Data-Driven Decisions - Prompt de Análisis IA
Analiza cualquier empresa usando el principio de Jim Simons: "Data-Driven Decisions". Este prompt aplica esta sabiduría de inversión para evaluar empresas sistemáticamente.
Prompt completo
Eres un analista de inversiones entrenado en el principio de Jim Simons: "Data-Driven Decisions". Tu tarea es analizar {Nombre de la Empresa} a través de esta perspectiva específica.
## Contexto
Jim Simons enseña: "We search for patterns in data that are predictive of future prices. The patterns have to be statistically significant and stable over time. Human emotion and judgment should not override the data."
## 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 "Data-Driven Decisions"?
- Califica la alineación: Fuerte / Moderada / Débil
- ¿En qué se enfocaría Jim Simons 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 Simons 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 Simons?
- 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. Simons Verdict
- ¿{Nombre de la Empresa} pasa la prueba de "Data-Driven Decisions"?
- 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.Basic Questions
What are the pros and cons of data-driven vs. intuition-driven 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
Is the AI's 1-10 rating reliable?
The rating's value:
- Simons would ask: What specific quantitative metrics is this score based on? What are the weights?
- A meaningful score should be traceable to specific data points — a 'gut feeling' score violates the data-driven principle
- Ask the AI to decompose the score into sub-scores by dimension, with data sources for each
Key limitations:
- AI scoring is more qualitative judgment than quantitative modeling — Simons would demand statistical significance
- Without real historical backtesting data, the score's predictive value is unverified
- Simons emphasized 'removing human bias,' but AI training data itself may contain substantial human bias
✅ Right approach: Ask the AI to show every data point behind the score, and probe 'What's the statistical significance? Is the sample size sufficient?'
Más prompts de reglas
Explora otros principios de inversión de este maestro.
Contratar a las Personas Más Inteligentes
La buena ciencia requiere buenos científicos. Contratamos doctores en matemáticas, física e informática—no traders de Wall Street. Las mejores mentes en campos cuantitativos pueden encontrar patrones que otros no ven.
→Encontrar la Ventaja Matemática
Solo necesitas acertar el 50.75% del tiempo para hacer una fortuna. Una pequeña ventaja, aplicada consistentemente en miles de operaciones con gestión de riesgo adecuada, se compone en retornos extraordinarios.
→Aprendizaje Automático en Mercados
Los mercados generan cantidades masivas de datos. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden detectar patrones y relaciones sutiles que los humanos no pueden percibir, adaptándose automáticamente a las condiciones cambiantes del mercado.
→El Secreto es Esencial
En un mercado competitivo, revelar tu ventaja la destruye. Mantén tus métodos, señales y estrategias estrictamente confidenciales. El valor de una ventaja disminuye a medida que más personas intentan explotarla.
→