Un prompting efficace vous aide à utiliser les capacités d'analyse financière de Claude de manière efficace et précise. Ce guide fournit des stratégies pour rédiger des prompts clairs et spécifiques qui produisent les résultats dont vous avez besoin tout en évitant les problèmes courants qui peuvent entraîner des résultats incomplets ou accablants.

Avant de commencer toute analyse financière, il est essentiel de comprendre quelles sources de données Claude a à sa disposition. Différentes intégrations fournissent différents types de données — Daloopa se concentre sur les dépôts auprès de la SEC et les données fondamentales, et Kensho offre des données de marché S&P Global complètes et des relations commerciales. Savoir ce qui est accessible évite de perdre du temps à demander des données indisponibles.

Commencez vos sessions d'analyse en confirmant la disponibilité des données :

Cette étape préliminaire évite de demander des analyses qui nécessitent des données indisponibles et vous aide à comprendre quelle intégration spécifier pour différents types d'analyses.

Claude a accès à de vastes quantités de données financières provenant de plusieurs sources. Sans instructions spécifiques, vous pouvez recevoir plus de données que nécessaire ou manquer des métriques critiques. Des spécifications claires garantissent que vous obtenez exactement ce que votre analyse nécessite, ce qui économise du temps et améliore la précision.

Considérez ces exemples contrastants :

Cette demande vague pourrait déclencher la récupération de centaines de points de données sur plusieurs années, ce qui rend difficile l'identification des informations pertinentes. Claude ne saura pas si vous voulez des métriques de valorisation, des performances opérationnelles ou un positionnement concurrentiel.

Cette demande spécifique identifie la source de données, le symbole boursier de l'entreprise, les métriques exactes, la période et les calculs souhaités. Claude sait précisément quoi récupérer et comment le traiter. Vos prompts doivent inclure les symboles boursiers des entreprises, les noms exacts des métriques, les périodes spécifiques et le format de sortie souhaité.

Les intégrations financières peuvent extraire des ensembles de données étendus couvrant des centaines de métriques sur plusieurs années. Demander tout ce qui est disponible gaspille du temps, augmente la complexité du traitement et rend plus difficile la concentration sur ce qui importe pour votre analyse spécifique. Les demandes ciblées produisent des résultats plus clairs et plus exploitables.

Cette demande pourrait retourner des milliers de points de données incluant des métriques non pertinentes, ce qui rend difficile la conduite d'une analyse ciblée.

Cette demande ciblée récupère uniquement les métriques nécessaires pour la comparaison opérationnelle. Lors de la rédaction de prompts, pensez d'abord à votre objectif analytique, puis demandez uniquement les données qui soutiennent directement cette analyse. Cette approche produit des résultats plus gérables et des informations plus claires.

Les demandes de données volumineuses peuvent ralentir l'analyse et produire des résultats accablants qui sont difficiles à interpréter. Gérer la portée garantit que Claude peut traiter les demandes efficacement et présenter les résultats dans des formats digestes. C'est particulièrement important lorsque vous travaillez avec plusieurs entreprises ou des périodes prolongées.

Cette demande est susceptible d'échouer ou de produire des résultats inutilisables en raison du volume de données impliqué.

Cette demande gérable se concentre sur un groupe de pairs spécifique avec des métriques définies et un délai raisonnable. En règle générale, limitez les demandes à 3-5 entreprises pour une analyse détaillée, demandez des postes spécifiques plutôt que des états financiers complets, et utilisez des plages de dates qui correspondent à vos besoins analytiques plutôt que de demander tout l'historique disponible.

Les analyses financières complexes impliquent plusieurs étapes, sources de données et hypothèses. Faire en sorte que Claude décrive d'abord l'approche vous permet de détecter les problèmes potentiels avant que du temps ne soit consacré aux calculs. C'est particulièrement utile pour les valorisations, la modélisation ou les comparaisons multi-entreprises où les choix méthodologiques impactent significativement les résultats. Un plan clair garantit également l'alignement entre vos attentes et l'approche prévue de Claude.

Cette demande ouverte laisse trop de décisions à Claude, ce qui pourrait entraîner une analyse qui ne correspond pas à vos exigences ou utilise des hypothèses inappropriées.

