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Aktienanalyse in Minuten statt Stunden – mit Claude Code

8:261,006 summary words · ~5 min readGermanTranscribed Jun 26, 2026

Summary

By configuring Claude Desktop with external financial plugins and a structured multi-phase master prompt, retail investors can completely automate professional-grade stock research and generate formatted reports locally in minutes.

This setup shifts the unit economics of security analysis away from expensive enterprise SaaS terminals and manual research teams, enabling individuals to run highly customized, agentic financial pipelines on local hardware.

Section summaries

0:00-1:00

Introduction to Agentic Stock Analysis

watch

The host introduces the concept of using Claude (referred to as 'Cloud Code') to democratize high-level equity research. By leveraging ten specialized financial agents, individual retail investors can execute research tasks that historically required entire institutional research teams. The video promises a step-by-step setup guide for building these custom financial workflows locally using Claude Desktop.

Structured AI agents can compress hours of institutional-grade financial analysis into minutes.
Ignoring these automated tools represents a massive competitive disadvantage for private investors.

It frames the paradigm shift in research economics from manual labor to local generative agents.

1:00-2:00

Workspace Directory Setup and Spickzettel Generation

optional

The host demonstrates opening Claude Desktop's code editor interface to initialize the project. He commands Claude to generate a dedicated project directory called 'Finances'. Once created, Claude is instructed to draft a 'Spickzettel' (cheat sheet) listing the capabilities of the ten financial plugins, providing a local reference file for the system workspace.

Establishing a dedicated local folder structure is the first step to maintaining a clean agentic workspace.
Generating a reference document helps anchor the LLM's understanding of its available tools.

This details simple workspace preparation that experienced developers or terminal users can easily replicate without watching.

2:00-3:00

Installing Custom Financial Plugins via MCP

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Because Claude Desktop does not natively possess these custom financial tools, they must be manually integrated. The host navigates to the 'Anpassen' (Customize) settings, accesses 'Personal Plugins', and adds a external marketplace repository. This synchronizes the remote GitHub repository with the local desktop environment, opening up a specialized marketplace for financial analysis tools.

Enabling live capabilities requires linking Claude to external APIs and custom repositories.
Synchronizing repositories allows Claude to run tools locally, bridging the gap between web data and local workspaces.

This shows the exact technical steps needed to configure personal plugins and MCP integrations in Claude Desktop.

3:00-4:00

Selecting Plugins and Crafting the Master Prompt

watch

The host selects key plugins: Earnings Reviewer, Financial Analysis, Equity Research, and Model Builder. He then emphasizes the critical role of a 'Master Prompt' which establishes a strict role-definition, output target, and execution timeline for Claude. This ensures that a single high-level command like 'Analysiere Nvidia' initiates a complete structured pipeline rather than a superficial chat response.

A rigorous master prompt acts as the workflow's operating system, standardizing all downstream agentic outputs.
Isolating plugins like Earnings Reviewer ensures the agent uses the correct tool for specific steps in the pipeline.

It explains the structural architecture of the master prompt which governs the agent's behavior.

4:00-5:00

Executing the Nvidia Analysis Pipeline

watch

The master prompt is executed with the command to analyze Nvidia. Claude immediately creates a dedicated subdirectory for 'Nvidia' and begins a four-phase analytical pipeline. It extracts current earnings reports, pulls peer performance comparisons, compiles valuation multiples, and begins synthesizing the complete report into the local folder in real time.

Phased execution keeps the agent grounded, separating data acquisition from qualitative synthesis.
Structuring prompts to automatically generate company-specific folders ensures optimal long-term file organization.

This section illustrates the practical tool execution and live directory generation of the agent.

5:00-7:00

Deconstructing the Markdown Report and Key Risks

watch

The host opens the generated Markdown file ('Earning Summary') in the Nvidia folder. It reveals a highly detailed layout: earnings versus consensus expectations, segment analyses, management highlights, valuation tables, catalysts, and an investment thesis. It explicitly highlights critical risk vectors—such as US export controls impacting Nvidia's access to the Chinese market—and lists all raw data sources for verification.

The generated report integrates complex geopolitical risk factors directly alongside quantitative models.
Mandatory source listing at the end of the report acts as a guardrail against LLM hallucinations and compliance issues.

