極限實操:金融從業者用Claude Code打造投資分析師的60天實踐

金融從業者大多初見Claude Code便望而卻步。黑漆漆的命令行界面、晦澀的指令，讓人覺得這是工程師的工具，并不適合整日和表格、年報打交道的人。

如今，我已經依托Claude Code完成整套投資研究工作流程，至今已有 60 天。

個股篩選、數據爬取、模型搭建、報告撰寫、投資組合監控，全都交由它處理。大概第 3 天起，我就不再對命令行感到畏懼；第 10 天開始，我甚至不再單獨打開Claude網頁版做研究。

有個真相很少有人提及：想寫代碼，它就是編程工具；想研究食譜，它就能輔助料理；想做購物規劃，它也能勝任。深耕金融領域的人，同樣可以用它開展研究。

名稱里的“Code”，其實是這款產品最大的誤導。

本文是一份實操配置指南，也是我當初最希望有人能直接給到我的教程。按照步驟操作，你就能完成Claude Code安裝，搭建可不斷沉淀研究資料的知識庫，并接入 3 款工具，讓它實時聯網、操控瀏覽器、調取筆記文檔。

如果你看過配套視頻，能大致了解整體框架。本文會深入講解提示詞、文件目錄結構以及整套體系的運行規則。

首先，分享一個徹底改變我使用思路的核心認知。

Claude 與 Claude Code：多數人都沒講透的核心區別

Claude、ChatGPT 這類產品本質是聊天機器人。一問一答，功能實用但存在局限，對話本身就是它的全部形態。

Claude Code 則截然不同，它相當于擁有實操能力的Claude。

試想用聊天機器人做投資研究的場景：你可以讓它篩選個股、粘貼財報數據搭建現金流折現模型、潤色報告文稿。但每一步都需要你手動銜接，在聊天窗口和各類文件之間反復復制粘貼。

而完整的投研流程環環相扣：先全市場選股，按指標初步篩選，套用公司內部分析框架進一步精簡標的，選定兩家企業，調取財報、搭建測算模型、開展壓力測試、估算內在價值、撰寫研報，再經資深分析師審核后最終發布。

聊天機器人只能分步協助，Claude Code 卻能獨立跑完完整流程。

你只需下達最終目標，它會按需打開瀏覽器、抓取數據、新建/讀取文件，任務允許的情況下還能并行處理多項工作。只有確實需要人工介入時，它才會主動詢問。你可以抽身處理其他事務，工作會自動推進。

這就是“實操能力”的含義：ChatGPT 是供你交流思考的“大腦”，而Claude Code 是能幫你落地整套工作流程的“執行者”。

我一直很認同一句話：庸者靠增加工作量來提升產出，智者靠精簡冗余環節提效。Claude Code 正是幫你砍掉繁瑣工作的利器。投研工作里，絕大部分事務都只是數據整理、格式調整、復制粘貼、切換頁面，這些雜活都可以交給它，你只需要專注核心分析工作。

這也是整套方案的價值所在。下文將詳細講解具體配置步驟。

第一步：安裝Claude Code（基礎操作）

前往Anthropic官網的Claude Code頁面，頁面提供Mac和Windows兩套安裝指令，根據自己的設備復制對應命令。

官方快速入門文檔：

https://code.claude.com/docs/en/quickstart

Mac系統打開終端，Windows系統打開PowerShell，粘貼指令并回車，等待片刻即可完成安裝。

安裝完成后，輸入claude并回車，就能調出Claude Code交互界面，直接用自然語言提問即可。比如輸入“我是新手，該如何上手？”，它會給出引導。

接下來還需要安裝Cursor。
Cursor官網：https://cursor.com/home

Cursor并非用來替代命令行，而是整套工作體系的核心載體。

后續搭建Obsidian知識庫時，你可以將筆記庫文件夾在Cursor中打開，原始資料、知識庫、輸出文件都會展示在側邊欄，Claude Code則在側邊面板運行。你能在同一個窗口里，實時看到文件的創建、編輯與索引過程。

你也可以繼續使用原生終端，我偶爾也會這么做，尤其是觀察它處理復雜任務時。但日常工作基本都在Cursor中完成，因為這里能同時查看知識庫、對話窗口和各類工具狀態。

單獨使用Claude Code也能發揮作用，但遠不及搭配整套體系高效。安裝只需要兩分鐘，真正改變投研效率的，是接下來的深度配置。

補充（無Claude訂閱可選）

本文后續內容默認你已開通Claude專業版或旗艦版訂閱。如果暫時不想付費體驗，可以選用替代模型MiniMax M2，它可接入Claude Code作為底層引擎，成本僅為原版的7%左右。配置完成后，再繼續后續操作即可，所有功能均可正常使用。

