Poprosiłem Claude'a o zbudowanie skanera dywidend przy użyciu EODHD — oto co znalazł

Większość narzędzi do dywidend daje ci tabelę.

Liczby w kolumnach. Procenty stóp dywidendy. Wskaźniki wypłat. Filtr, który przeciągasz w lewo lub w prawo.

Czego nie dają ci, to oceny.

Nie powiedzą ci, dlaczego 7% stopa dywidendy może być pułapką. Nie zasygnalizują, że wskaźnik wypłat spółki rośnie od sześciu kolejnych kwartałów. Nie zauważą, że dywidenda, która dziś wygląda na solidną jak skała, opiera się na bilansie, który zaczął się pogarszać dwanaście miesięcy temu.

To rozróżnienie — między danymi a rozumowaniem — było właśnie tematem tego eksperymentu.

Podłączyłem Claude'a do API danych finansowych EODHD, dałem mu listę spółek wypłacających dywidendy i poprosiłem o zbudowanie screenera od podstaw. Bez arkusza kalkulacyjnego. Bez skryptu Python. Bez gotowego narzędzia.

Tylko rozmowa. I dane na żywo.

Jeśli:

• budujesz narzędzia portfelowe skoncentrowane na dochodach,
• zarządzasz własną strategią dywidendową i masz dość przełączania się między screenerami,
• lub oceniasz, co agenci AI mogą faktycznie zrobić z danymi finansowymi klasy instytucjonalnej,

Warto to przeczytać.

Problem z większością screenerów dywidendowych

Oto co typowy inwestor robi, gdy chce przesiewać akcje dywidendowe:

Idzie do screenera. Ustawia stopę powyżej 3%. Filtruje według sektora. Sortuje według wskaźnika wypłat. Eksportuje do Excela. Otwiera drugą kartę z rachunkiem zysków i strat. Trzecią z historią bilansu. Może czwartą, żeby sprawdzić, czy dywidenda była cięta w ciągu ostatnich pięciu lat.

Potem zaczyna właściwą analizę.

Narzędzie dało im listę. Myślenie nadal odbywa się ręcznie, w izolacji, bez żadnego połączenia między punktami danych.

To jest właśnie ta luka.

Wysoka stopa dywidendy i niski wskaźnik wypłat mówią ci coś. Ale nie mówią ci wszystkiego. Spółka może dziś wykazywać zdrowy wskaźnik wypłat, podczas gdy jej wolne przepływy pieniężne kurczą się od ośmiu kwartałów. Liczba wygląda dobrze. Trend nie.

Większość screenerów pokazuje ci zdjęcie. Nie pokazują ci filmu.

Architektura tego rozwiązania

Czym jest MCP?

MCP to skrót od Model Context Protocol — otwarty standard wprowadzony przez Anthropic.

Pomyśl o tym jak o USB-C dla AI. Przed MCP podłączenie modelu AI do zewnętrznego źródła danych wymagało niestandardowego kodu integracyjnego dla każdego pojedynczego API. Inny skrypt, inny przepływ uwierzytelniania, inny format danych. Dla każdego z nich.

MCP zastępuje to wszystko jednym standardem. Jedno połączenie. Pełny dostęp.

Zamiast AI zgadywać na podstawie danych treningowych, może teraz odpytywać API, pobierać dane na żywo i wykonywać przepływy pracy w czasie rzeczywistym — bezpośrednio z rozmowy.

Problem, który rozwiązuje

Większość narzędzi AI ma twardy sufit: granicę wiedzy w czasie.

Zapytaj Claude'a o zarobki NVIDII sprzed dwóch lat — wie. Zapytaj o wolne przepływy pieniężne z ostatniego kwartału — zgaduje. A pewnie brzmiące domysły oparte na przestarzałych danych są gorsze niż brak odpowiedzi, bo wyglądają wiarygodnie.

Bez MCP typowy przepływ pracy analityka wygląda tak:

• Otwórz screener do wstępnego filtrowania
• Eksportuj do Excela, przeformatuj kolumny
• Otwórz drugą kartę z rachunkami zysków i strat
• Trzecią z historią dywidend
• Czwartą z konsensusem analityków

Potem zacznij właściwą analizę.

Wąskim gardłem nie jest inteligencja. To infrastruktura.

