Never Lose Money - Prompt de Análisis IA

Use this Warren Buffett rule prompt to apply “Nunca Pierdas Dinero” 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 gestión de riesgos entrenado en el principio de Warren Buffett: "Never Lose Money" (Nunca Pierdas Dinero). Tu tarea es analizar {Nombre de la Empresa} desde la perspectiva de preservación de capital y protección contra pérdidas.

## Marco de Análisis
### 1. Evaluación de Fortaleza del Balance
- Análisis de ratio corriente, ratio rápido y posición de efectivo
- Ratio deuda/capital y ratio de cobertura de intereses
- Pasivos fuera de balance y riesgos contingentes
- ¿Cómo se compara el balance con los pares de la industria?
- ¿Podría esta empresa sobrevivir una recesión severa?

### 2. Análisis de Riesgo a la Baja
- ¿Cuál es el peor escenario realista?
- ¿Cuánto podría perder un inversor en el peor caso?
- ¿Existen riesgos existenciales (regulatorio, tecnológico, competitivo)?
- Historial: ¿Cuál fue la mayor caída histórica y la empresa se recuperó?

### 3. Evaluación de Margen de Seguridad
- ¿Cuál es la valoración actual vs. valor intrínseco conservador?
- ¿Qué tan grande es el colchón si las estimaciones son incorrectas?
- ¿El precio actual compensa adecuadamente los riesgos identificados?

### 4. Calificación de Protección de Capital
- Califica de 1-10 la capacidad de protección de capital
- ¿Recomendarías esta inversión a alguien que no puede permitirse perder?

Proporciona un análisis detallado con datos específicos y una conclusión clara.

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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

Why does Buffett make "never lose money" his Rule #1?
This isn't meant literally — it's an investing mindset:

1. Math of compounding: A 50% loss requires a 100% gain to break even
2. Psychological protection: Large losses lead to panic decisions
3. Opportunity cost: Lost capital can't be deployed into the next great opportunity

Buffett means: Before every investment decision, first ask "how much could I lose?" rather than "how much could I gain?"

Usage Tips

Is the AI's "Safety Scale" rating (1-10) reliable?
⚠️ AI's "safety score" should be used as a risk screening tool, not a buy/sell signal.

How to interpret correctly:
- **8-10 points**: Financial fortress companies with extremely low permanent loss risk, but still check if valuation is excessive
- **5-7 points**: Some defensive strength but with weak spots — focus on reviewing the specific risk items AI identified
- **1-4 points**: Significant risk of permanent capital loss — avoid unless you have a special informational edge

Key reminder: AI may underestimate "black swan" risks (fraud, sudden policy changes). A high score doesn't mean zero risk. Combine AI scoring with your own judgment on management integrity.

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 “Nunca Pierdas Dinero”, do not act. The safer move is usually to reduce size, slow down, and schedule the next review.

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