It showcases the quality, layout, and qualitative risk depth of the output generated by the automated workflow.

7:00-8:00

Word Document Export and Workspace Flexibility

optional

The host demonstrates that the agent has simultaneously compiled the entire analysis into a clean Word document (.docx) complete with tables and structured layouts. He explains that while this specific template was designed to keep outputs to a highly dense three pages, the master prompt can be adapted to compile 30-page deep-dives depending on the user's requirements.

Multi-format output (Markdown for database search, Word for executive viewing) increases the workflow's utility.
The length and density of the agentic reports are fully customizable via prompt engineering constraints.

It shows formatting variations and output details but introduces no new setup procedures.

8:00-8:00

Outro and Template Distribution

skip

The speaker concludes the video by summarizing the time-saving benefits of this automated agent setup. He invites viewers to email him for a free copy of the precise system prompts used for the file-structure orchestration and roles. He closes with a standard call to action for likes and channel subscriptions.

Replicating this setup successfully relies on having a well-defined folder orchestration system prompt.

Standard video wrap-up with promotional calls to action.

Key points

Local Agentic Workflows via MCP Plugins — Integrating GitHub repositories as custom plugins directly into Claude Desktop extends the LLM's architecture with specialized tools like Earnings Reviewers and Financial Analysis engines.
File-System Structured Artifact Output — Instead of generating fleeting chat outputs, the agent's master prompt enforces a strict local folder hierarchy, exporting reports in both Markdown for personal knowledge bases and formatted Word documents for presentation.
Geopolitical and Qualitative Risk Integration — Beyond pure quantitative multiples, the agent automatically synthesizes qualitative factors such as US export controls on Chinese markets and catalogs them alongside traditional catalysts and segment analyses.

“Cloud Code macht Aktienanalysen unfair. Besonders Privatanleger jubeln aktuell, denn jetzt kann Claud Dinge, für die früher ganze Analysten und Research Teams gebraucht wurden.” — Host

“Wichtig bei künstlicher Intelligenz oder bei Sprachmodellen allgemein ist immer, dass man weiß, woher die Ergebnisse dann letztendlich stammen...” — Host

AI-generated from the transcript. May contain errors.

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Hallo und herzlich willkommen zu unserem

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heutigen Video. Cloud Code macht

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Aktienanalysen unfair. Besonders

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Privatanleger jubeln aktuell, denn jetzt

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kann Claud Dinge, für die früher ganze

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Analysten und Research Teams gebraucht

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wurden. Konkret geht es um zehn

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Finanzagenten, mit denen jeder

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Cloudmutzer plötzlich einen eigenen

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Finanzexperten bekommt. Paar kurzen

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Tipps oder Zusammenfassungen, sondern

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von richtigen Research und

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Finanzanalysen mit Zahlen, Bewertungen,

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Vergleichen, Quartalszahlen und viel

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mehr.

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Was früher Fachwissen und stundenlang

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Recherche gebraucht hat, macht Cloud

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jetzt in kürzester Zeit für jeden

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verständlich und nutzbar. Diesen Vorteil

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quasi ignoriert, der lässt eine riesige

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Chance liegen. Und damit du das Ganze

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nicht verpasst, zeige ich dir jetzt

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Schritt für Schritt, wie du mit Tradcode

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deinen eigenen Finanzagenten aufbaust.

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Hier starten die Desktop Variante und

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den Link dazu findest du unten in der

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Videobeschreibung. Dann stellen wir

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zunächst sicher, dass wir uns im

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richtigen Reiter befinden, nämlich im

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Codeiter und dort weisen wir Claude dann

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an, dass er uns zunächst einen

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Projektordner erstellen soll.

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In dem Fall erstellen wir jetzt den

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Ordner Finances und gehen das Ganze ein

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und wir sehen CL starte die Sitzung und

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erstellt schon den Projektordner, den

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wir benötigen.

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So und da wir jetzt den Ordner bereits

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erstellt haben und das Tool wahnsinnig

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viele Finanzfähigkeiten besitzt, ähm

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sage ich Ihnen jetzt, er soll mir eine

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Art Spickzettel erstellen. So, ich habe

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das Ganze schon definiert hier den Text

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eingegeben und werde jetzt den Text

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abschicken und sehe, dass Clode jetzt

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bereits schon arbeitet bzw. gleich

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nachdenken wird und ähm mein Befehl dann

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ausführen wird. Ich muss hier noch mal

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auf Änderung übernehmen klicken und ähm

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jetzt wäre auch schon der Befehl

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ausgefüllt und gearbeitet.