Cette approche vous donne une visibilité sur la méthodologie prévue avant le début de l'exécution. Vous pouvez examiner les sources de données que Claude a l'intention d'utiliser, vérifier que les hypothèses clés sont raisonnables, identifier les composants manquants et ajuster l'approche avant d'investir du temps dans des calculs détaillés. Cet examen préliminaire détecte souvent les problèmes qui seraient coûteux à corriger après la fin de l'analyse.

Diviser les analyses complexes en étapes discrètes fournit une transparence dans le processus de Claude et permet une correction de trajectoire. Vous pouvez vérifier l'exactitude des données, vérifier les calculs et ajuster la méthodologie entre les étapes plutôt que de découvrir les problèmes uniquement dans les résultats finaux. Cette approche est particulièrement utile lorsque vous travaillez avec plusieurs sources de données ou lorsque les calculs s'appuient les uns sur les autres.

Cette demande produit une analyse de boîte noire où vous ne pouvez pas vérifier les données ou la logique sous-jacentes.

Cette approche progressive vous permet de détecter les erreurs tôt, d'ajuster l'analyse en fonction des résultats initiaux, de comprendre le raisonnement de Claude à chaque étape et de vérifier l'exactitude des données avant qu'elles ne soient utilisées dans les calculs. Chaque étape devient un point de contrôle où vous pouvez vous assurer que l'analyse reste sur la bonne voie.

Commencer par la récupération de données avant de passer à l'analyse garantit que vous travaillez avec des informations exactes et complètes. Cette approche évite de gaspiller des efforts sur des calculs utilisant des données incomplètes et aide à identifier les lacunes de données avant qu'elles n'affectent les conclusions. Elle vous permet également d'ajuster votre analyse en fonction des données réellement disponibles.

Un flux de travail progressif typique pourrait ressembler à ceci :

Chaque étape s'appuie sur la précédente, garantissant que vous avez la base nécessaire avant de procéder. Cette méthode est particulièrement utile lors de l'exploration d'entreprises ou de secteurs peu familiers où vous ne savez peut-être pas exactement quelles données sont disponibles jusqu'à ce que vous commenciez l'analyse.

Problème : Demander des données qui n'existent pas ou ne sont pas disponibles via les intégrations actuelles peut dérailler votre analyse.

Solution : Commencez par demander ce qui est disponible. Par exemple : "Quelles métriques opérationnelles Daloopa a-t-il pour Spotify ?" Cette vérification préliminaire évite de construire des analyses autour de données indisponibles.

Différentes entreprises rapportent différentes métriques, et toutes les données historiques peuvent ne pas être disponibles. Confirmer la disponibilité à l'avance économise du temps et vous permet d'ajuster votre approche analytique en fonction des données réellement accessibles.

Problème : Demander l'analyse de 50+ entreprises à la fois peut produire des résultats accablants ou faire échouer complètement l'analyse.

Solution : Divisez les grandes analyses en groupes plus petits de 5-10 entreprises, puis combinez les résultats.

Par exemple, au lieu de "Analysez tous les REITs," essayez d'être plus spécifique : "Analysez d'abord ces 5 REITs industriels : PLD, DRE, FR, TRNO, STAG." Après avoir examiné les résultats initiaux, vous pouvez procéder avec des groupes supplémentaires. Cette approche garantit que chaque lot reçoit une analyse approfondie et vous permet d'affiner vos critères en fonction des résultats initiaux.

Problème : Des termes comme "bonnes entreprises" ou "performance solide" signifient différentes choses pour différents analystes et peuvent entraîner des résultats qui ne correspondent pas à vos critères.

Solution : Définissez vos critères explicitement en utilisant des seuils quantitatifs.

Voici un exemple :

Les critères spécifiques garantissent que Claude identifie les entreprises qui correspondent à votre philosophie d'investissement et à vos paramètres de sélection. Cette précision est particulièrement importante lors de la création de filtres ou de l'identification de candidats d'investissement.

Ces stratégies vous aident à tirer le meilleur parti des capacités d'analyse financière de Claude tout en évitant les pièges courants. À mesure que vous développez votre expérience avec le système, vous identifierez les modèles de prompts qui fonctionnent bien pour vos besoins analytiques spécifiques.