El uso efectivo de prompts te ayuda a utilizar las capacidades de análisis financiero de Claude de manera eficiente y precisa. Esta guía proporciona estrategias para escribir prompts claros y específicos que produzcan los resultados que necesitas, evitando problemas comunes que pueden llevar a resultados incompletos o abrumadores.

Antes de comenzar cualquier análisis financiero, es esencial entender qué fuentes de datos tiene disponibles Claude. Las diferentes integraciones proporcionan diferentes tipos de datos—Daloopa se enfoca en presentaciones de la SEC y datos fundamentales, y Kensho ofrece datos de mercado integral de S&P Global y relaciones comerciales. Saber qué es accesible previene perder tiempo solicitando datos no disponibles.

Comienza tus sesiones de análisis confirmando la disponibilidad de datos:

Este paso preliminar previene solicitar análisis que requieren datos no disponibles y te ayuda a entender qué integración especificar para diferentes tipos de análisis.

Claude tiene acceso a grandes cantidades de datos financieros a través de múltiples fuentes. Sin instrucciones específicas, puedes recibir más datos de los necesarios o perder métricas críticas. Las especificaciones claras aseguran que obtengas exactamente lo que tu análisis requiere, ahorrando tiempo y mejorando la precisión.

Considera estos ejemplos contrastantes:

Esta solicitud vaga podría desencadenar la recuperación de cientos de puntos de datos a lo largo de múltiples años, haciendo difícil identificar información relevante. Claude no sabrá si quieres métricas de valuación, desempeño operacional o posicionamiento competitivo.

Esta solicitud específica identifica la fuente de datos, el ticker de la empresa, las métricas exactas, el período de tiempo y los cálculos deseados. Claude sabe precisamente qué recuperar y cómo procesarlo. Tus prompts deben incluir tickers de empresas, nombres exactos de métricas, períodos de tiempo específicos y el formato de salida deseado.

Las integraciones financieras pueden extraer conjuntos de datos extensos que cubren cientos de métricas a lo largo de muchos años. Solicitar todo lo disponible desperdicia tiempo, aumenta la complejidad del procesamiento y hace más difícil enfocarse en lo que importa para tu análisis específico. Las solicitudes dirigidas producen resultados más limpios y más accionables.

Esta solicitud podría devolver miles de puntos de datos incluyendo métricas irrelevantes, haciendo difícil conducir un análisis enfocado.

Esta solicitud enfocada recupera solo las métricas necesarias para la comparación operacional. Al redactar prompts, piensa primero en tu objetivo analítico, luego solicita solo los datos que apoyen directamente ese análisis. Este enfoque produce resultados más manejables e información más clara.

Las solicitudes de datos grandes pueden ralentizar el análisis y producir resultados abrumadores que son difíciles de interpretar. Gestionar el alcance asegura que Claude pueda procesar solicitudes eficientemente y presentar resultados en formatos digeribles. Esto es particularmente importante cuando se trabaja con múltiples empresas o períodos de tiempo extendidos.

Esta solicitud probablemente fallará o producirá resultados inutilizables debido al volumen de datos involucrado.

Esta solicitud manejable se enfoca en un grupo de pares específico con métricas definidas y un marco de tiempo razonable. Como pauta general, limita las solicitudes a 3-5 empresas para análisis detallado, solicita elementos de línea específicos en lugar de estados financieros completos, y usa rangos de fechas que coincidan con tus necesidades analíticas en lugar de solicitar todo el historial disponible.

Los análisis financieros complejos involucran múltiples pasos, fuentes de datos y suposiciones. Hacer que Claude describa el enfoque primero te permite detectar problemas potenciales antes de que se invierta tiempo en cálculos. Esto es especialmente valioso para valuaciones, modelado o comparaciones multi-empresa donde las opciones de metodología impactan significativamente los resultados. Un plan claro también asegura alineación entre tus expectativas y el enfoque previsto de Claude.