第二步：配置Obsidian，作為Claude Code的長期知識庫

Claude Code 本身不具備記憶能力，每次啟動都是全新會話。周一和它深入探討過的內容，關閉終端后，周二再開啟就會全部清空。這對編程工作影響不大，但做研究就會產生嚴重問題——研究成果需要不斷積累。3月記錄的半導體行業筆記，到11月依然需要調取，并結合后續積累的行業信息參考使用。

Obsidian 就能解決記憶留存問題。這款免費工具可以將電腦文件夾打造為個人研究資料庫，每條筆記都是純文本文件，支持筆記互聯、分類歸檔、全局快速檢索。

它無需數據庫、不上傳云端、不綁定平臺，所有資料都保存在本地，任意文本編輯器都能打開查看。

核心用法：讓Claude Code 讀寫同一個筆記文件夾。配置完成后，Obsidian 就成了它的長期記憶庫。你可以把資料整理工作交給它：歸檔素材、總結內容、關聯知識點，每次提問時它都會調取庫內資料。

久而久之，知識庫會持續迭代優化，因為每一次問答結果都會重新歸檔留存。

1. 安裝Obsidian并創建筆記庫

前往 obsidian.md 下載軟件，個人使用免費，支持Mac、Windows、Linux系統。

打開軟件，點擊「創建新筆記庫」。筆記庫本質就是電腦里的一個文件夾，自定義名稱（我直接命名為Vault），選擇易查找的位置，建議放在文檔目錄下。此時筆記庫為空。

接著在Cursor中打開這個文件夾：點擊文件-打開文件夾，選中剛剛創建的筆記庫，文件夾名稱會出現在Cursor側邊欄。

2. 搭建目錄結構

在Cursor中啟動Claude Code（側邊面板或終端均可），粘貼以下指令：

為我的知識庫創建以下目錄結構：

? raw/：存放原始素材的接收目錄

? wiki/：知識庫核心目錄，由你負責撰寫和維護內容

? 在wiki/目錄下新建 _master-index.md 文件，標題為「知識庫總目錄」，文件備注：后續創建的主題都會在此羅列

? output/：存放查詢結果與正式報告

僅創建上述文件夾和單個文件即可。

執行后，Claude Code 會自動生成對應目錄和文件，打開Obsidian就能在側邊欄看到完整結構。

三個目錄分工明確：raw/ 是素材收納箱，文章、文稿、截圖、臨時筆記都放在這里；wiki/ 是核心知識庫，由Claude Code 撰寫結構化摘要、分類歸檔，并維護全局目錄；output/ 用來存放最終產出，比如研究報告、分析結論，和原始資料、知識庫做區分。

3. 編寫規則文件 CLAUDE.md

這是整套體系中最重要的文件。每次在當前筆記庫啟動Claude Code，它都會先讀取這份文件。規則只需編寫一次，之后會永久生效。缺少它，Claude Code 只是普通助手；有了它，它就會按照規范完成資料管理工作。

