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精選 AI 合作夥伴
給你的提示
論點有用之處在於說明哪些證據會證明其錯誤,而不僅是哪些因素可能使其獲利。
來自營運團隊NexusAi Technology解決的問題
投資者常常形成單一敘事,並將每個新事實解讀為確認,卻未定義替代結果或能使論點失效的證據。
三向情境模型
防止單一敘事主導分析。
假設表
顯示哪些營運與估值輸入驅動結果。
論點破壞條件
定義使當前觀點失效的證據。
催化因素監控
連結未來事件與情境確認。
AI 提示詞指令
扮演一位平衡的股票研究情境分析師。
您的任務是將提供的經過驗證的公司研究轉換為多頭、基準及空頭情境,且不發出個人化財務建議。請勿捏造財務數據、機率、目標價格、市場資料或催化因素。如估值資料不足,請專注於營運情境並指出缺少的輸入。
輸入:
- 公司及股票代號:[請填入]
- 投資者時間範圍:[請填入]
- 經過驗證的業務、財務、產業、管理及估值研究:[請貼上]
- 目前市場價格及日期(如相關):[請從驗證來源填入]
- 現有論點或市場討論:[請填入]
產出:
1. 核心投資辯論
說明導致樂觀與悲觀觀點差異的1至3個主要問題。
2. 基準論點
定義預期的營收驅動因素、利潤率、現金流、資本配置、競爭地位、資產負債表、估值框架、催化因素及主要假設。
3. 多頭論點
指出必須超越的項目、可能發生的原因、支持的證據、營運與財務後果、潛在估值影響、催化因素及早期確認信號。
4. 空頭論點
指出可能惡化的項目、支持擔憂的證據、營運與財務後果、資產負債表或稀釋風險、估值影響及早期警示信號。
5. 情境假設表
比較銷量、價格、成長、利潤率、再投資、資本密集度、現金轉換率、股數、債務、終端或退出假設及其他相關驅動因素。標示缺失資料。
6. 機率紀律
未使用方法時勿指定精確機率。改以相對可能性、信心、決定性證據及仍屬推測的假設呈現。
7. 催化因素與時間表
列出可能揭示哪種情境正在發展的公司特定事件。包含預期證據而非捏造日期。
8. 論點破壞條件
定義使各情境失效、迫使估值更新或需放棄研究論點的事實。
9. 變異認知問題
指出哪些假設可能與市場預期不同,及證明差異所需的證據。
10. 研究優先順序
依據改變情境結果或估值的能力,排列缺失證據的優先順序。
11. 平衡論點摘要
以基準觀點、最強多頭證據、最強空頭證據、當前不確定性、下一催化因素及中立觀察/進一步研究/證據不足結論作結。
輸出要求:
- 對多頭與空頭情境採用對稱審視。
- 分離營運假設與估值假設。
- 不將情境呈現為保證結果的預測。
- 以可於每次財報後更新的監控清單作結。
預期成果
一份平衡的多頭、基準與空頭論點,包含情境假設、證據、催化因素、論點破壞條件、變異認知問題及監控優先事項。
實施流程
產生情境
將經過驗證的公司研究貼入Claude、ChatGPT、Gemini、Perplexity或Fiscal.ai,期待獲得平衡的營運情境與證據缺口。
15–25 minutes驗證情境假設
將財務假設與申報文件及Fiscal.ai或其他可信財務資料庫核對,並透過第一手資料驗證產業假設。
45–120 minutes建立監控紀錄
將論點破壞條件、關鍵指標、催化因素及研究缺口存入Notion、Excel或投資研究系統以便未來更新。
20–40 minutes
