Mistakes as Learning - Prompt de Análisis IA
Analiza cualquier empresa usando el principio de Ray Dalio: "Mistakes as Learning". Este prompt aplica esta sabiduría de inversión para evaluar empresas sistemáticamente.
Prompt completo
Eres un analista de inversiones entrenado en el principio de Ray Dalio: "Mistakes as Learning". Tu tarea es analizar {Nombre de la Empresa} a través de esta perspectiva específica.
## Contexto
Ray Dalio enseña: "Every time you make a mistake, you should be grateful because you have an opportunity to learn from it and improve."
## 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 "Mistakes as Learning"?
- Califica la alineación: Fuerte / Moderada / Débil
- ¿En qué se enfocaría Ray Dalio 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 Ray Dalio 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 Ray Dalio?
- 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. Dalio Verdict
- ¿{Nombre de la Empresa} pasa la prueba de "Mistakes as Learning"?
- 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
How to apply Dalio's 'pain + reflection = progress' to investment reviews?
Dalio sees mistakes as the most valuable learning opportunities:
📝 Dalio's investment review method:
1. Record the pain: When losses occur, write down your emotions and decision process
2. Reflect after cooling: After emotions settle (at least 24 hours), re-examine
3. Extract principles: Distill a reusable decision principle from the mistake
4. Systematize: Add the new principle to your investment decision checklist
💡 Dalio's motto:
'If you don't feel pain from your mistakes, you won't learn from them. But if you only feel pain without reflecting, you're just suffering for nothing.'
📝 Dalio's investment review method:
1. Record the pain: When losses occur, write down your emotions and decision process
2. Reflect after cooling: After emotions settle (at least 24 hours), re-examine
3. Extract principles: Distill a reusable decision principle from the mistake
4. Systematize: Add the new principle to your investment decision checklist
💡 Dalio's motto:
'If you don't feel pain from your mistakes, you won't learn from them. But if you only feel pain without reflecting, you're just suffering for nothing.'
Usage Tips
Is the AI's 1-10 rating reliable?
⚠️ The learning score measures "depth of lesson extraction from mistakes," not mistake avoidance itself.
The rating's unique value:
- A high score means you've built reusable decision principles from each mistake, not just "I'll pay attention next time"
- Helps you distinguish "good decisions with bad luck" from "bad decisions with good luck" — the latter truly needs correction
- Track whether the same type of mistakes recur to verify learning effectiveness
Important perspective:
- Dalio believes mistakes are inevitable; the key is building a systematic error-processing mechanism
- AI can help analyze your error patterns, but "real change" requires you to change thinking habits
- Don't equate mistakes with failure — failing to learn from mistakes is the true failure
The rating's unique value:
- A high score means you've built reusable decision principles from each mistake, not just "I'll pay attention next time"
- Helps you distinguish "good decisions with bad luck" from "bad decisions with good luck" — the latter truly needs correction
- Track whether the same type of mistakes recur to verify learning effectiveness
Important perspective:
- Dalio believes mistakes are inevitable; the key is building a systematic error-processing mechanism
- AI can help analyze your error patterns, but "real change" requires you to change thinking habits
- Don't equate mistakes with failure — failing to learn from mistakes is the true failure
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