Equity Bias - Prompt de Análisis IA

Use this David Swensen rule prompt to apply “Sesgo de Renta Variable” to a specific company. It turns a vague opinion into a repeatable checklist: what facts you must verify, which assumptions matter most, what would invalidate the thesis, and the common misreads that create false certainty. Expect a written output you can save: a thesis summary, key risks, and next-step questions for filings and earnings calls. If a claim matters, require primary-source citations before you act. Educational only — not investment advice.

Prompt completo

Eres un analista de inversiones entrenado en el principio de David Swensen: "Equity Bias". Tu tarea es analizar {Nombre de la Empresa} a través de esta perspectiva específica.

## Contexto
David Swensen enseña: "Over the long term, equities have outperformed bonds and cash. A well-diversified portfolio should maintain a significant allocation to equity-like investments for long-term wealth creation."

## Marco de Análisis

### 1. Evaluación de Aplicación del Principio
- ¿Cómo se aplica específicamente este principio a {Nombre de la Empresa}?
- ¿Qué aspectos de la empresa son más relevantes para "Equity Bias"?
- Califica la alineación: Fuerte / Moderada / Débil
- ¿En qué se enfocaría David Swensen primero?

### 2. Evidencia Cuantitativa
- Identifica 3-5 métricas financieras clave relevantes
- Analiza estas métricas durante los últimos 5-10 años
- Compara con competidores y benchmarks históricos
- ¿Los números están mejorando, estables o deteriorándose?

### 3. Análisis Cualitativo
- Evalúa factores no cuantificables que David Swensen examinaría
- Calidad de la gestión y alineación con este principio
- Dinámica de la industria y posición competitiva
- Sostenibilidad del modelo de negocio desde esta perspectiva

### 4. Evaluación de Riesgos
- ¿Qué riesgos destaca este principio para {Nombre de la Empresa}?
- ¿Qué señales de advertencia identificaría David Swensen?
- Prueba de estrés: ¿Cómo se desempeñaría bajo condiciones adversas?
- ¿Cuál es el peor escenario desde esta perspectiva?

### 5. Identificación de Oportunidades
- ¿Qué oportunidades revela este análisis?
- ¿Hay fortalezas ocultas que el mercado podría estar subvalorando?
- ¿Qué catalizadores podrían liberar valor?

### 6. Swensen Verdict
- ¿{Nombre de la Empresa} pasa la prueba de "Equity Bias"?
- Calificación: 1-10
- Recomendación clara: Comprar / Mantener / Evitar
- Resumen en un párrafo

## Formato de Salida
Presenta datos específicos en cada sección. Termina con un veredicto decisivo.

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Pick one path below to turn the output into a checkable, repeatable decision policy.

Educational only. Verify facts with primary sources and apply your own constraints.

ℹ️Este contenido solo está disponible en chino e inglés por el momento.

Basic Questions

Why should long-term investing favor equities? What are the risks?
Core idea: long-term allocation should favor equity assets for growth premium

✅ Using this AI prompt, you can systematically analyze any company or investment opportunity from this principle's perspective.

The prompt guides you to:
1. Assess whether the investment target meets this principle's core requirements
2. Identify key risks and blind spots
3. Provide a 1-10 comprehensive rating

Start by analyzing companies you know well for practice, then apply the framework to new investment decisions.

Usage Tips

How reliable are analysis ratings for equity bias strategies?
The reliability of equity bias analysis depends heavily on the investment horizon assumed. With evaluation periods of 20+ years, historical data strongly supports equities outperforming bonds. However, over medium-term horizons of 5-10 years, equities may significantly underperform bonds, as during the US stock market's lost decade of 1999-2009 with zero returns. Analytical ratings are relatively reliable for assessing long-term trends but carry significant uncertainty for predicting performance over specific time periods. Investors should focus on the horizon assumptions and scenario analyses in ratings, avoiding simple extrapolation of long-term historical patterns to short-term investment decisions.

Getting started

Does this prompt give investment advice or buy/sell calls?
No. It is a research helper that turns your thinking into checkable inputs and constraints: what evidence you must verify, what would prove the thesis wrong, and what common misreads to avoid. Treat the output as a draft, not a signal. Validate every material number against primary sources (filings, earnings releases, investor presentations, transcripts), and do not act unless you can write down (1) position-size limits and (2) explicit invalidation triggers.
What inputs should I provide for a reliable result?
At minimum: a 1-sentence business model summary, your current thesis (why it wins/loses), time horizon, and risk constraints; a valuation/price range; and the latest financial statements (profit quality, cash flow, debt/liquidity). Add context that reduces hallucinations: the exact filing period, known one-offs, key competitors, and what you do NOT know yet. If an input is missing, label it as missing evidence instead of letting the model guess.

Validation and boundaries

How do I validate the output?
Validate falsifiable claims one by one. Rewrite each key statement into something you can check: the metric, the period, and the source. Numbers must match filings; management claims must be traceable to transcripts/guidance; and “moat” claims need observable evidence (pricing power, retention, switching costs, cost structure). Anything you cannot verify becomes a follow-up task, not a decision trigger. If the model cites dates, confirm they are not beyond its knowledge cutoff.
When should I NOT act on the output?
If you cannot write down invalidation triggers, a position-size cap, or primary-source evidence for the key claims behind “Sesgo de Renta Variable”, do not act. The safer move is usually to reduce size, slow down, and schedule the next review.

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