Funktionen
Die FactSet-Integration ermöglicht Claude den Zugriff auf mehrere Kategorien von Finanz- und Marktdaten:
Globale Marktdaten: End-of-Day-Kurse, OHLC, Volumen und Renditen für globale Aktien, ADRs und ETFs seit 2006, einschließlich Kapitalmaßnahmen und Dividendenadjustierungen.
Umfassende Fundamentaldaten: Standardisierte Finanzberichte, Segmentaufschlüsselungen und Kennzahlen aus Unternehmensunterlagen für jährliche, vierteljährliche und Zwischenperioden.
Analystenkonsens und Schätzungen: Zukunftsorientierte Gewinnschätzungen, Analystenbewertungen und Gewinnüberraschungsdaten, die tatsächliche Ergebnisse mit Erwartungen vergleichen.
M&A- und Deal-Intelligence: Transaktionsdaten einschließlich Dealwerte, Bedingungen, Parteien und Status für öffentliche und private Deals.
Lieferketten-Beziehungen: Geschäftsnetzwerk-Mapping von Wettbewerbern, Kunden, Lieferanten und Partnern aus behördlichen Unterlagen.
Eigentum und Insider-Aktivität: Institutionelle Bestände, Fondspositionen und Insider-Transaktionen (mit vierteljährlichen Verzögerungen bei Einreichungen).
Führungs- und Vorstandsinformationen: Führungsprofile, Vergütungsdaten, Beschäftigungshistorie und Governance-Statistiken.
Unternehmensveranstaltungskalender: Gewinnmitteilungen, Investorenkonferenzen und andere geplante Unternehmensveranstaltungen.
Wie Claude FactSet-Daten nutzt
Claude wendet FactSet-Daten an, um umfassende Analysen zu unterstützen:
Integrierte Unternehmensanalyse: Kombiniert Preis-, Fundamental-, Schätzungs- und Eigentumsdaten, um vollständige Unternehmensprofile zu erstellen.
Datensatz-übergreifende Validierung: Überprüft Informationen über Datentypen hinweg, z. B. durch Vergleich von Gewinnüberraschungen mit Insider-Handelsmuster.
Zeitleisten-Konstruktion: Erstellt chronologische Narrative, die M&A-Ereignisse, Kapitalmaßnahmen und Managementwechsel kombinieren.
Netzwerk-Mapping: Erstellt Beziehungskarten, die Wettbewerbsdynamiken und Eigentumsstrukturen zeigen.
Mehrperioden-Vergleiche: Ruft standardisierte Kennzahlen über Unternehmen hinweg ab für genaue Peer-Analysen.
Einrichtung der FactSet-Integration
Für Organisationseigentümer
Navigieren Sie zu Admin-Einstellungen > Connectors.
Scrollen Sie nach unten und klicken Sie am Ende der Liste auf „Benutzerdefinierten Connector hinzufügen".
Geben Sie die FactSet-Integrations-URL ein (bereitgestellt von Ihrem FactSet-Vertreter)
Benennen Sie die Integration (z. B. „FactSet")
Klicken Sie auf „Hinzufügen"
Für einzelne Benutzer
Erfahren Sie mehr über das Finden und Verbinden von Tools.
Häufige Anwendungsfälle
Umfassende Aktienanalyse
Erstellen Sie mit FactSet eine vollständige Analyse von Apple (AAPL), einschließlich
5-jähriger Kursperformance mit Gesamtrenditen, neuesten vierteljährlichen
Fundamentaldaten im Vergleich zum Vorjahr, Konsensschätzungen für das nächste
Geschäftsjahr und kürzliche Insider-Transaktionsaktivität. Vergleichen Sie
Schlüsselkennzahlen mit Microsoft und Google als Peer-Benchmarks.
Diese Anfrage nutzt mehrere FactSet-Datensätze, um einen vollständigen Aktienforschungsbericht zu erstellen. Claude ruft historische Preisdaten ab, um Leistungstrends zu zeigen, zieht standardisierte Fundamentaldaten für Jahresvergleiche heran, integriert zukunftsorientierte Konsensschätzungen und fügt Governance-Kontext durch Insider-Aktivität hinzu. Der Peer-Vergleich bietet relativen Bewertungskontext unter Verwendung von FactSet's standardisierten Kennzahlen.
Wann zu verwenden: Beim Erstellen von Investitionsforschungsberichten oder bei der Vorbereitung auf Investmentkomitee-Präsentationen.
Tipp: FactSet's standardisierte Fundamentaldaten ermöglichen echte Apfel-zu-Apfel-Vergleiche zwischen Unternehmen, auch wenn diese unterschiedliche Rechnungslegungspräsentationen verwenden.
M&A-Aktivitätsanalyse
Rufen Sie alle M&A-Deals im Softwaresektor der letzten 24 Monate ab,
bei denen der Deal-Wert 1 Milliarde Dollar überstieg. Geben Sie Käufer,
Ziel, Deal-Wert und Abschluss-Status an. Identifizieren Sie dann, welche
Käufer am aktivsten waren und ihre typischen Deal-Größen.