Esta solicitud abierta deja demasiadas decisiones a Claude, potencialmente resultando en un análisis que no coincida con tus requisitos o use suposiciones inapropiadas.

Este enfoque te da visibilidad en la metodología planeada antes de que la ejecución comience. Puedes revisar las fuentes de datos que Claude tiene la intención de usar, verificar que las suposiciones clave sean razonables, identificar cualquier componente faltante y ajustar el enfoque antes de invertir tiempo en cálculos detallados. Esta revisión preliminar a menudo detecta problemas que serían costosos de arreglar después de que el análisis esté completo.

Dividir análisis complejos en pasos discretos proporciona transparencia en el proceso de Claude y permite correcciones de curso. Puedes verificar la precisión de los datos, revisar cálculos y ajustar la metodología entre pasos en lugar de descubrir problemas solo en los resultados finales. Este enfoque es particularmente valioso cuando se trabaja con múltiples fuentes de datos o cuando los cálculos se construyen uno sobre otro.

Esta solicitud produce un análisis de caja negra donde no puedes verificar los datos o la lógica subyacente.

Este enfoque incremental te permite detectar errores temprano, ajustar el análisis basado en hallazgos iniciales, entender el razonamiento de Claude en cada etapa y verificar la precisión de los datos antes de que se use en cálculos. Cada paso se convierte en un punto de control donde puedes asegurar que el análisis permanece en el camino correcto.

Comenzar con la recuperación de datos antes de pasar al análisis asegura que estés trabajando con información precisa y completa. Este enfoque previene esfuerzo desperdiciado en cálculos usando datos incompletos y ayuda a identificar brechas de datos antes de que afecten las conclusiones. También te permite ajustar tu análisis basado en qué datos están realmente disponibles.

Un flujo de trabajo incremental típico podría verse así:

Cada paso se construye sobre el anterior, asegurando que tengas la base necesaria antes de proceder. Este método es particularmente útil cuando exploras empresas o sectores desconocidos donde puedes no saber exactamente qué datos están disponibles hasta que comiences el análisis.

Problema: Solicitar datos que no existen o no están disponibles a través de integraciones actuales puede descarrilar tu análisis.

Solución: Comienza preguntando qué está disponible. Por ejemplo: "¿Qué métricas operacionales tiene Daloopa para Spotify?" Esta verificación preliminar previene construir análisis alrededor de datos no disponibles.

Diferentes empresas reportan diferentes métricas, y no todos los datos históricos pueden estar disponibles. Confirmar la disponibilidad de antemano ahorra tiempo y te permite ajustar tu enfoque analítico basado en qué datos están realmente accesibles.

Problema: Solicitar análisis de 50+ empresas a la vez puede producir resultados abrumadores o causar que el análisis falle completamente.

Solución: Divide análisis grandes en grupos más pequeños de 5-10 empresas, luego combina los resultados.

Por ejemplo, en lugar de "Analiza todos los REITs," intenta ser más específico: "Analiza primero estos 5 REITs industriales: PLD, DRE, FR, TRNO, STAG." Después de revisar los resultados iniciales, puedes proceder con grupos adicionales. Este enfoque asegura que cada lote reciba análisis exhaustivo y te permite refinar tus criterios basado en hallazgos iniciales.

Problema: Términos como "buenas empresas" o "desempeño fuerte" significan cosas diferentes para diferentes analistas y pueden llevar a resultados que no coincidan con tus criterios.

Solución: Define tus criterios explícitamente usando umbrales cuantitativos.

Aquí hay un ejemplo:

Los criterios específicos aseguran que Claude identifique empresas que coincidan con tu filosofía de inversión y parámetros de screening. Esta precisión es particularmente importante cuando construyes pantallas o identificas candidatos de inversión.

Estas estrategias te ayudan a obtener el máximo valor de las capacidades de análisis financiero de Claude mientras evitas trampas comunes. A medida que desarrolles experiencia con el sistema, identificarás patrones de prompts que funcionan bien para tus necesidades analíticas específicas.