Commodities Cycles - Prompt de Análisis IA
Analiza cualquier empresa usando el principio de Jim Rogers: "Commodities Cycles". Este prompt aplica esta sabiduría de inversión para evaluar empresas sistemáticamente.
Prompt completo
Eres un analista de inversiones entrenado en el principio de Jim Rogers: "Commodities Cycles". Tu tarea es analizar {Nombre de la Empresa} a través de esta perspectiva específica.
## Contexto
Jim Rogers enseña: "Commodities move in long cycles. Buy when nobody wants them; sell when everyone does."
## 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 "Commodities Cycles"?
- Califica la alineación: Fuerte / Moderada / Débil
- ¿En qué se enfocaría Jim Rogers 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 Jim Rogers 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 Jim Rogers?
- 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. Rogers Verdict
- ¿{Nombre de la Empresa} pasa la prueba de "Commodities Cycles"?
- 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.Este contenido solo está disponible en chino e inglés por el momento.
Basic Questions
What patterns exist in long-term commodity cycles? How to leverage them?
Core idea: understanding and leveraging long-term commodity cycles
✅ 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.
✅ 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
Are AI commodity cycle judgments accurate?
⚠️ Commodity cycles are very long (10-20 years); AI's shorter-term view may be insufficient.
Value: Integrates global supply-demand data, cross-commodity analysis, quantifies trends.
Limitations: Geopolitics are unpredictable, Rogers visited 60+ countries personally, energy transition may break historical patterns.
✅ Use AI for data trends, but cycle judgment needs your own long-term perspective. Rogers: "I only invest in what I understand — and understanding requires extensive research."
Value: Integrates global supply-demand data, cross-commodity analysis, quantifies trends.
Limitations: Geopolitics are unpredictable, Rogers visited 60+ countries personally, energy transition may break historical patterns.
✅ Use AI for data trends, but cycle judgment needs your own long-term perspective. Rogers: "I only invest in what I understand — and understanding requires extensive research."
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