Jak MCP zmienia przepływ

Z podłączonym do MCP źródłem danych, takim jak EODHD, przepływ sprowadza się do jednej warstwy:

1. Zadajesz pytanie w języku naturalnym — „Która z tych akcji ma najbezpieczniejszą dywidendę?"

2. Claude interpretuje intencję — rozumie, że potrzebujesz stopy dywidendy, wskaźnika wypłat, pokrycia FCF i historii dywidend.

3. Claude wybiera odpowiednie narzędzia MCP — automatycznie wywołuje endpointy EODHD, bez podawania przez ciebie, które konkretnie.

4. EODHD zwraca dane na żywo — pobrane bezpośrednio z giełd i dokumentów regulacyjnych, nie z pamięci podręcznej ani szacunków.

5. Claude syntetyzuje i odpowiada — ze strukturyzowaną analizą, nie tabelą surowych liczb.

Praca analityka przesuwa się od zbierania danych do oceny. A właśnie tam leży jego prawdziwa ekspertyza.

Dlaczego akurat EODHD

Nie wszystkie API danych finansowych są równe — a luka jakościowa ma większe znaczenie, gdy AI zajmuje się rozumowaniem.

EODHD zapewnia:

• Ponad 150 000 tickerów z ponad 70 giełd
• Pełne sprawozdania finansowe — rachunek zysków i strat, bilans, przepływy pieniężne
• Historia dywidend sięgająca dziesięcioleci wstecz, skorygowana o działania korporacyjne
• Szacunki analityków i dane konsensusu
• Transakcje insiderów pozyskane z dokumentów regulacyjnych
• Wskaźniki makro do analizy międzybazodanowej
• Natywny serwer MCP — jedno połączenie, pełny dostęp do zestawu danych w Claude

Gdy Claude analizuje dane EODHD, nie szacuje. Pobiera. To rozróżnienie sprawia, że wynik jest wystarczająco wiarygodny, by na nim działać.

Dlaczego EODHD zmienia równanie

Zanim przejdę do sesji, jedna kwestia jest ważna:

Jakość danych determinuje jakość analizy.

EODHD zapewnia dane finansowe klasy instytucjonalnej poprzez przejrzyste API REST — ceny na koniec dnia, pełne sprawozdania finansowe, historię dywidend, szacunki wyników i dane fundamentalne dla ponad 150 000 tickerów z ponad 70 giełd. Dane pozyskane bezpośrednio z giełd i dokumentów regulacyjnych, nie skrapowane ani agregowane przez nieoficjalne kanały.

Gdy Claude analizuje dane EODHD, nie pracuje z przestarzałymi migawkami ani szacunkowymi liczbami. Pracuje z tą samą podstawową infrastrukturą danych, która zasila poważne narzędzia finansowe.

To rozróżnienie sprawia, że poniższa sesja z screenerem jest użyteczna — a nie tylko demo.

👉 Zacznij bezpłatnie z EODHD tutaj — bezpłatny poziom obejmuje historyczne dane EOD i dostęp do danych fundamentalnych.

Konfiguracja: EODHD + Claude w 2 krokach

EODHD oferuje natywny serwer MCP. Po połączeniu Claude ma bezpośredni dostęp do pełnego zestawu danych EODHD w języku naturalnym — bez kodu, bez niestandardowej integracji.

Krok 1 — Pobierz swój klucz API EODHD

Utwórz konto na eodhd.com. Bezpłatny poziom obejmuje dane historyczne i fundamentalne — wystarczające, by odtworzyć wszystko z tego artykułu.

Krok 2 — Dodaj go do Claude

W Claude.ai: Ustawienia → Złącza → Dodaj niestandardowe złącze → wklej URL MCP EODHD → nazwij je „EODHD" → Dodaj.

Rozpocznij nowy czat. Narzędzia EODHD są teraz automatycznie dostępne dla Claude.

URL ma następującą postać: https://mcpv2.eodhd.dev/v2/mcp

Zobaczysz listę endpointów danych

Sesja: Budowanie screenera w rozmowie

Dałem Claude'owi wstępną listę dziesięciu spółek wypłacających dywidendy z różnych sektorów: JNJ, KO, PG, T, MO, ABBV, PEP, VZ, O, XOM.

