求知诚实 - AI分析提示词
用塞思·卡拉曼的"求知诚实"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
你是一名受过塞思·卡拉曼"求知诚实"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
塞思·卡拉曼的教导:"你必须对自己求知诚实。承认错误。从错误中学习。不要为糟糕的决定找借口。"
## 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"求知诚实"最相关?
- 评价公司与该原则的契合度:强/中/弱
- 塞思·卡拉曼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"求知诚实"的视角,数据讲述了什么故事?
### 3. 定性深度分析
- 评估塞思·卡拉曼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
- 塞思·卡拉曼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?
- 塞思·卡拉曼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?
- 与塞思·卡拉曼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. 卡拉曼裁决
- 总结:{公司名称} 是否通过了"求知诚实"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?
- 一段话总结塞思·卡拉曼可能的评估
## 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
克拉曼说的'知识诚实'在投资决策中具体怎么做?
知识诚实是克拉曼投资哲学的基石:
🪞 知识诚实的实践:
1. 承认不确定性:永远不说'肯定能赚',而是'我认为概率较高'
2. 区分事实和观点:你知道的是事实,你判断的只是观点
3. 记录决策理由:买入时写下为什么买,方便事后验证
4. 欢迎反面证据:主动寻找证明你错误的信息
❌ 不诚实的表现:
- 只看支持自己观点的分析
- 亏损后找借口而非找原因
- 对外吹嘘成功案例,隐藏失败案例
🪞 知识诚实的实践:
1. 承认不确定性:永远不说'肯定能赚',而是'我认为概率较高'
2. 区分事实和观点:你知道的是事实,你判断的只是观点
3. 记录决策理由:买入时写下为什么买,方便事后验证
4. 欢迎反面证据:主动寻找证明你错误的信息
❌ 不诚实的表现:
- 只看支持自己观点的分析
- 亏损后找借口而非找原因
- 对外吹嘘成功案例,隐藏失败案例
使用技巧
AI给出的1-10分评级可靠吗?
⚠️ 知识诚实评分是一面"镜子"——它反映的不是公司好不好,而是你的分析过程是否诚实。
评分的独特视角:
- 卡拉曼认为:投资中最大的敌人不是市场,而是你自己的偏见和自欺
- 高分意味着你的分析过程充分考虑了自己可能是错的——这才是真正的风险管理
- 低分暴露你可能在无意识中只寻找支持自己结论的证据
最关键的提醒:
- "确认偏差"是投资者最常见也最致命的偏差——当你越确信时越危险
- AI本身也可能有"确认偏差"——它可能倾向于提供你想听到的分析
- 知识诚实的最终检验:你是否真的愿意接受你的分析结论可能是完全错误的?
评分的独特视角:
- 卡拉曼认为:投资中最大的敌人不是市场,而是你自己的偏见和自欺
- 高分意味着你的分析过程充分考虑了自己可能是错的——这才是真正的风险管理
- 低分暴露你可能在无意识中只寻找支持自己结论的证据
最关键的提醒:
- "确认偏差"是投资者最常见也最致命的偏差——当你越确信时越危险
- AI本身也可能有"确认偏差"——它可能倾向于提供你想听到的分析
- 知识诚实的最终检验:你是否真的愿意接受你的分析结论可能是完全错误的?
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