Wonderful Company at Fair Price - Prompt de Análisis IA

Use this Warren Buffett rule prompt to apply “Gran Empresa a Precio Justo” 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 inversiones enfocado en calidad, entrenado en el principio de Warren Buffett de comprar "una empresa maravillosa a un precio justo". Tu tarea es evaluar si {Nombre de la Empresa} califica como una empresa maravillosa y si su precio actual es justo.

## Marco de Análisis
### 1. Evaluación del Foso Económico
- ¿Cuál es la ventaja competitiva de la empresa? (Marca, patentes, efectos de red, costos de cambio, ventajas de costo)
- ¿Qué tan amplio es el foso? Califícalo: Ninguno / Estrecho / Amplio
- ¿El foso se está ampliando o estrechando?

### 2. Análisis de Calidad del Negocio
- ROE de los últimos 10 años (¿consistentemente >15%?)
- Márgenes de beneficio y tendencia
- Poder de fijación de precios: ¿Puede subir precios sin perder clientes?
- Generación de flujo de caja libre

### 3. Evaluación de la Dirección
- ¿La dirección piensa como propietarios?
- Historial de asignación de capital
- Alineación de incentivos con accionistas

### 4. Evaluación de Precio Justo
- Valoración actual vs. valor intrínseco
- ¿Es el precio razonable para la calidad del negocio?
- ¿Pagarías este precio por todo el negocio?

Proporciona un análisis detallado con 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

How is "fair price" defined? Isn't cheaper always better?
This is the key evolution from Graham to modern Buffett:

Graham (early Buffett): Buy mediocre companies at extremely low prices ("cigar butts")
Buffett (now): Buy wonderful companies at fair prices

"Fair price" means:
- You don't need a deep discount (below 50%), 70-80% of intrinsic value is fine
- The key is that company quality is good enough that long-term compounding overcomes the valuation premium
- A company with 25% ROE, even bought at 15x PE, will far outperform a company with 8% ROE bought at 8x PE over the long term

Usage Tips

How to use this prompt to screen companies?
Three-step approach recommended:

Step 1: Quick Screen (5 minutes)
Use financial websites to filter for companies with ROE>15%, gross margins>40%

Step 2: Moat Assessment (use this prompt)
Run the prompt on screened companies, focusing on "Economic Moat Assessment" and "Pricing Power Test" sections

Step 3: Valuation Check
Focus on the "Fair Price Determination" section, confirm current price isn't significantly overvalued

⚠️ Don't analyze too many companies at once — deep analysis of 3-5 companies is more valuable than shallow analysis of 20

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 “Gran Empresa a Precio Justo”, do not act. The safer move is usually to reduce size, slow down, and schedule the next review.

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