Klasyczni kandydaci do portfela dochodowego. Niektórzy z dziesięcioleciami kolejnych podwyżek dywidend. Niektórzy ze stopami na tyle wysokimi, że budzą pytania.

Potem zacząłem pytać.

Pytanie 1: „Uszereguj te dziesięć akcji według stopy dywidendy i powiedz mi, które wyglądają na trwałe."

Claude pobrał aktualne dane o stopach dywidendy i wskaźnikach wypłat z EODHD dla wszystkich dziesięciu tickerów jednocześnie, a następnie skrzyżował każdy z pokryciem wolnych przepływów pieniężnych — krok, o który nie prosiłem.

Wynik nie był posortowaną tabelą. Była to analiza warstwowa:

Warstwa 1 — Wysoka stopa, silne pokrycie: Altria (MO) i Realty Income (O) znalazły się na szczycie rankingu stóp, ale z istotnymi zastrzeżeniami. Wskaźnik wypłat MO jest wysoki według konwencjonalnych standardów — jednak generowanie wolnych przepływów pieniężnych konsekwentnie pokrywało dywidendę z zapasem. O strukturyzuje dywidendy wokół AFFO, a nie zysków, co całkowicie zmienia matematykę wskaźnika wypłat.

Warstwa 2 — Umiarkowana stopa, bardzo bezpieczna: KO, PG, PEP. Niższe stopy, ale historia dywidend na poziomie twierdzy. Claude oznaczył wszystkie trzy jako Królów Dywidend bez mojej prośby — czerpiąc ten kontekst z danych fundamentalnych.

Warstwa 3 — Wysoka stopa, warta obserwacji: T i VZ wykazują podwyższone stopy napędzane częściowo przez skompresowane wyceny. Claude zauważył, że obie zarządzają wysokim zadłużeniem, utrzymując jednocześnie dywidendy — kombinacja, która wymaga bliższego monitorowania, a nie natychmiastowego wykluczenia.

To, co normalnie zajęłoby godzinę przełączania między kartami, zajęło około 12 sekund.

Pytanie 2: „Pokaż mi 10-letnią historię dywidend dla trzech akcji o najwyższej stopie i oznacz wszelkie cięcia lub zamrożenia"

Claude pobrał pełną historię dywidend EODHD dla MO, T i VZ sięgającą dziesięć lat wstecz, ułożył ją chronologicznie i oznaczył każdy rok, w którym dywidenda była utrzymana na tym samym poziomie lub obniżona.

Wynik ujawnił coś wartego uwagi: AT&T obcięło dywidendę w 2022 roku po wydzieleniu WarnerMedia — posunięcie, które znacząco zresetowało jej profil dochodowy. Claude odnotował to wprost, z kwartałem i procentową redukcją, pobraną bezpośrednio z rejestrów dywidend EODHD.

Nie zgadywane. Nie przybliżane. Pobrane.

To jest rodzaj sygnału, który ginie, gdy patrzysz tylko na bieżącą stopę. Akcja, która obcięła dywidendę trzy lata temu i od tego czasu się ustabilizowała, jest zupełnie inną inwestycją niż ta z nieprzerwanymi 30-letnimi wynikami — nawet jeśli bieżąca stopa wygląda identycznie.

Pytanie 3: „Dla Królów Dywidend na tej liście pobierz wolne przepływy pieniężne z ostatnich 8 kwartałów i powiedz mi, czy dywidenda jest coraz trudniejsza do pokrycia"

Claude pobrał kwartalne sprawozdania z przepływów pieniężnych z EODHD dla KO, PG i PEP, obliczył wskaźnik wypłat wolnych przepływów pieniężnych dla każdego kwartału i wyznaczył kierunek trendu.

Analiza Coca-Coli była szczególnie trafna: silne i stabilne pokrycie FCF przez cały okres, ze wskaźnikami pokrycia konsekwentnie powyżej 70% — zdrowe dla dojrzałej spółki dóbr konsumpcyjnych z przewidywalnymi przepływami pieniężnymi.

Procter & Gamble wykazał podobny wzorzec, z jednym kwartałem kompresji, który Claude słusznie przypisał podwyższonym nakładom inwestycyjnym podczas cyklu rozbudowy obiektów — widocznym w linii nakładów inwestycyjnych tego samego sprawozdania z przepływów pieniężnych.

