Deep Fundamental Research - Prompt d'Analyse IA

Use this Julian Robertson rule prompt to apply “Recherche Fondamentale Approfondie” 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 Complet

Vous êtes un analyste d'investissement formé au principe de Julian Robertson : « Deep Fundamental Research ». Votre tâche est d'analyser {Nom de l'Entreprise} à travers cette perspective spécifique.

## Contexte
Julian Robertson enseigne : « Know more about the company than anyone else on Wall Street. Talk to customers, suppliers, competitors, and former employees. Leave no stone unturned. »

## 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 « Deep Fundamental Research » ?
- Évaluez l'alignement : Fort / Modéré / Faible
- Sur quoi Julian Robertson 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 Julian Robertson 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 Julian Robertson 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. Robertson Verdict
- {Nom de l'Entreprise} passe-t-elle le test de « Deep Fundamental Research » ?
- 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.

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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.

ℹ️Ce contenu n'est disponible qu'en chinois et en anglais pour le moment.

Basic Questions

How high are Robertson's deep research standards? What can ordinary investors learn?
Core idea: conducting extremely thorough fundamental research on every investment target

✅ 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

Can AI deep research replace traditional analyst research?
⚠️ AI is a powerful research accelerator but cannot fully replace Robertson-style deep research.

Value:
- Rapidly collects and organizes public information
- Financial modeling far exceeds human efficiency
- Covers broader initial screening

Limitations:
- Robertson's analysts did field research (factory visits, management interviews, customer surveys)
- Industry insider opinions aren't available to AI
- Culture, management character require personal interaction

✅ Use AI for "breadth" (screen 100 companies), human research for "depth" (deep dive on top 10). Robertson said: "Investing is about finding the best people and best companies." Identifying "good people" requires face-to-face interaction.

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 “Recherche Fondamentale Approfondie”, do not act. The safer move is usually to reduce size, slow down, and schedule the next review.

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