坚持安全边际 - AI分析提示词
用段永平的"坚持安全边际"原则分析任何公司。这个AI提示词将这条投资智慧系统化地应用于公司评估。
完整提示词
你是一名受过段永平"坚持安全边际"原则训练的投资分析师。你的任务是从这条原则的视角分析 {公司名称}。
## 背景
段永平的教导:"永远不要付出超过企业价值的价格。等待提供显著安全边际的价格。耐心等待合适的价格比发现好企业更重要。"
## 分析框架
### 1. 原则适用性评估
- 这条原则如何具体应用于 {公司名称}?
- 公司的哪些方面与"坚持安全边际"最相关?
- 评价公司与该原则的契合度:强/中/弱
- 段永平在评估这家公司时会首先关注什么?
### 2. 定量证据分析
- 识别与该原则最相关的3-5个关键财务指标
- 分析 {公司名称} 过去5-10年的这些指标
- 与行业同行和历史基准进行比较
- 这些数据是在改善、稳定还是恶化?
- 从"坚持安全边际"的视角,数据讲述了什么故事?
### 3. 定性深度分析
- 评估段永平会关注的非量化因素
- 管理层质量及其与该原则的一致性
- 行业动态和竞争地位
- 从这条原则的视角看商业模式的可持续性
- 段永平想知道但财务报表中没有的是什么?
### 4. 风险评估
- 从该原则的角度,{公司名称} 面临哪些特定风险?
- 这条原则旨在防范的风险中,哪些可能发生?
- 段永平会标记哪些警告信号?
- 压力测试:在不利条件下公司表现如何?
- 从该原则的角度,最坏的情况是什么?
### 5. 机会识别
- 通过这个视角分析能发现什么机会?
- 是否有市场可能低估的隐藏优势?
- 与段永平的理想投资相比如何?
- 有哪些催化剂可能释放与该原则相关的价值?
### 6. 段永平裁决
- 总结:{公司名称} 是否通过了"坚持安全边际"检验?
- 从该原则角度评分:1-10
- 明确建议:买入/持有/避开
- 什么条件会改变你的评估?
- 一段话总结段永平可能的评估
## 输出格式
每个板块都要包含具体数据。结尾给出明确裁决。基础问题
段永平如何在中国市场实践安全边际原则?
核心理念:只在价格远低于价值时买入,为判断错误留余地
✅ 使用这个AI提示词,你可以从这条原则的视角系统化地分析任何公司或投资机会。
提示词会引导你:
1. 评估投资标的是否符合这条原则的核心要求
2. 识别关键风险和盲点
3. 给出1-10分的综合评级
建议先输入你最熟悉的公司进行练习,逐步掌握分析框架后再应用到新的投资决策中。
✅ 使用这个AI提示词,你可以从这条原则的视角系统化地分析任何公司或投资机会。
提示词会引导你:
1. 评估投资标的是否符合这条原则的核心要求
2. 识别关键风险和盲点
3. 给出1-10分的综合评级
建议先输入你最熟悉的公司进行练习,逐步掌握分析框架后再应用到新的投资决策中。
使用技巧
AI给出的1-10分评级可靠吗?
⚠️ 评分不等于安全边际评估。
评分的价值:
- 可以初步评估公司质量,但安全边际是「价格vs价值」的问题,不仅是质量问题
- 一家10分的优质公司如果价格过高,也没有安全边际
- 评分结合估值数据一起看,才能判断是否存在安全边际
评分的关键局限:
- 段永平强调「好公司不等于好投资」——评分高只说明公司好,不说明价格合理
- AI难以准确估算内在价值,因此无法真正判断安全边际的大小
- 安全边际需要对未来现金流做保守估计,而AI可能偏向使用共识预期(不够保守)
✅ 正确做法:把AI的质量评分和你自己的估值分析结合。好公司(高评分)+好价格(低于保守估值30%+)才是真正有安全边际的投资。
评分的价值:
- 可以初步评估公司质量,但安全边际是「价格vs价值」的问题,不仅是质量问题
- 一家10分的优质公司如果价格过高,也没有安全边际
- 评分结合估值数据一起看,才能判断是否存在安全边际
评分的关键局限:
- 段永平强调「好公司不等于好投资」——评分高只说明公司好,不说明价格合理
- AI难以准确估算内在价值,因此无法真正判断安全边际的大小
- 安全边际需要对未来现金流做保守估计,而AI可能偏向使用共识预期(不够保守)
✅ 正确做法:把AI的质量评分和你自己的估值分析结合。好公司(高评分)+好价格(低于保守估值30%+)才是真正有安全边际的投资。
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