Nie tylko odpowiedział na pytanie. Wyjaśnił anomalię.

Pytanie 4: „Gdybym musiał zbudować portfel dywidendowy z 5 akcji z tej listy, skupiony na stabilności dochodów — nie maksymalnej stopie — które byś wybrał?"

Claude zsyntezował wszystko, co już pobrał — historię dywidend, trendy pokrycia FCF, trwałość wypłat, poziomy zadłużenia — i zbudował ustrukturyzowany argument dla pięciu pozycji.

Rekomendacja: KO, PG, PEP, O, ABBV.

Uzasadnienie każdego wykluczenia było jednoznaczne:

• T: historia cięć dywidend + ciągła presja na redukcję zadłużenia
• VZ: podobne obawy, niższa trajektoria wzrostu FCF
• MO: trwałe dziś, ale długoterminowe ryzyko modelu biznesowego wymaga osobnej decyzji
• XOM: dywidenda jest solidna, ale ekspozycja na surowce koliduje z mandatem stabilności dochodów
• JNJ: niedawne wydzielenie Kenvue zmienia historyczną porównywalność danych dywidendowych

To jest rodzaj ustrukturyzowanego rozumowania, który wchodzi w skład prawdziwej decyzji o konstruowaniu portfela. Nie lista tickerów z przypisanymi procentami stóp dywidendy.

Co to zmienia dla inwestorów dochodowych

Standardowy przepływ pracy dla analizy dywidend obejmuje co najmniej cztery oddzielne narzędzia: screener do wstępnego filtrowania, źródło danych finansowych do sprawozdań, narzędzie do śledzenia historii dywidend i coś do weryfikacji ocen analityków lub kontekstu makro.

Każde narzędzie odpowiada na jedno pytanie. Łączenie odpowiedzi to praca ręczna.

Z EODHD + Claude połączenie następuje w rozmowie. Zadajesz pytanie obejmujące wiele typów danych — stopa, historia, FCF, wskaźnik pokrycia, kontekst sektora — i otrzymujesz zsyntezowaną odpowiedź, a nie cztery oddzielne wyniki, które sam musisz pogodzić.

Zmiana obciążenia poznawczego jest znacząca.

Przechodzisz od zbierania do oceniania. Kompletowanie danych jest zautomatyzowane. To, co ci pozostaje, to właściwe myślenie inwestycyjne.

Co możesz stąd zbudować

Po podłączeniu EODHD możesz uruchomić:

• Screener wzrostu dywidend — identyfikuj spółki z 10+ kolejnymi latami podwyżek dywidend, filtrowane według sektora i zakresu wskaźnika wypłat
• Detektory pułapek na stopę dywidendy — oznaczaj akcje, gdzie wysoka stopa koreluje z pogarszającym się FCF lub rosnącym zadłużeniem
• Wskaźniki bezpieczeństwa dywidendy — zbuduj kompozyt z wskaźnika wypłat, pokrycia FCF i historii dywidend w jedno zestawienie wiarygodności
• Sprawdzanie ryzyka dywidendowego przed wynikami — przed raportem kwartalnym pobierz trend FCF i zapytaj Claude, czy pokrycie dywidendy jest zagrożone
• Porównania dochodów sektorowych — „Porównaj średnią stopę dywidendy i wskaźniki wypłat w sektorze dóbr konsumpcyjnych, mediów i REIT"

Infrastruktura jest już gotowa. Dane są na żywo. Interfejsem jest pytanie.

Większości inwestorów dywidendowych nie brakuje dostępu do danych.

Brakuje im czasu, by je połączyć.

To jest problem, który to rozwiązanie rozwiązuje — i dlatego screener zbudowany w rozmowie jest bardziej użyteczny niż ten zbudowany w arkuszu kalkulacyjnym.

👉 Zacznij z EODHD tutaj — czysta historia dywidend, pełne dane fundamentalne i wsparcie MCP dla agentów AI.

Szukasz treści technicznych dla swojej firmy? Mogę pomóc — LinkedIn · kevinmenesesgonzalez@gmail.com

Artykuł I Asked Claude to Build Me a Dividend Screener Using EODHD — Here's What It Found został pierwotnie opublikowany w Coinmonks na Medium, gdzie użytkownicy kontynuują rozmowę, wyróżniając i komentując tę historię.