极限实操:金融从业者用Claude Code打造投资分析师的60天实践

金融从业者大多初见Claude Code便望而却步。黑漆漆的命令行界面、晦涩的指令，让人觉得这是工程师的工具，并不适合整日和表格、年报打交道的人。

如今，我已经依托Claude Code完成整套投资研究工作流程，至今已有 60 天。

个股筛选、数据爬取、模型搭建、报告撰写、投资组合监控，全都交由它处理。大概第 3 天起，我就不再对命令行感到畏惧；第 10 天开始，我甚至不再单独打开Claude网页版做研究。

有个真相很少有人提及：想写代码，它就是编程工具；想研究食谱，它就能辅助料理；想做购物规划，它也能胜任。深耕金融领域的人，同样可以用它开展研究。

名称里的“Code”，其实是这款产品最大的误导。

本文是一份实操配置指南，也是我当初最希望有人能直接给到我的教程。按照步骤操作，你就能完成Claude Code安装，搭建可不断沉淀研究资料的知识库，并接入 3 款工具，让它实时联网、操控浏览器、调取笔记文档。

如果你看过配套视频，能大致了解整体框架。本文会深入讲解提示词、文件目录结构以及整套体系的运行规则。

首先，分享一个彻底改变我使用思路的核心认知。

Claude 与 Claude Code：多数人都没讲透的核心区别

Claude、ChatGPT 这类产品本质是聊天机器人。一问一答，功能实用但存在局限，对话本身就是它的全部形态。

Claude Code 则截然不同，它相当于拥有实操能力的Claude。

试想用聊天机器人做投资研究的场景：你可以让它筛选个股、粘贴财报数据搭建现金流折现模型、润色报告文稿。但每一步都需要你手动衔接，在聊天窗口和各类文件之间反复复制粘贴。

而完整的投研流程环环相扣：先全市场选股，按指标初步筛选，套用公司内部分析框架进一步精简标的，选定两家企业，调取财报、搭建测算模型、开展压力测试、估算内在价值、撰写研报，再经资深分析师审核后最终发布。

聊天机器人只能分步协助，Claude Code 却能独立跑完完整流程。

你只需下达最终目标，它会按需打开浏览器、抓取数据、新建/读取文件，任务允许的情况下还能并行处理多项工作。只有确实需要人工介入时，它才会主动询问。你可以抽身处理其他事务，工作会自动推进。

这就是“实操能力”的含义：ChatGPT 是供你交流思考的“大脑”，而Claude Code 是能帮你落地整套工作流程的“执行者”。

我一直很认同一句话：庸者靠增加工作量来提升产出，智者靠精简冗余环节提效。Claude Code 正是帮你砍掉繁琐工作的利器。投研工作里，绝大部分事务都只是数据整理、格式调整、复制粘贴、切换页面，这些杂活都可以交给它，你只需要专注核心分析工作。

这也是整套方案的价值所在。下文将详细讲解具体配置步骤。

第一步：安装Claude Code（基础操作）

前往Anthropic官网的Claude Code页面，页面提供Mac和Windows两套安装指令，根据自己的设备复制对应命令。

官方快速入门文档：

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

Mac系统打开终端，Windows系统打开PowerShell，粘贴指令并回车，等待片刻即可完成安装。

安装完成后，输入claude并回车，就能调出Claude Code交互界面，直接用自然语言提问即可。比如输入“我是新手，该如何上手？”，它会给出引导。

接下来还需要安装Cursor。
Cursor官网：https://cursor.com/home

Cursor并非用来替代命令行，而是整套工作体系的核心载体。

后续搭建Obsidian知识库时，你可以将笔记库文件夹在Cursor中打开，原始资料、知识库、输出文件都会展示在侧边栏，Claude Code则在侧边面板运行。你能在同一个窗口里，实时看到文件的创建、编辑与索引过程。

你也可以继续使用原生终端，我偶尔也会这么做，尤其是观察它处理复杂任务时。但日常工作基本都在Cursor中完成，因为这里能同时查看知识库、对话窗口和各类工具状态。

单独使用Claude Code也能发挥作用，但远不及搭配整套体系高效。安装只需要两分钟，真正改变投研效率的，是接下来的深度配置。

补充（无Claude订阅可选）

本文后续内容默认你已开通Claude专业版或旗舰版订阅。如果暂时不想付费体验，可以选用替代模型MiniMax M2，它可接入Claude Code作为底层引擎，成本仅为原版的7%左右。配置完成后，再继续后续操作即可，所有功能均可正常使用。