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Diese Datei dient später auch als

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wertvolle Referenz in unserem Projekt

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und beinhaltet alles, was man über die

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neuen Finanzplugins wissen sollte. Damit

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wir die neuen Fähigkeiten aber auch

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tatsächlich nutzen können, müssen wir

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sie zunächst installieren. Wir haben

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jetzt die Rückmeldung erhalten, dass

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noch keine Finance Plugins installiert

2:18

sind und haben hier zwei Optionen, die

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vorgeschlagen wurden. Ich bevorzuge

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jetzt Option 2 erst Plugins

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installieren, dann das Cheathe äh dazu

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schreiben und wir sehen auch schon ähm,

2:30

dass keine Finance Plugins gelistet

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sind.

2:34

Und ähm das ganze müssen wir jetzt alles

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manuell machen. Wir müssen also jetzt

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noch das fehlende Plugin installieren.

2:42

Im Englischen wird es customized heißen.

2:45

Und äh bei mir heißt es jetzt in dem

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Fall anpassen. Ich habe es auf Deutsch

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gestellt und da gehen wir quasi auf das

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kleine Plus persönliche Plugins und

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gehen auf Plugins erstellen und beim

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aufgenreiter Marketplace hinzufügen. Und

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jetzt haben wir die Möglichkeit ein

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Repository hinzuzufügen. Ich werde dir

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das auch in der Videobeschreibung

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verlinken, welches Repository äh wichtig

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ist. Und dann klicken wir quasi copy und

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paste und synchronisieren dann das

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Repository mit Clode Desktop. Wenn die

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Synchronisierung erfolgreich war, öffnet

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sich ein neues Fenster mit all den

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Finanzplugins, die wir installieren

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können. Für uns sind jetzt interessant

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Earnings Reviewer, Financial Analysis,

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Equity Research. Moment, das muss ich

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kurz suchen. Ja. Und Modelbilder. Jetzt

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gebe ich Clode mein Masterpompt. Den

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kompletten Prompt stelle ich dir gerne

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kostenlos zur Verfügung. Schreibe hierzu

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einfach eine E-Mail. Die Mailadresse

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findest du unten in der

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Videobeschreibung und der Prompt ist

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deshalb so wichtig, weil der Clode einen

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festen Ablauf für Aktienanalysen gibt.

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Am Ende reicht ein einzelner Befehl wie

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Analysiere Nvidia und Clode erstellt

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basierend darauf automatisch einen

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kompletten Research Ordner mit mehreren

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umfangreichen Analysen. der Masterpompt,

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also die Rolle und die Zietzung war der

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erste Step und im zweiten Step habe ich

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Datei und Ordnerstruktur für die Analyse

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und Artefakte festgelegt und das ähm

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habe ich bewusst so gemacht, weil ich

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gerne hätte das nach ähm jeder Analyse

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quasi ähm der Unternehmensname

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festgelegt wird in dem Ordner, dafür ein

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Ordner angelegt wird und dann eben alles

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in dem Ordner erscheint, was analysiert

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wurde. Im nächsten Step habe ich jetzt

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einfach mal festgelegt, analysiere

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Nvidia und ähm dann sehen wir auch

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schon, dass der Ordner erstellt wurde

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und die Analyse durchgeführt wird. Er

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hat mit Phase 1 gestartet. Also aktuelle

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Nvidia Earnings werden gesucht zum

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heutigen Zeitpunkt und ähm jetzt holt er

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noch verschiedene andere Daten aus dem

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Internet heraus, nämlich die Pierden und

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die Bewertungsmultiples.

