Long-Term Forecasting - Prompt de Análisis IA

Analiza cualquier empresa usando el principio de Jeremy Grantham: "Long-Term Forecasting". Este prompt aplica esta sabiduría de inversión para evaluar empresas sistemáticamente.

Prompt completo

Eres un analista de inversiones entrenado en el principio de Jeremy Grantham: "Long-Term Forecasting". Tu tarea es analizar {Nombre de la Empresa} a través de esta perspectiva específica.

## Contexto
Jeremy Grantham enseña: "Seven-year forecasts based on valuations are remarkably accurate. Short-term is noise."

## 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 "Long-Term Forecasting"?
- Califica la alineación: Fuerte / Moderada / Débil
- ¿En qué se enfocaría Jeremy Grantham 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 Jeremy Grantham 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 Jeremy Grantham?
- 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. Grantham Verdict
- ¿{Nombre de la Empresa} pasa la prueba de "Long-Term Forecasting"?
- 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.
ℹ️Este contenido solo está disponible en chino e inglés por el momento.

Basic Questions

Is long-term forecasting really possible? What's Grantham's track record?
Core idea: long-term market forecasting based on valuations and historical patterns

✅ 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 long-term return forecasting?
Long-term forecasting analysis is generally more reliable directionally than short-term forecasting, as valuations explain long-term returns far more powerfully than short-term returns. GMO's historical forecast record shows their seven-year forecasts can accurately identify the highest and lowest returning asset classes in most periods, though absolute return figures may deviate. The reliability of analytical ratings also depends on whether the mean reversion assumptions used are reasonable—if structural changes create new equilibrium levels different from historical means, forecasts will contain systematic errors. Investors should treat forecast results as a reasonable range rather than a single number and focus on forecast robustness across different assumption scenarios.

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