在筆記庫根目錄（與三個文件夾同級）新建名為 CLAUDE.md 的文件，粘貼以下內容：

本文件用于規范所有會話中的知識庫維護規則

知識庫管理規則

1. 本知識庫由大語言模型負責維護，你的身份是資料管理員。

2. wiki/ 目錄由你全權負責撰寫與維護，我極少直接編輯該目錄下的文件。

3. raw/ 為原始素材目錄。我將文件存入此處后，你需要在「整理歸檔」環節將素材處理并歸入知識庫。

4. wiki/_master-index.md 是總入口，需羅列所有主題文件夾并附上單行簡介，保證內容實時更新。

5. 每個獨立主題在wiki/下單獨建子文件夾，每個主題文件夾內新建 _index.md，羅列該主題下所有文章并附簡要說明。

6. 統一使用文檔內部鏈接關聯不同主題的相關內容。

7. 整理原始素材流程：

? 讀取raw目錄內的文件

? 判定歸屬主題，無對應主題則新建文件夾

? 撰寫知識庫文章，提煉核心要點并關聯相關文檔

? 更新對應主題的 _index.md

? 更新全局總目錄 wiki/_master-index.md

? 若一份素材涉及多個主題，需在對應主題下分別建文并互相鏈接

8. 文章力求簡潔，優先使用項目符號，減少大段文字敘述。

9. 每篇知識庫文章必須增設「核心要點」板塊。

10. output/ 專門存放查詢結果與生成報告。

11. 回答問題前，先查閱全局總目錄，再深入對應主題目錄，最后調取具體文章內容作答。

12. 我下達「整理歸檔」指令時，處理raw/內所有未歸檔的素材。

13. 我下達「核查糾錯」指令時，檢查知識庫內容矛盾、鏈接失效、內容缺失等問題，并給出優化建議。

保存文件，此后每次啟動會話，Claude Code 都會自動遵循這套規則運行。

4. 網頁素材一鍵收集：網頁剪藏插件

插件地址：obsidian.md/clipper

日常瀏覽網頁時，無需手動復制粘貼，借助瀏覽器插件就能一鍵歸檔素材。該插件支持Chrome、Brave、Edge、Firefox。

安裝后打開插件設置，關聯你的筆記庫，進入模板設置，修改默認模板：

? 筆記庫：選擇你創建的筆記庫

? 存儲位置：raw

? 命名格式：{{date|date:"YYYY-MM-DD"}}-{{title|safe_name}}

設置完成后，財報文稿、財經報道、上市公司公告、專欄文章等網頁內容，都能一鍵轉為規范的Markdown文件存入素材目錄。

可選拓展插件：在Obsidian「社區插件」中搜索安裝 Local Images Plus。剪藏帶圖片的網頁時，該插件會自動將圖片下載至本地，即便原網頁失效，資料庫內容也能完整保留。

5. 日常工作四步流程

整套體系搭建完成后，日常使用只需要四個核心操作：

剪藏：看到有價值的內容，瀏覽器一鍵剪藏至raw目錄，無需整理、寫摘要，僅做收納。

整理歸檔：定期（每周或素材堆積較多時）在Claude Code 輸入指令：

將raw目錄內所有素材整理歸檔至知識庫。處理要求：

1. 讀取每份文件，判定核心主題；

2. 在wiki目錄中匹配或新建對應主題文件夾；

3. 撰寫文章摘要、提煉核心要點，并添加文檔內鏈接關聯相關內容；

4. 更新對應主題目錄文件；

5. 更新全局總目錄。

所有相關主題之間做好內容關聯。

它會自動完成全文解讀、分類、寫摘要、更新目錄等工作。一杯咖啡的時間，素材收納箱就能清空，知識庫也得到擴充。

查詢調取：向知識庫提問。可以是簡單問題，例如“上個月我歸檔的貝恩半導體行業報告有哪些核心結論？”；也可以是交叉分析問題，例如“中國汽車出口放緩，和大宗商品需求之間有哪些關聯？”；還可以是深度總結類問題，例如“結合知識庫所有內容，分析印度特種化學品行業的多空邏輯，將結論新建為知識庫文章，并標注參考來源”。

最后一類用法能讓知識持續沉淀：每一次問答都會生成新筆記，并關聯原有資料，知識庫會越用越完善。

核查優化：每月執行一次，輸入指令：

核查整個知識庫，梳理內容矛盾、鏈接失效、交叉引用缺失、內容空白等問題，暫不修改內容，僅出具核查報告。

Claude Code 會全面巡檢資料庫，指出問題，由你決定如何優化。

整套體系邏輯清晰：素材接收區+智能管理員+知識庫+成果輸出區，依托固定規則和四項基礎操作運轉。

這套體系的核心價值在于標準化流程。很多人都會安裝Obsidian和Claude Code，但固定規則能保證所有素材統一歸檔、摘要格式一致、所有歷史資料可隨時調取。

使用 60 天以來，我提問“本季度我總結了哪些倉位配置相關知識？”，它能快速從早已淡忘的歷史資料中整合答案，一分鐘內給出完整回復。

接下來繼續拓展功能，讓Claude Code 突破本地知識庫，直接訪問互聯網實時數據。

第三步：聯網能力拓展（Playwright + Firecrawl）

前文搭建的知識庫僅能使用本地已有資料，而投研工作需要實時獲取網絡數據：從選股平臺拉取資產負債表、抓取上市公司投資者關系頁面、檢索最新監管公告。

下面兩款免費開源工具就能實現該功能，安裝僅需兩分鐘。

如果說之前的知識庫是只能閱覽現有藏書的圖書室，接入這兩款工具后，它就能主動外出搜集各類資料。

1. Playwright：瀏覽器自動化工具

該工具由微軟開發，安裝后Claude Code 可以模擬人手操作瀏覽器：打開網頁、點擊按鈕、填寫表單、登錄賬號、讀取頁面內容。

金融場景中，很多數據需要人機交互才能獲取：選股平臺需要設置多項篩選條件、企業財報藏在下拉菜單中、監管平臺需要同意免責聲明才能下載文件。普通爬蟲無法應對這類場景，Playwright 則能完美模擬人工操作。

