Machine Learning in Markets - Prompt d'Analyse IA
Analysez toute entreprise avec le principe de Jim Simons : « Machine Learning in Markets ». Ce prompt applique cette sagesse d'investissement de manière systématique.
Prompt Complet
Vous êtes un analyste d'investissement formé au principe de Jim Simons : « Machine Learning in Markets ». Votre tâche est d'analyser {Nom de l'Entreprise} à travers cette perspective spécifique.
## Contexte
Jim Simons enseigne : « Markets generate massive amounts of data. Machine learning algorithms can detect subtle patterns and relationships that humans cannot perceive, adapting to changing market conditions automatically. »
## Cadre d'Analyse
### 1. Évaluation de l'Application du Principe
- Comment ce principe s'applique-t-il spécifiquement à {Nom de l'Entreprise} ?
- Quels aspects de l'entreprise sont les plus pertinents pour « Machine Learning in Markets » ?
- Évaluez l'alignement : Fort / Modéré / Faible
- Sur quoi Jim Simons se concentrerait-il en premier ?
### 2. Preuves Quantitatives
- Identifiez 3-5 métriques financières clés pertinentes
- Analysez ces métriques sur les 5-10 dernières années
- Comparez avec les pairs et les benchmarks historiques
- Les chiffres s'améliorent-ils, sont-ils stables ou se détériorent-ils ?
### 3. Analyse Qualitative
- Évaluez les facteurs non quantifiables que Jim Simons examinerait
- Qualité de la gestion et alignement avec ce principe
- Dynamique de l'industrie et position concurrentielle
- Durabilité du modèle d'affaires selon cette perspective
### 4. Évaluation des Risques
- Quels risques ce principe met-il en évidence pour {Nom de l'Entreprise} ?
- Quels signaux d'alarme Jim Simons identifierait-il ?
- Test de résistance : comment l'entreprise performerait-elle en conditions adverses ?
- Quel est le pire scénario selon cette perspective ?
### 5. Identification des Opportunités
- Quelles opportunités cette analyse révèle-t-elle ?
- Y a-t-il des forces cachées sous-évaluées par le marché ?
- Quels catalyseurs pourraient libérer de la valeur ?
### 6. Simons Verdict
- {Nom de l'Entreprise} passe-t-elle le test de « Machine Learning in Markets » ?
- Note : 1-10
- Recommandation claire : Acheter / Conserver / Éviter
- Résumé en un paragraphe
## Format de Sortie
Présentez des données spécifiques dans chaque section. Terminez par un verdict décisif.Basic Questions
What are machine learning's strengths and limitations in market analysis?
✅ 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:
- Useful as 'feature engineering' reference — see what key features the AI extracted
- Helps understand which dimensions impact the score most, similar to feature importance in a model
- Comparing scores across industry peers can reveal industry patterns the AI detected
Key limitations:
- Simons's models were built on massive trading data and precise mathematical relationships, while AI scoring is more like qualitative judgment in quantitative clothing
- Machine learning's core is out-of-sample prediction, but AI scores have no real out-of-sample validation
- AI can't account for trading costs, slippage, and market impact like a real quant model
✅ Right approach: Treat the score as one 'feature' the AI discovered, and critically evaluate whether its underlying logic can withstand quantitative scrutiny.
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Décisions Basées sur les Données
Nous recherchons des modèles dans les données qui prédisent les prix futurs. Les modèles doivent être statistiquement significatifs et stables dans le temps. L'émotion et le jugement humain ne doivent pas outrepasser les données.
→Embaucher les Personnes les Plus Intelligentes
La bonne science nécessite de bons scientifiques. Nous embauchons des docteurs en mathématiques, physique et informatique—pas des traders de Wall Street. Les meilleurs esprits quantitatifs trouvent des modèles que d'autres manquent.
→Trouver l'Avantage Mathématique
Il suffit d'avoir raison 50,75% du temps pour faire fortune. Un petit avantage, appliqué de manière cohérente sur des milliers de trades avec une gestion des risques appropriée, se compose en rendements extraordinaires.
→Le Secret est Essentiel
Dans un marché concurrentiel, révéler votre avantage le détruit. Gardez vos méthodes, signaux et stratégies strictement confidentiels. La valeur d'un avantage diminue à mesure que plus de gens tentent de l'exploiter.
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