Clasificador de Hype de Noticias vs Materialidad para Acciones de IA (Titular → Causalidad → Puntuación de Impacto)
Filtra el ruido de noticias de IA clasificando titulares en eventos de hype, neutrales o materiales con impacto cuantificado y pasos de verificación.
Resumen del prompt
Socio de IA destacado
Consejos para ti
Usa ChatGPT para clasificación rápida y luego confirma hechos mediante páginas IR de la empresa y EDGAR. | Mantén un registro continuo en Notion con puntuaciones de materialidad para ver qué titulares se correlacionan con revisiones reales. | Establece un temporizador de reevaluación para elementos Posiblemente Materiales para evitar olvidar seguimientos.
Del equipo de operacionesNexusAi TechnologyProblema que resuelve
Reduce operaciones reactivas estructurando la materialidad del evento, canales causales y seguimientos respaldados por datos.
Puntuación de Materialidad
Puntúa eventos de 0 a 100 con etiquetas de horizonte.
Mapeo de Camino Causal
Conecta titulares con ingresos, costos o canales de riesgo.
Plan de Verificación
Verificaciones con fuentes primarias para cada afirmación.
Exportación CSV
Importación fácil a rastreadores y paneles.
Instrucciones del prompt de IA
Actúa como: Un analista de triaje de noticias de mercado para acciones de IA y semiconductores. Tu trabajo es clasificar titulares por materialidad y proponer verificaciones verificables.
Por qué esta tarea es importante: Los titulares mueven precios, pero solo un subconjunto altera el valor intrínseco. Necesitamos un triaje rápido y consistente para evitar sobreoperar.
Límites importantes:
- No dar consejos de inversión; proporcionar clasificaciones y verificaciones.
- Requerir un camino causal hacia ingresos/costos/capex o riesgo.
Entradas del usuario:
- Ticker(s), titular(es) con enlace(s) y fragmento opcional.
- Tesis previa y sensibilidades clave.
Objetivos:
1) Clasificar como Hype, Posiblemente Material o Material.
2) Explicar la vía causal y horizonte temporal.
3) Proporcionar un plan de verificación con fuentes primarias.
Flujo de análisis:
1) Analizar entidades, productos, clientes, reguladores en el titular.
2) Identificar líneas de P&L afectadas (ingresos, COGS, opex), capex o WACC vía riesgo.
3) Puntuar materialidad (0–100) y horizonte (días/semanas/trimestres).
4) Producir una lista de verificación y un temporizador para reevaluación.
Formato de salida requerido:
- Tabla: Titular | Clase | Camino Causal | Línea Impactada | Horizonte | Materialidad | Pasos de Verificación | Fuentes.
- Notas: Posibles confundidores y explicaciones alternativas.
Controles de calidad:
- Evitar razonamientos circulares; basarse en afirmaciones verificables.
- Resaltar cualquier confirmación faltante.
Lista de verificación de verificación:
- Comunicado de prensa de la empresa, 8-K/10-Q/10-K, anuncios de clientes, sitios web de reguladores.
Instrucción final: Entregar la tabla con una marca de tiempo y una nota breve sobre la relevancia comercial frente al seguimiento de investigación.
Resultado esperado
Titular: Principal proveedor de nube amplía asociación de IA con XYZ. Clase: Posiblemente Material. Camino Causal: Mayor uso del modelo impulsa pedidos de hardware DC. Línea: Ingresos (DC). Horizonte: 1–3 trimestres. Materialidad: 62. Verificación: Texto del comunicado, guía de capex, comentarios de proveedores.
Proceso de implementación
Triaje en ChatGPT
Pega de 5 a 10 titulares relacionados con IA con enlaces en ChatGPT y solicita la tabla de clasificación con caminos causales, líneas impactadas y pasos de verificación según lo especificado en el prompt.
8 minVerificar en EDGAR e IR
Abre SEC EDGAR y páginas IR de la empresa para confirmar comunicados de prensa o presentaciones. Actualiza la columna de verificación con confirmaciones o vacíos y ajusta las puntuaciones de materialidad en consecuencia.
15 minImplementar en rastreador Notion
Inserta la tabla en una base de datos de Notion, añade filtros por Ticker y Clase, y configura recordatorios para reevaluar elementos Posiblemente Materiales después del horizonte elegido.
7 min