M&A-Analysen durch FactSet zeigen Konsolidierungsmuster und strategische Prioritäten in bestimmten Sektoren. Claude ruft Transaktionsdaten gefiltert nach Branche, Größe und Zeitraum ab und analysiert dann Muster, um serielle Käufer, typische Bewertungen und bevorzugte Deal-Strukturen zu identifizieren.
Wann zu verwenden: Beim Verständnis von Konsolidierungstrends oder bei der Identifizierung potenzieller Käufer und Ziele.
Hinweis: Deal-Daten umfassen sowohl abgeschlossene als auch ausstehende Transaktionen, mit Status-Indikatoren, die zeigen, welche Deals erfolgreich abgeschlossen wurden und welche beendet wurden.
Gewinnüberraschungsanalyse
Zeigen Sie mir für die letzten 8 Quartale Netflixs gemeldetes EPS im
Vergleich zu Konsensschätzungen, berechnen Sie den Überraschungsprozentsatz
und die Richtung. Geben Sie die Kursreaktion der Aktie in den 3 Tagen
nach jeder Ankündigung an, um zu verstehen, wie der Markt auf
Überraschungen reagierte.
Die Gewinnüberraschungsanalyse kombiniert FactSet's Erwartungsdaten mit tatsächlich gemeldeten Ergebnissen und nachfolgenden Kursbewegungen. Claude kann identifizieren, ob Unternehmen Erwartungen übertroffen oder verfehlt haben, und die Größe der Überraschung berechnen. Die Integration bietet historische Gewinnleistungsdaten zusammen mit entsprechenden Aktienkursänderungen und ermöglicht die Analyse von Gewinnempfindlichkeitsmustern.
Wann zu verwenden: Bei der Bewertung der Glaubwürdigkeit des Managements und beim Verständnis von Markterwartungen.
Wichtiger Vorteil: Kombiniert Schätzungsdaten mit Kursreaktionen für eine vollständige Überraschungsauswirkungsanalyse, die nicht nur die Überraschung zeigt, sondern auch, wie der Markt sie interpretierte.
Eigentums- und Insider-Verfolgung
Zeigen Sie mir die Top-20-Institutionellen Inhaber von Tesla, ihre
aktuellen Positionen und Veränderungen im letzten Quartal. Rufen Sie auch
alle Insider-Transaktionen über 1 Million Dollar in den letzten 6 Monaten ab,
und vermerken Sie, ob Führungskräfte kauften oder verkauften.
Claude ruft Daten zu institutionellen Beständen ab, die Positionsgrößen und Veränderungen durch Investmentmanager, Investmentfonds und andere institutionelle Anleger zeigen. Die Integration verfolgt auch Insider-Transaktionen und dokumentiert, wann Führungskräfte und Direktoren Anteile in ihren Unternehmen kaufen oder verkaufen. Diese Datensätze zeigen Eigentumsveränderungen im Laufe der Zeit, obwohl institutionelle Daten typischerweise eher vierteljährliche Einreichungszyklen als aktuelle Positionen widerspiegeln.
Wann zu verwenden: Beim Verständnis der Anlegersentiment und des Managementvertrauens.
Hinweis: Eigentumsdaten haben typischerweise eine vierteljährliche Verzögerung aufgrund von Einreichungsanforderungen, daher können die angezeigten Positionen nicht die aktuellen Bestände widerspiegeln.
Lieferketten-Risikobewertung
Ordnen Sie NVIDIAs Schlüssellieferanten, Kunden und Partner aus FactSet's
Beziehungsdaten. Identifizieren Sie Konzentrisiken, bei denen eine einzelne
Beziehung erhebliche Umsatzexposition darstellt. Kreuzen Sie mit kürzlichen
10-K-Risikoveröffentlichungen ab.
Die Lieferketten-Analyse durch FactSet kann Abhängigkeiten zeigen, die aus Finanzberichten möglicherweise nicht ersichtlich sind. Diese Analyse kann Risiken, potenzielle Lieferunterbrechungen und Kundenabhängigkeiten hervorheben, die die zukünftige Leistung beeinträchtigen könnten.
Wann zu verwenden: Bei operativer Due Diligence oder Lieferketten-Risikoanalyse.
Wichtige Überlegung: Beziehungsdaten stammen aus offengelegten Quellen und erfassen möglicherweise nicht alle Partnerschaften, besonders nicht solche unterhalb von Wesentlichkeitsschwellen.
Tipps zur Verwendung von FactSet
Geben Sie genaue benötigte Datentypen an, um überwältigende Ergebnisse zu vermeiden
Verwenden Sie Datumsbereiche, um das Datenvolumen zu verwalten, besonders bei täglichen Preisdaten
Beachten Sie, dass einige Daten Berichtsverzögerungen haben – Eigentum ist vierteljährlich, Insider-Transaktionen haben Einreichungsverzögerungen
Beginnen Sie bei komplexen Analysen mit einer Teilmenge von Unternehmen, bevor Sie den Umfang erweitern
Beachten Sie, dass Beziehungs- und Eigentumsdaten offengelegte Informationen widerspiegeln und möglicherweise nicht vollständig sind