避免大亏损 - AI分析提示词
用斯坦利·德鲁肯米勒的"避免大亏损"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
你是一名受过斯坦利·德鲁肯米勒"避免大亏损"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
斯坦利·德鲁肯米勒的教导:"永远不要亏大钱。50%的损失需要100%的收益才能恢复。保护你的资本。"
## 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"避免大亏损"最相关?
- 评价公司与该原则的契合度:强/中/弱
- 斯坦利·德鲁肯米勒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"避免大亏损"的视角,数据讲述了什么故事?
### 3. 定性深度分析
- 评估斯坦利·德鲁肯米勒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
- 斯坦利·德鲁肯米勒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?
- 斯坦利·德鲁肯米勒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?
- 与斯坦利·德鲁肯米勒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. 德鲁肯米勒裁决
- 总结:{公司名称} 是否通过了"避免大亏损"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?
- 一段话总结斯坦利·德鲁肯米勒可能的评估
## 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
德鲁肯米勒如何做到30年几乎没有亏损年份?
核心理念:避免大额亏损是长期成功的基础
✅ 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?
⚠️ 评分可能让你忽视下行风险——德鲁肯米勒绝不会犯这个错误。
评分的价值:
- 高分说明上行潜力可能不错,但德鲁肯米勒会首先问「如果我错了,会亏多少?」
- 评分可以帮你筛选候选,但筛选通过后的第一步是分析下行而非上行
- 对比不同投资机会的评分时,同时对比它们的最大潜在亏损
评分的关键局限:
- 大多数评分系统侧重于「上行吸引力」,可能低估下行风险
- 德鲁肯米勒30年没有亏损年度——这种纪录靠的不是找到好机会,而是严格控制亏损
- AI无法评估你的心理止损能力——很多投资者明知该止损但做不到
✅ 正确做法:每看一个AI高分的投资机会,先问「最坏情况下我能亏多少?这个亏损我能承受吗?」。只有能承受最坏结果时才考虑入场。
评分的价值:
- 高分说明上行潜力可能不错,但德鲁肯米勒会首先问「如果我错了,会亏多少?」
- 评分可以帮你筛选候选,但筛选通过后的第一步是分析下行而非上行
- 对比不同投资机会的评分时,同时对比它们的最大潜在亏损
评分的关键局限:
- 大多数评分系统侧重于「上行吸引力」,可能低估下行风险
- 德鲁肯米勒30年没有亏损年度——这种纪录靠的不是找到好机会,而是严格控制亏损
- AI无法评估你的心理止损能力——很多投资者明知该止损但做不到
✅ 正确做法:每看一个AI高分的投资机会,先问「最坏情况下我能亏多少?这个亏损我能承受吗?」。只有能承受最坏结果时才考虑入场。
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