第二步：配置Obsidian，作为Claude Code的长期知识库

Claude Code 本身不具备记忆能力，每次启动都是全新会话。周一和它深入探讨过的内容，关闭终端后，周二再开启就会全部清空。这对编程工作影响不大，但做研究就会产生严重问题——研究成果需要不断积累。3月记录的半导体行业笔记，到11月依然需要调取，并结合后续积累的行业信息参考使用。

Obsidian 就能解决记忆留存问题。这款免费工具可以将电脑文件夹打造为个人研究资料库，每条笔记都是纯文本文件，支持笔记互联、分类归档、全局快速检索。

它无需数据库、不上传云端、不绑定平台，所有资料都保存在本地，任意文本编辑器都能打开查看。

核心用法：让Claude Code 读写同一个笔记文件夹。配置完成后，Obsidian 就成了它的长期记忆库。你可以把资料整理工作交给它：归档素材、总结内容、关联知识点，每次提问时它都会调取库内资料。

久而久之，知识库会持续迭代优化，因为每一次问答结果都会重新归档留存。

1. 安装Obsidian并创建笔记库

前往 obsidian.md 下载软件，个人使用免费，支持Mac、Windows、Linux系统。

打开软件，点击「创建新笔记库」。笔记库本质就是电脑里的一个文件夹，自定义名称（我直接命名为Vault），选择易查找的位置，建议放在文档目录下。此时笔记库为空。

接着在Cursor中打开这个文件夹：点击文件-打开文件夹，选中刚刚创建的笔记库，文件夹名称会出现在Cursor侧边栏。

2. 搭建目录结构

在Cursor中启动Claude Code（侧边面板或终端均可），粘贴以下指令：

为我的知识库创建以下目录结构：

• raw/：存放原始素材的接收目录

• wiki/：知识库核心目录，由你负责撰写和维护内容

• 在wiki/目录下新建 _master-index.md 文件，标题为「知识库总目录」，文件备注：后续创建的主题都会在此罗列

• output/：存放查询结果与正式报告

仅创建上述文件夹和单个文件即可。

执行后，Claude Code 会自动生成对应目录和文件，打开Obsidian就能在侧边栏看到完整结构。

三个目录分工明确：raw/ 是素材收纳箱，文章、文稿、截图、临时笔记都放在这里；wiki/ 是核心知识库，由Claude Code 撰写结构化摘要、分类归档，并维护全局目录；output/ 用来存放最终产出，比如研究报告、分析结论，和原始资料、知识库做区分。

3. 编写规则文件 CLAUDE.md

这是整套体系中最重要的文件。每次在当前笔记库启动Claude Code，它都会先读取这份文件。规则只需编写一次，之后会永久生效。缺少它，Claude Code 只是普通助手；有了它，它就会按照规范完成资料管理工作。

