FactSet 集成目前处于早期访问阶段；请联系 FactSet 团队了解更多详情。
FactSet 集成为 Claude 提供了全球投资专业人士使用的机构级金融数据和分析。本文介绍了如何设置和使用 FactSet 数据进行财务分析，包括全球定价数据、基本财务数据、分析师估计、并购交易、所有权数据和高管信息。
此集成提供的功能
功能
FactSet 集成使 Claude 能够访问多个类别的金融和市场数据：
全球市场数据：自 2006 年以来全球股票、美国存托凭证和交易所交易基金的收盘价、开高低收、成交量和收益，包括公司行为和股息调整。
全面的基本面数据：来自公司申报文件的标准化财务报表、部门细分和比率，涵盖年度、季度和中期。
分析师共识和估计：前瞻性收益估计、分析师评级和收益意外数据，比较实际结果与预期。
并购和交易情报：交易数据，包括交易价值、条款、参与方和状态，涵盖公开和私人交易。
供应链关系：来自监管申报文件的竞争对手、客户、供应商和合作伙伴的业务网络映射。
所有权和内部人士活动：机构持仓、基金头寸和内部人士交易（存在季度申报滞后）。
高管和董事会信息：领导力档案、薪酬数据、就业历史和治理统计。
公司事件日历：收益公告、投资者会议和其他计划的公司事件。
Claude 如何使用 FactSet 数据
Claude 应用 FactSet 的数据来支持全面分析：
综合公司分析：结合定价、基本面、估计和所有权数据来构建完整的公司档案。
跨数据集验证：验证数据类型之间的信息，例如比较收益意外与内部人士交易模式。
时间线构建： 构建结合并购事件、公司行为和管理层变化的时间顺序叙述。
网络映射：创建显示竞争动态和所有权结构的关系图。
多期比较：检索公司间的标准化指标，以进行准确的同行分析。
设置 FactSet 集成
对于组织所有者
导航到管理设置 > 连接器。
向下滚动并点击列表底部的"添加自定义连接器"。
输入 FactSet 集成 URL（由您的 FactSet 代表提供）
命名集成（例如"FactSet"）
点击"添加"
对于个人用户
了解查找和连接工具。
常见用例
全面的股票研究
使用 FactSet，创建 Apple (AAPL) 的完整分析，包括 5 年价格表现 （含总收益）、最新季度基本面与去年同期的对比、下一财年的共识估计 以及最近的内部人士交易活动。将关键指标与 Microsoft 和 Google 作为同行基准进行比较。
此请求使用多个 FactSet 数据集来构建完整的股票研究报告。Claude 检索历史定价以显示性能趋势，提取标准化基本面以进行同比比较，纳入前瞻性共识估计，并通过内部人士活动添加治理背景。同行比较使用 FactSet 的标准化指标确保相对估值背景。
何时使用：构建投资研究报告或为投资委员会演示做准备。
提示：FactSet 的标准化基本面即使在公司使用不同会计呈现方式的情况下，也能实现真正的苹果对苹果的比较。
并购活动分析
检索过去 24 个月内软件行业的所有并购交易，其中交易价值 超过 10 亿美元。包括买方、目标公司、交易价值和完成状态。 然后确定哪些收购方最活跃以及他们的典型交易规模。
通过 FactSet 进行的并购分析显示特定行业的整合模式和战略优先事项。Claude 检索按行业、规模和时间段筛选的交易数据，然后分析模式以识别连续收购方、典型估值和首选交易结构。
何时使用：了解整合趋势或识别潜在的收购方和目标。
注意：交易数据包括已完成和待处理交易，状态指标显示哪些交易成功关闭，哪些被终止。
收益意外分析
在过去 8 个季度中，向我显示 Netflix 的报告每股收益与共识估计， 计算意外百分比和方向。包括每次公告后 3 天内的股票价格反应， 以了解市场如何对意外做出反应。
收益意外分析结合了 FactSet 的预期数据与实际报告结果和随后的价格变动。Claude 可以识别公司是否超过或未达到预期，并计算意外的幅度。该集成提供历史收益表现数据以及相应的股票价格变化，能够分析收益敏感性模式。
何时使用：评估管理层可信度和理解市场预期。
关键优势：结合估计数据与价格反应进行完整的意外影响分析，不仅显示意外，还显示市场如何解释它。
所有权和内部人士追踪
向我显示 Tesla 的前 20 大机构持有者、他们的当前头寸以及 过去一个季度的变化。还提取过去 6 个月内超过 100 万美元的 任何内部人士交易，注明高管是在买入还是卖出。
Claude 检索机构持仓数据，显示投资经理、共同基金和其他机构投资者的头寸规模和变化。该集成还追踪内部人士交易，记录高管和董事何时在其公司中买卖股票。这些数据集显示所有权随时间的变化，尽管机构数据通常反映季度申报周期而非当前头寸。
何时使用：了解投资者情绪和管理层信心。
注意：由于申报要求，所有权数据通常存在季度滞后，因此显示的头寸可能不反映当前持仓。
供应链风险评估
从 FactSet 的关系数据中映射 NVIDIA 的关键供应商、客户和合作伙伴。 识别任何集中风险，其中单一关系代表重大收入敞口。与最近的 10-K 风险披露进行交叉参考。
通过 FactSet 进行的供应链分析可以显示财务报表中可能不明显的依赖关系。此分析可以突出风险、潜在供应中断和客户依赖关系，这些可能会影响未来的表现。
何时使用：运营尽职调查或供应链风险分析。
关键考虑：关系数据来自披露的来源，可能无法捕获所有合作伙伴关系，特别是那些低于重要性阈值的关系。
使用 FactSet 的提示
指定所需的确切数据类型以避免结果过多
使用日期范围来管理数据量，特别是对于每日定价数据
注意某些数据存在报告滞后——所有权是季度性的，内部人士交易存在申报延迟
对于复杂分析，在扩大范围之前从公司子集开始
注意关系和所有权数据反映披露的信息，可能不完整