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Und ähm jetzt nächste Step ähm hat er

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sich alle Daten für Phase 42 und 4

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zusammengesucht und jetzt erstellt er

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einen vollständigen Report und ähm das

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sollte auch relativ zügig gehen. So und

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wenn ich jetzt in dem Ordner springe,

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dann unter Finances sehe ich hier unser

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Plugin bzw. Cheat sheet und dann sehe

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ich schon hier den Ordner Nvidia, der

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angelegt wurde. Und wenn ich da

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reingehe, dann sehe ich hier schon die

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ersten Ergebnisse, die hinterlegt

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wurden. In dem Fall klicke ich jetzt mal

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auf Earning Summary und da sehe ich ein

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kurzen Überblick über alle wichtigen

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Parameter und Daten des Unternehmens.

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Ich kriege hier zunächsten

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Kurzüberblick. Kernergebnisse versus

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Erwartungen. Dann sehe ich das

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Finanzprofil Entwicklung des letzten

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Quartals oder der letzten Quartale. In

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dem Fall aus betriebswirtschaftlicher

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Sicht mit einem abgeschlossenen Maßen

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Unternehmens kann ich sagen, die Zahlen

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sind sehr sehr gut und sehr gesund. Ähm

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die Segmentanalyse

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ähm dann sehen wir hier Management

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Highlights und qualitative Aussagen.

6:03

Dann sehen wir hier auch noch die

6:05

Bewertungsanalyse, den Pier Vergleich.

6:07

Ähm, wir sehen hier unten noch die

6:10

Schnellabschätzung vereinfacht und äh

6:13

die Investmentthese wichtige Risiken

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auch gered. Ähm, am äh stärksten

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betrifft Nvidia US Exportkontrollen,

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alles diesbezüglich auch in Bezug auf

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den chinesischen Markt, was für das

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Unternehmen sehr hohe Auswirkung hat.

6:29

Wir sehen die Katamisatoren und am Ende

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halten wir noch ein Fazit und wir sehen

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eben auch noch die ganzen Quellen.

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Wichtig ähm bei künstlicher Intelligenz

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oder bei Sprachmodellen allgemein ist

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immer, dass man weiß, woher die äh ja,

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woher die Ergebnisse dann letztendlich

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stammen, weil einige KI Modelle auch

6:48

dazu neigen, ähm sozialerwünschtes

6:50

Verhalten zu zeigen oder eben auch zu

6:52

halluszinieren. Wir schauen jetzt noch

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mal kurz in die Zusammenfassung rein.

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Diese wurde auch als übersichtliches

6:59

Word Dokument hinterlegt in unserem

7:00

Ordner. Wir sehen hier ähm sehr schön

7:03

das Datum oben in der Koffzeile. Wir

7:05

sehen hier Nvidia Corporation Earnings

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Update und haben eben die genannten

7:10

Parameter hier noch mal übersichtlicher

7:12

in einem Worddokument und auch in Form

7:14

von äh Zahlen und Tabellen und sehen

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hier, es ist schon sehr sehr gut

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aufgelistet und äh aufgeführt und ähm

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können damit sehr zufrieden sein mit den

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äh ersten Ergebnis. Wir sehen jetzt auch

7:30

schon, dass alles ausgeführt wurde. Die

7:32

Nvidiaanalyse wurde vollständig

7:34

durchgeführt und liegt im Ordner bereit.

7:37

Und wir sehen hier noch mal, wir haben

7:39

zwei Dateien, einmal eine Markdown Datei

7:41

und einmal eine Word Datei. Ich habe es

7:43

jetzt bewusst schlank gehalten, weil ich

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wollte da jetzt nicht äh 30 Seiten

7:47

haben, sondern nur die wichtigsten äh

7:51

Parameter zusammengefasst auf drei

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Seiten. Je nach kommt, kann man das

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natürlich äh spezifischer und

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ausführlicher machen. So, das war's auch

7:58

schon zum heutigen Video. Ich hoffe, dir

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hat das Video gefallen. Wenn ja, lasst

8:01

gerne ein Like und ein Abo da. Wir

8:03

würden uns sehr freuen und ich hoffe, du

8:05

weißt jetzt, wie man Cloud nutzt, um

8:08

eben Finanzanalysen durchzuführen,

8:09

hochprofessionell und schreib uns gerne

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eine E-Mail, dann schicke ich dir dem

8:13

ein Rollen und Zielsetzungsmasterpunkt

8:16

zu und auch gerne den Datei und

8:18

Ordnerstruktur prompt. Und ähm ich hoffe

8:21

dir hat das Video gefallen. Bis bald.

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