在笔记库根目录（与三个文件夹同级）新建名为 CLAUDE.md 的文件，粘贴以下内容：

本文件用于规范所有会话中的知识库维护规则

知识库管理规则

1. 本知识库由大语言模型负责维护，你的身份是资料管理员。

2. wiki/ 目录由你全权负责撰写与维护，我极少直接编辑该目录下的文件。

3. raw/ 为原始素材目录。我将文件存入此处后，你需要在「整理归档」环节将素材处理并归入知识库。

4. wiki/_master-index.md 是总入口，需罗列所有主题文件夹并附上单行简介，保证内容实时更新。

5. 每个独立主题在wiki/下单独建子文件夹，每个主题文件夹内新建 _index.md，罗列该主题下所有文章并附简要说明。

6. 统一使用文档内部链接关联不同主题的相关内容。

7. 整理原始素材流程：

◦ 读取raw目录内的文件

◦ 判定归属主题，无对应主题则新建文件夹

◦ 撰写知识库文章，提炼核心要点并关联相关文档

◦ 更新对应主题的 _index.md

◦ 更新全局总目录 wiki/_master-index.md

◦ 若一份素材涉及多个主题，需在对应主题下分别建文并互相链接

8. 文章力求简洁，优先使用项目符号，减少大段文字叙述。

9. 每篇知识库文章必须增设「核心要点」板块。

10. output/ 专门存放查询结果与生成报告。

11. 回答问题前，先查阅全局总目录，再深入对应主题目录，最后调取具体文章内容作答。

12. 我下达「整理归档」指令时，处理raw/内所有未归档的素材。

13. 我下达「核查纠错」指令时，检查知识库内容矛盾、链接失效、内容缺失等问题，并给出优化建议。

保存文件，此后每次启动会话，Claude Code 都会自动遵循这套规则运行。

4. 网页素材一键收集：网页剪藏插件

插件地址：obsidian.md/clipper

日常浏览网页时，无需手动复制粘贴，借助浏览器插件就能一键归档素材。该插件支持Chrome、Brave、Edge、Firefox。

安装后打开插件设置，关联你的笔记库，进入模板设置，修改默认模板：

• 笔记库：选择你创建的笔记库

• 存储位置：raw

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

设置完成后，财报文稿、财经报道、上市公司公告、专栏文章等网页内容，都能一键转为规范的Markdown文件存入素材目录。

可选拓展插件：在Obsidian「社区插件」中搜索安装 Local Images Plus。剪藏带图片的网页时，该插件会自动将图片下载至本地，即便原网页失效，资料库内容也能完整保留。

5. 日常工作四步流程

整套体系搭建完成后，日常使用只需要四个核心操作：

剪藏：看到有价值的内容，浏览器一键剪藏至raw目录，无需整理、写摘要，仅做收纳。

整理归档：定期（每周或素材堆积较多时）在Claude Code 输入指令：

将raw目录内所有素材整理归档至知识库。处理要求：

1. 读取每份文件，判定核心主题；

2. 在wiki目录中匹配或新建对应主题文件夹；

3. 撰写文章摘要、提炼核心要点，并添加文档内链接关联相关内容；

4. 更新对应主题目录文件；

5. 更新全局总目录。

所有相关主题之间做好内容关联。

它会自动完成全文解读、分类、写摘要、更新目录等工作。一杯咖啡的时间，素材收纳箱就能清空，知识库也得到扩充。

查询调取：向知识库提问。可以是简单问题，例如“上个月我归档的贝恩半导体行业报告有哪些核心结论？”；也可以是交叉分析问题，例如“中国汽车出口放缓，和大宗商品需求之间有哪些关联？”；还可以是深度总结类问题，例如“结合知识库所有内容，分析印度特种化学品行业的多空逻辑，将结论新建为知识库文章，并标注参考来源”。

最后一类用法能让知识持续沉淀：每一次问答都会生成新笔记，并关联原有资料，知识库会越用越完善。

核查优化：每月执行一次，输入指令：

核查整个知识库，梳理内容矛盾、链接失效、交叉引用缺失、内容空白等问题，暂不修改内容，仅出具核查报告。

Claude Code 会全面巡检资料库，指出问题，由你决定如何优化。

整套体系逻辑清晰：素材接收区+智能管理员+知识库+成果输出区，依托固定规则和四项基础操作运转。

这套体系的核心价值在于标准化流程。很多人都会安装Obsidian和Claude Code，但固定规则能保证所有素材统一归档、摘要格式一致、所有历史资料可随时调取。

使用 60 天以来，我提问“本季度我总结了哪些仓位配置相关知识？”，它能快速从早已淡忘的历史资料中整合答案，一分钟内给出完整回复。

接下来继续拓展功能，让Claude Code 突破本地知识库，直接访问互联网实时数据。

第三步：联网能力拓展（Playwright + Firecrawl）

前文搭建的知识库仅能使用本地已有资料，而投研工作需要实时获取网络数据：从选股平台拉取资产负债表、抓取上市公司投资者关系页面、检索最新监管公告。

下面两款免费开源工具就能实现该功能，安装仅需两分钟。

如果说之前的知识库是只能阅览现有藏书的图书室，接入这两款工具后，它就能主动外出搜集各类资料。

1. Playwright：浏览器自动化工具

该工具由微软开发，安装后Claude Code 可以模拟人手操作浏览器：打开网页、点击按钮、填写表单、登录账号、读取页面内容。

金融场景中，很多数据需要人机交互才能获取：选股平台需要设置多项筛选条件、企业财报藏在下拉菜单中、监管平台需要同意免责声明才能下载文件。普通爬虫无法应对这类场景，Playwright 则能完美模拟人工操作。

在笔记库的Claude Code 中输入以下指令完成安装：

帮我安装微软的Playwright命令行工具，让你可以代我操控浏览器。项目地址：https://github.com/microsoft/playwright-cli。结合我的设备（Mac / Windows），以新手易懂的方式一步步指导安装，并执行所需配置指令。

