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Portfolio-Analyse-Skripte mit Ihrer KI erstellen

Verbinden Sie Ihre Broker-Exporte mit Ihrem Agenten. Er lernt die Datenstruktur, um den benötigten Python-Code für Ihre Berechnungen zu schreiben.

Fragen Sie die KI zu dieser Seite

Kurzantwort

Wie lässt sich die KI eigene Portfolio-Skripte schreiben?

Die KI nutzt den Connector, um die CSV-Header und Beispielzeilen Ihres Brokers zu lesen. Sobald die Spaltennamen und Datentypen erkannt sind, schreibt sie Python-Code für Ihre spezifischen Kennzahlen. Sie erhalten direkt einsatzbereite Skripte für P&L, Dividenden oder Steuerberichte.

Die Analyseergebnisse

Das erhalten Sie aus der Analyse

Die KI wandelt rohe CSV-Daten in funktionalen Code um.

CODE

Eigene Python-Skripte

Der Agent schreibt Skripte, die exakt auf Ihr CSV-Layout zugeschnitten sind. Sie können diese lokal ausführen, um Renditen oder Dividenden zu berechnen.

MAPPING

Spaltenerkennung

Die KI identifiziert, welche Spalten Ticker, Mengen und Preise enthalten. Das verhindert Fehler in Ihren Berechnungen.

LOGIK

Eigene Formeln

Sie definieren die Logik, etwa den gewichteten Durchschnittskostensatz oder die Dividendenrendite auf Basis der Anschaffungskosten. Die KI setzt das in Code um.

MENSCH

Manuelle Code-Prüfung

Sie müssen den generierten Python-Code prüfen, bevor Sie ihn mit Ihren echten Finanzdaten ausführen. Die KI liefert die Logik, Sie geben die finale Freigabe.

Der Ablauf

Was Ihre KI tut, sobald die CSV vorliegt.

Der Agent übernimmt das mühsame Auslesen der Dateistrukturen, damit Sie sich auf die Mathematik konzentrieren können.

  1. Datei lesen

    Der Agent analysiert Ihre CSV-Datei, um zu verstehen, wie Ihr Broker die Daten beschriftet.

    parse_portfolio_csv

  2. Spalten zuordnen

    Die Header Ihres Brokers werden gängigen Finanzbegriffen wie 'Ticker' oder 'Cost Basis' zugeordnet.

    parse_portfolio_csv

  3. Skript schreiben

    Der Agent nutzt die zugeordneten Strukturen, um Python-Code für Ihre gewünschten Berechnungen zu erstellen.

    parse_portfolio_csv

  4. Logik verifizieren

    Der Agent erklärt die Funktionsweise des Codes, damit Sie die Korrektheit der Berechnungen bestätigen können.

    parse_portfolio_csv

Probieren Sie es

Kopieren Sie diese Vorlagen zum Start.

Nutzen Sie diese Prompts, sobald Sie den MCP verbunden haben.

Startpunkte

Ersetzen Sie den Text in Klammern durch den Namen Ihres Brokers oder die Kennzahl, die Sie berechnen möchten.

papaparse Connector

Alles bereit. Wählen Sie Ihren MCP-Client und folgen Sie den Einrichtungsschritten.

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_UXTNF7rAXxtPhyKSsuqvjd7wl2jy9r8H1MHscdNL/mcp

Claude Desktop

Folgen Sie den Schritten unten, um sich in Sekunden zu verbinden.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — papaparse capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "portfolio-csv-analyzer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_UXTNF7rAXxtPhyKSsuqvjd7wl2jy9r8H1MHscdNL/mcp"
    }
  }
}
In den Chat kopieren04

  • Lies meine [Broker Name] CSV und schreibe ein Python-Skript, um meinen gesamten realisierten P&L zu berechnen.

  • Ordne die Spalten in diesem Portfolio-Export zu, damit ich ein Skript für die Dividendenrendite auf Basis der Anschaffungskosten schreiben kann.

  • Analysiere diese CSV-Struktur und schreibe ein Skript, um meine größten Verlierer nach Prozentanteil zu finden.

  • Schreibe basierend auf dieser CSV eine Python-Funktion, die den gewichteten Durchschnittskostensatz für jeden Ticker berechnet.

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Starten Sie hier

Einmal den Portfolio CSV Analyzer verbinden, dann fragen.

Eine einzige Verbindung gibt Ihrem Agenten Zugriff auf Ihre Dateien. Ihre Zugangsdaten bleiben verschlüsselt und sicher.

Portfolio CSV Analyzer mit Ihrer KI verbinden

FAQ

Verhalten der Aufgabe

  • 01

    Kann die KI den Python-Code für mich ausführen?

    Nein. Die KI schreibt den Code basierend auf Ihrer CSV-Struktur, aber Sie müssen das Skript in Ihrer eigenen lokalen Umgebung ausführen.

  • 02

    Ändert die KI meine ursprünglichen CSV-Dateien?

    Nein. Das Tool liest die Dateien nur aus, um die Struktur zu verstehen. Es kann Ihre Originaldaten weder ändern noch löschen.

  • 03

    Funktioniert es mit jedem Broker-Export?

    Ja, solange der Export im CSV-Format vorliegt. Die KI ordnet die Header zu, egal wie Ihr Broker sie benennt.

  • 04

    Kann die KI Steuern berechnen?

    Sie kann den Python-Code für Steuerberechnungen schreiben, aber Sie sind selbst dafür verantwortlich, die Korrektheit der Logik zu prüfen.

  • 05

    Muss ich meine Dateien auf eine Website hochladen?

    Nein. Sie stellen die Dateien Ihrem KI-Client bereit, und der Agent nutzt den Connector, um sie lokal zu lesen.

  • Weitere Fragen zum Portfolio CSV Analyzer? Die Connector-Seite liefert Antworten. Alle Funktionen des Portfolio CSV Analyzer Connectors ansehen

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