在筆記庫的Claude Code 中輸入以下指令完成安裝：

幫我安裝微軟的Playwright命令行工具，讓你可以代我操控瀏覽器。項目地址：https://github.com/microsoft/playwright-cli。結合我的設備（Mac / Windows），以新手易懂的方式一步步指導安裝，并執行所需配置指令。

安裝完成后進行測試：打開瀏覽器，訪問screener.in，并簡述首頁內容。

若工具正常運行，瀏覽器會自動打開并跳轉頁面，同時返回頁面信息。

2. Firecrawl：網頁數據爬取工具

和模擬手動操作的瀏覽器工具不同，Firecrawl 主打高效爬取：可批量檢索網頁、提取純文本內容，并自動轉為標準Markdown格式，方便Claude Code 直接讀取。

適用場景：抓取美股內幕交易數據、提取上市公司年報、檢索行業最新資訊并批量存入知識庫，單條指令即可完成操作。

安裝指令：

幫我安裝Firecrawl命令行工具，讓你可以代我檢索、爬取網頁內容。官方文檔：https://docs.firecrawl.dev/sdks/cli。結合我的設備（Mac / Windows），以新手易懂的方式一步步指導安裝，并列出所有需要執行的指令。

安裝完成后，Claude Code 可在任務中自動調用該工具，無需手動啟動。

實操案例

上周我就用這套流程完成選股：當時需要新增三只持倉標的，我只列出了兩只，于是下達指令：

我需要篩選標的進行投資布局。訪問finviz.com，抓取近兩周美股上市公司的內幕交易數據，分析數據找出強力買入信號，整理出前十只觀察標的并附上邏輯說明，同時標注風險點和需規避的個股。

Claude Code 申請調用Firecrawl，確認后便自動爬取數據、分析交易信號、核對基本面，最終輸出一份排名清單，包含投資邏輯、內幕交易明細、核心風險和綜合評分。全程僅用時三分鐘。

如果手動完成這套工作，至少需要90分鐘，還容易在表格復制粘貼時出現失誤，而它全程在命令行內自動完成。

權限設置說明

默認情況下，Claude Code 調用工具、修改文件、執行指令前，都會彈窗請求授權。新手學習階段該功能很實用，但熟悉流程后會頻繁彈窗影響效率。

可以添加參數 --dangerously-skip-permissions 關閉授權確認，它將獲得完整權限，可自由調用工具、修改筆記庫文件、執行指令。

該參數名稱看似風險較高，我連續使用60 天未出現文件誤刪、違規執行指令、安全漏洞等問題。一方面有CLAUDE.md規則劃定行為邊界，另一方面它僅能訪問當前打開的筆記庫文件夾，而非電腦全部文件，風險遠低于字面提示。

建議前一周保留授權彈窗，觀察操作邏輯；熟悉流程后再關閉彈窗，全程交由它自動運行。當然也可以一直保留授權，兩種模式都不影響核心功能。

60 天使用感悟

整套配置流程約一小時，而這套工作體系，我使用兩個月仍在不斷挖掘新用法。分享幾點切身感受：

第一，命令行并沒有想象中難。第一天使用會有些拘謹，第三天就能完全適應。金融從業者不必因界面望而卻步，上手體驗遠低于心理預期。

第二，使用思維的轉變：不再讓AI分步輔助工作，而是直接交付完整任務。選股、套用分析框架、拉取財報、搭建模型、撰寫簡報，直接下達最終目標即可，后臺自動推進，結束后直接查看成果。

第三，徹底解決資料流失問題。過去我的研究內容分散在各類筆記軟件、瀏覽器收藏夾、零散PDF中，經常重復整理相同觀點。Obsidian知識庫實現了資料統一歸檔，信息不斷沉淀復用，不再重復勞動。

補充工具：NotebookLM

谷歌推出的NotebookLM 也值得一試，它和Obsidian定位互補：Obsidian是綜合性資料庫，而NotebookLM 適合針對單一標的深度研究，比如單家公司、某個細分行業、一批公告文件。上傳資料后，它會基于指定文檔給出帶引用來源的分析結論。

借助Python封裝工具，還能讓Claude Code 直接調取NotebookLM 內容，實現本地綜合知識庫+專項研究文檔的聯動使用。

后續規劃

完成基礎配置后，后續會分享金融細分場景的完整流程：端到端股票研究流程、市場異動后優先跟進客戶的資管工作流、月度賬務審核流程，以及部署在云端服務器、自動推送提醒的投資組合監控系統。所有場景都會基于本文搭建的體系實現。

Claude Code 可以是編程工具，也可以服務于生活各類場景。對于金融從業者而言，它是當下實用性極強的本地研究工具。花一小時完成配置，就能告別資料零散、重復勞作的困境，讓研究能力持續沉淀增值。

以上就是全部配置與使用指南。