安装完成后进行测试：打开浏览器，访问screener.in，并简述首页内容。

若工具正常运行，浏览器会自动打开并跳转页面，同时返回页面信息。

2. Firecrawl：网页数据爬取工具

和模拟手动操作的浏览器工具不同，Firecrawl 主打高效爬取：可批量检索网页、提取纯文本内容，并自动转为标准Markdown格式，方便Claude Code 直接读取。

适用场景：抓取美股内幕交易数据、提取上市公司年报、检索行业最新资讯并批量存入知识库，单条指令即可完成操作。

安装指令：

帮我安装Firecrawl命令行工具，让你可以代我检索、爬取网页内容。官方文档：https://docs.firecrawl.dev/sdks/cli。结合我的设备（Mac / Windows），以新手易懂的方式一步步指导安装，并列出所有需要执行的指令。

安装完成后，Claude Code 可在任务中自动调用该工具，无需手动启动。

实操案例

上周我就用这套流程完成选股：当时需要新增三只持仓标的，我只列出了两只，于是下达指令：

我需要筛选标的进行投资布局。访问finviz.com，抓取近两周美股上市公司的内幕交易数据，分析数据找出强力买入信号，整理出前十只观察标的并附上逻辑说明，同时标注风险点和需规避的个股。

Claude Code 申请调用Firecrawl，确认后便自动爬取数据、分析交易信号、核对基本面，最终输出一份排名清单，包含投资逻辑、内幕交易明细、核心风险和综合评分。全程仅用时三分钟。

如果手动完成这套工作，至少需要90分钟，还容易在表格复制粘贴时出现失误，而它全程在命令行内自动完成。

权限设置说明

默认情况下，Claude Code 调用工具、修改文件、执行指令前，都会弹窗请求授权。新手学习阶段该功能很实用，但熟悉流程后会频繁弹窗影响效率。

可以添加参数 --dangerously-skip-permissions 关闭授权确认，它将获得完整权限，可自由调用工具、修改笔记库文件、执行指令。

该参数名称看似风险较高，我连续使用60 天未出现文件误删、违规执行指令、安全漏洞等问题。一方面有CLAUDE.md规则划定行为边界，另一方面它仅能访问当前打开的笔记库文件夹，而非电脑全部文件，风险远低于字面提示。

建议前一周保留授权弹窗，观察操作逻辑；熟悉流程后再关闭弹窗，全程交由它自动运行。当然也可以一直保留授权，两种模式都不影响核心功能。

60 天使用感悟

整套配置流程约一小时，而这套工作体系，我使用两个月仍在不断挖掘新用法。分享几点切身感受：

第一，命令行并没有想象中难。第一天使用会有些拘谨，第三天就能完全适应。金融从业者不必因界面望而却步，上手体验远低于心理预期。

第二，使用思维的转变：不再让AI分步辅助工作，而是直接交付完整任务。选股、套用分析框架、拉取财报、搭建模型、撰写简报，直接下达最终目标即可，后台自动推进，结束后直接查看成果。

第三，彻底解决资料流失问题。过去我的研究内容分散在各类笔记软件、浏览器收藏夹、零散PDF中，经常重复整理相同观点。Obsidian知识库实现了资料统一归档，信息不断沉淀复用，不再重复劳动。

补充工具：NotebookLM

谷歌推出的NotebookLM 也值得一试，它和Obsidian定位互补：Obsidian是综合性资料库，而NotebookLM 适合针对单一标的深度研究，比如单家公司、某个细分行业、一批公告文件。上传资料后，它会基于指定文档给出带引用来源的分析结论。

借助Python封装工具，还能让Claude Code 直接调取NotebookLM 内容，实现本地综合知识库+专项研究文档的联动使用。

后续规划

完成基础配置后，后续会分享金融细分场景的完整流程：端到端股票研究流程、市场异动后优先跟进客户的资管工作流、月度账务审核流程，以及部署在云端服务器、自动推送提醒的投资组合监控系统。所有场景都会基于本文搭建的体系实现。

Claude Code 可以是编程工具，也可以服务于生活各类场景。对于金融从业者而言，它是当下实用性极强的本地研究工具。花一小时完成配置，就能告别资料零散、重复劳作的困境，让研究能力持续沉淀增值。

以上就是全部配置与使用指南。