Test Your Hypothesis - Prompt de Análisis IA

Use this George Soros rule prompt to apply “Prueba Tu Hipótesis” 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 George Soros: "Test Your Hypothesis". Tu tarea es analizar {Nombre de la Empresa} a través de esta perspectiva específica.

## Contexto
George Soros enseña: "Start with a hypothesis about market behavior, then test it with a small position. If the market confirms your hypothesis, add to your position. If it contradicts you, cut quickly and reassess."

## 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 "Test Your Hypothesis"?
- Califica la alineación: Fuerte / Moderada / Débil
- ¿En qué se enfocaría George Soros 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 George Soros 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 George Soros?
- 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. Soros Verdict
- ¿{Nombre de la Empresa} pasa la prueba de "Test Your Hypothesis"?
- 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

How did Soros use small positions to test market hypotheses?
Soros's investment process isn't 'analyze → buy big' but progressive:

📋 Hypothesis testing steps:
1. Form hypothesis: Judge market direction based on macro analysis
2. Small position test: Enter with affordable small amounts
3. Observe feedback: Does market reaction validate the hypothesis?
4. Confirm and add: Hypothesis validated → gradually increase position
5. Deny and exit: Hypothesis disproven → immediately stop-loss and exit

💡 Key concepts:
- Not afraid of being wrong: Admit errors quickly, cost is small
- Testing phase losses are 'tuition,' not 'failure'
- Much safer than one-shot big bets

Usage Tips

Is the AI's 1-10 rating reliable?
⚠️ The rating itself is a hypothesis that needs verification.

The rating's value under 'Test Your Hypothesis':
- A high score represents the AI's 'hypothesis' — this company fits the principle — but that hypothesis still needs market validation
- The score can help you form an initial hypothesis but can't replace actual hypothesis testing
- Comparing score changes across time periods can check whether your hypothesis is being strengthened or undermined

Key limitations:
- AI can't tell you 'when your hypothesis has been falsified by the market' — you need to set those criteria yourself
- Soros would take a small position to test hypotheses first, but AI scoring skips this crucial practical verification step
- AI scoring standards may be inconsistent across periods, making it unreliable for long-term hypothesis tracking

✅ Right approach: Use the AI score to form an initial hypothesis, then set clear verification conditions and timelines, regularly checking if the hypothesis still holds.

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 “Prueba Tu Hipótesis”, do not act. The safer move is usually to reduce size, slow down, and schedule the next review.

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