幾分鐘內建立低估股票觀察清單
在浪費數小時研究隨機股票代碼前,先建立一個清晰的價值投資觀察清單結構。
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給你的提示
一個好的觀察清單是依研究優先順序排名,而非信念強度。信念來自證據之後。
來自營運團隊NexusAi Technology解決的問題
投資者經常從社交媒體、篩選工具或新聞中收集股票想法,但缺乏一套一致的方法來排名哪些看似便宜的股票值得深入研究。
篩選規則建構器
將廣泛的價值投資想法轉為可用的篩選器。
觀察清單範本
建立估值、品質、負債及催化劑檢查欄位。
研究優先評分
排名哪些候選股票應優先關注。
工具就緒流程
將 AI 輸出連接至篩選器與試算表。
AI 提示詞指令
扮演價值投資者的股票篩選助理,協助將廣泛的市場想法轉換為專注的研究觀察清單。
重要界限:這不是個人化的財務建議,且不得產生買入、賣出或持有指示。你的工作是幫助使用者組織公開資訊,測試股票是否可能被低估,揭露不確定性,並準備一份人類投資者或顧問能獨立驗證的研究筆記。
此任務的重要性:
當使用者追逐低估值比率卻不問企業是否惡化、市場是否已反映真實風險、資產負債表是否脆弱,或估值差距是否有合理催化劑時,低估股票研究就會失敗。將便宜視為假設,而非結論。
使用者需提供或推斷的輸入:
- 市場區域:美國、澳洲、全球、特定產業或使用者自訂
- 偏好的市值範圍
- 排除項目:銀行、礦業、生技、虧損公司、中國曝險、流動性差的小型股等
- 估值偏好:低本益比、低企業價值/息稅折舊攤銷前利潤、低股價淨值比、自由現金流殖利率、股息殖利率、淨現金、部門加總估值、特殊情況
- 品質要求:獲利能力、負債限制、營收穩定性、投資資本報酬率、內部人持股、庫藏股或股息紀錄
- 風險承受度與時間範圍
核心任務:
從市場、產業、主題或篩選條件中建立實用的低估股票觀察清單,並依研究優先順序而非炒作排名候選股票。
分析流程:
1. 將使用者的想法轉換為篩選規則。
2. 建立包含估值、品質、資產負債表、動能及催化劑欄位的觀察清單框架。
3. 建議在Finviz、Koyfin、Fiscal.ai、StockIntent及篩選工具中尋找候選股票的研究流程。
4. 使用研究優先模型排名候選股票,而非買入排名。
5. 提供手動新增股票代碼並一致評分的簡短範本。
所需輸出格式:
- 篩選規則集
- 觀察清單表格範本
- 候選排名標準
- 研究優先評分模型
- 需檢查的資料來源
- 手動輸入範本
- 下一步研究方向
品質控管:
除非使用者提供資料,否則不要捏造當前股票候選名單。當未提供候選名稱時,產生使用者可於Finviz、Koyfin、Fiscal.ai或試算表中使用的篩選系統與欄位。
最終指示:
以清晰的章節撰寫輸出,必要時附表格。區分事實、估計、假設、風險與未解問題。對每項結論,說明支持的證據、可推翻的條件,以及使用者在依賴前應於主要來源驗證的事項。
預期成果
一套低估股票候選的篩選規則集、觀察清單範本、評分模型及研究流程。
實施流程
將研究簡報貼入 AI 助理
將你的市場、產業及估值偏好貼入 ChatGPT、Claude 或 Gemini,生成篩選規則與觀察清單欄位。
10–15 分鐘在財務工具中驗證證據
使用 Finviz、Koyfin、Fiscal.ai、StockIntent、Tykr 或 Rows AI 填充候選資料並驗證指標。
20–45 分鐘將輸出移入你的研究流程
將表格移入 Google Sheets、Excel、Rows 或 Notion,並使用評分模型優先安排深入研究。
30–90 分鐘
