个人投资者在管理多个券商账户时，常面临数据格式不统一、缺失基本面信息且无法互联互通的挑战。无论你是跨多个券商追踪投资组合、试图在一个地方分析股息收入和仓位表现，还是在没有数据工程团队的情况下构建个人财务仪表板，这一问题都至关重要。
过去，手动跟踪投资组合是一项重复且耗时的工作。每月都需要从不同券商导出CSV文件，面临不同的列名、日期格式和股票代码约定，例如一个平台称之为“AAPL”，另一个称之为“AAPL.US”。数据清洗过程包括重命名列、修复日期格式、删除重复表头、调整股票代码，并手动计算成本基础和未实现盈亏。这通常需要两小时，且数据处理完就已过时。更糟的是，券商导出数据通常不包含市盈率、股息收益率、每股收益或财报日期等基本面数据，需要逐个股票手动查询。
问题的核心并非数据本身，而是缺乏一个高效的系统来连接和处理这些数据。
为了解决这一痛点，作者停止了在电子表格上修修补补的做法，而是围绕两个核心工具重构了工作流：
- Claude Cowork：负责处理杂乱的人工操作层，包括文件、格式和逻辑。
- EODHD API：处理数据层，提供价格、基本面和历史记录。
Claude Cowork：从混乱到干净的数据
Claude Cowork 是 Anthropic 的桌面 AI 代理，它能够读取本地文件，理解其结构，编写并执行代码——所有这些都在一个会话中完成。用户只需将券商导出的文件放入一个文件夹，Cowork 就能读取所有文件，识别各自的 Schema，标准化列名，统一股票代码格式，并将所有数据合并成一个统一的数据集。它还能根据类型（买入、卖出、分红或费用）对每项操作进行分类。
整个过程无需手动清洗，也无需预先编写脚本。用户只需描述所需结果，Cowork 便能自行找出实现路径，包括编写并运行实际执行数据转换的 Python 脚本。过去需要两小时的工作，现在只需不到五分钟。
EODHD API：丰富每个仓位的数据
一旦数据经过 Cowork 清洗和标准化，脚本会调用 EODHD API 来丰富每个持仓数据，这些数据是券商导出文件无法提供的。
对于投资组合中的每个股票，脚本将拉取：
- 收盘价和历史表现
- 基本面数据：市盈率、每股收益 (EPS)、股息收益率、派息率
- 公司元数据：行业、市值、交易所
- 即将到来的股息日期和金额
EODHD API 覆盖 70 多个交易所和超过 150,000 只股票，提供一致的 JSON 响应，可无缝集成到 Python 中。一个 API 密钥，一个端点结构，即可获取所有所需数据。
