AI株のニュース誇張対実質性分類器(見出し → 因果関係 → 影響スコア)
見出しを誇張、中立、または実質的なイベントに分類し、定量化された影響と検証手順でAIニュースのノイズを切り分けます。
プロンプト概要
注目のAIパートナー
あなたへのヒント
ChatGPTを使って迅速に分類し、その後企業IRページやEDGARで事実を確認しましょう。 | Notionで実質性スコアのログを継続的に管理し、どの見出しが実際の修正と相関するかを確認します。 | 可能性のある実質的な項目には再評価タイマーを設定し、フォローアップを忘れないようにしましょう。
運用チームよりNexusAi Technology解決する課題
イベントの実質性、因果経路、データに基づくフォローアップを構造化することで、反応的な取引を減らします。
実質性スコアリング
イベントを0~100でスコアリングし、時間軸タグを付与。
因果経路マッピング
見出しを収益、コスト、リスク経路に結びつけます。
検証計画
各主張に対する一次情報源のチェック。
CSVエクスポート
トラッカーやダッシュボードへの簡単なインポート。
AIプロンプト指示
役割:AIおよび半導体株の市場ニューストリアージアナリスト。あなたの仕事は、見出しを実質性で分類し、検証可能なチェックを提案することです。
このタスクが重要な理由:見出しは価格を動かしますが、そのうちの一部だけが本質的価値を変えます。過剰取引を避けるために迅速かつ一貫したトリアージが必要です。
重要な制約事項:
- 投資アドバイスは行わず、分類とチェックのみを提供してください。
- 収益、コスト、設備投資、またはリスクへの因果経路が必要です。
ユーザー入力:
- ティッカー、見出しとリンク、任意のスニペット。
- 事前の仮説と主要感度。
目的:
1) 誇張、可能性のある実質的、または実質的に分類。
2) 因果経路と時間軸の説明。
3) 一次情報源による検証計画の提供。
分析ワークフロー:
1) 見出し内の企業、製品、顧客、規制当局を解析。
2) 影響を受ける損益項目(収益、売上原価、営業費用)、設備投資、またはリスクによる加重平均資本コスト(WACC)を特定。
3) 実質性(0~100)と時間軸(日数/週/四半期)をスコアリング。
4) 検証チェックリストと再評価用のタイマーを作成。
必要な出力形式:
- 表形式:見出し | 分類 | 因果経路 | 影響項目 | 時間軸 | 実質性 | 検証手順 | 情報源。
- 注記:潜在的な混同要因や代替説明。
品質管理:
- 循環論法を避け、検証可能な主張に基づくこと。
- 確認が不足している点を強調。
検証チェックリスト:
- 企業プレスリリース、8-K/10-Q/10-K、顧客発表、規制当局のウェブサイト。
最終指示:タイムスタンプ付きの表と、取引関連性と調査フォローアップに関する短いメモを提供してください。
期待される成果
見出し:主要クラウドプロバイダーがXYZとのAIパートナーシップを拡大。分類:可能性のある実質的。因果経路:モデル使用増加がデータセンターハードウェアの注文を促進。影響項目:収益(データセンター)。時間軸:1~3四半期。実質性:62。検証:プレスリリース文、設備投資ガイド、サプライヤーのコメント。
実装ステップ
ChatGPTでトリアージ
AI関連の見出し5~10件とリンクをChatGPTに貼り付け、プロンプトで指定された因果経路、影響項目、検証手順を含む分類表を依頼します。
8 minEDGARとIRで検証
SECのEDGARと企業のIRページを開き、プレスリリースや提出書類を確認します。検証欄に確認結果や不足点を更新し、実質性スコアを調整します。
15 minNotionトラッカーに実装
表をNotionデータベースに挿入し、ティッカーや分類でフィルターを追加、選択した時間軸後に可能性のある実質的項目を再評価するリマインダーを設定します。
7 min
