Hôm nay, tôi đã xem một video demo về #Claude AI của @AnthropicAI và tôi đã rất ngạc nhiên. Là một nhà đầu tư chuyên nghiệp, các công ty chứng khoán Mỹ + các dự án #Web3 phải được theo dõi hàng trăm mỗi năm, đặc biệt mùa báo cáo thu nhập chỉ đơn giản là một chiến trường! Ví dụ, loại trường hợp thực tế này trong video vẫn còn tương đối phổ biến: ngay khi văn phòng ngồi xuống, lúc 2 giờ chiều, PM (giám đốc đầu tư) vội vã bước vào: "Sarah, công ty mà chúng tôi đang tập trung vào, Velocity Athletic, vừa công bố báo cáo thu nhập và doanh thu của nó đã giảm mạnh 12%, nhưng giá cổ phiếu của nó thực sự đã tăng 17% lên 71 đô la. Bạn có thể tìm ra điều đó cho tôi, làn sóng tăng giá này là một kích thích chiến lược tích cực hay một sự phục hồi giả? Trước khi đóng cửa ngày hôm nay, bạn phải đưa ra quyết định, bán và chốt lời, hay tiếp tục nắm giữ. ” Trên thực tế, logic này giống như dữ liệu bảng lương phi nông nghiệp + 56 dữ liệu việc làm được điều chỉnh giảm trong hai tháng vào thứ Sáu tuần này (260.000 việc làm đã bị cắt giảm trong tháng 5 + tháng 6, tương đương với tỷ lệ thất nghiệp đột ngột của toàn bộ dân số Miami). Trong trường hợp này, bạn phải đưa ra phán đoán và quyết định càng sớm càng tốt, đồng thời ngay lập tức phản hồi cho các cổ phiếu Mỹ chưa mở cửa và tài sản tiền điện tử để phòng ngừa rủi ro, điều này đòi hỏi phản ứng ngay lập tức và hỗ trợ dữ liệu, điều này sẽ tránh được làn sóng giết người này một cách hiệu quả vào cuối tuần. Chúng ta hãy xem xét con đường của một nhà phân tích tài chính bình thường (dự kiến 4-5 giờ): 1️⃣Truy cập S&P Global để lấy báo cáo tài chính và biên bản cuộc họp 2️⃣ Mở FactSet / Morningstar để xem dữ liệu lịch sử và định giá 3️⃣ Cắt Edgar để kiểm tra thông báo của SEC 4️⃣ Khai thác lịch sử của bản ghi nhớ mạng nội bộ và báo cáo nghiên cứu 5️⃣ Sau đó làm bảng, vẽ tranh và viết bản ghi nhớ Thao tác này mất ít nhất 4 ~ 5 giờ và phải mất một số hệ thống để được cắt thủ công, và thông tin không nhất quán và dễ bị lỗi. 💡 Lúc này, #Claude xuất hiện, tôi thực sự có cảm giác như có thêm một trợ lý siêu phân tích: Trực tiếp đưa ra hướng dẫn #Claude: "Giúp tôi phân tích toàn diện hiệu quả báo cáo tài chính của Velocity Athletic, liệu sự thay đổi giá cổ phiếu có hợp lý hay không và ban hành bản ghi nhớ đầu tư." ” 🔍 1️⃣Dữ liệu kéo đồng bộ đa nền tảng + hiểu ngữ nghĩa Claude không chỉ đơn giản là thu thập dữ liệu, nó hiểu ngữ cảnh tôi cần: · Trích xuất thông tin quan trọng từ S&P Global để trích xuất thông tin quan trọng, chẳng hạn như đề cập của CFO trong một cuộc hỏi đáp rằng "tỷ suất lợi nhuận đã giảm 400 điểm cơ bản do thuế quan"; · Lấy dữ liệu lịch sử và so sánh đối thủ từ Morningstar; Tôi đã tìm thấy khung phân tích Velocity mà tôi đã viết trong quá khứ từ tài liệu nội bộ của công ty chúng tôi (hộp); · Cạo 8 quý dữ liệu tài chính từ Delupa để tạo biểu đồ xu hướng trực tiếp; · Tất cả nội dung đều được đánh dấu bằng nguồn và bạn có thể nhấp vào bất kỳ lúc nào để xác nhận thứ cấp, điều này giúp cải thiện đáng kể sự tuân thủ và tin cậy. 📊 2️⃣ Tạo biểu đồ trực quan + mô hình cốt lõi Q#Claude: "Giúp tôi tạo biểu đồ giá có chú thích, bảng so sánh định giá ngang hàng và mô hình DCF." ” Nó thực hiện từng bước: · Biểu đồ giá cổ phiếu đánh dấu các sự kiện (hiển thị việc cắt giảm CFO, các cuộc họp hội đồng quản trị khẩn cấp, thời gian công bố báo cáo tài chính, v.v.); · Bảng comp rõ ràng: EV/EBITDA của Velocity là 21 lần, mức trung bình của ngành chỉ là 16 lần và định giá cao; · Một mô hình DCF hoàn chỉnh: giả định rõ ràng, tự do chuyển đổi các kịch bản, thậm chí cả tính toán WACC là tiêu chuẩn. · Giá cổ phiếu hợp lý được tính theo mô hình: 54 đô la, thấp hơn nhiều so với 71 đô la hiện tại, cho thấy mức tăng hiện tại là lạc quan và thành phần bong bóng lớn. 📝 3️⃣ Tự động tạo bản ghi nhớ đầu tư cấp tổ chức Cuối cùng, tôi nói, "Sử dụng mẫu nội bộ của quỹ của chúng tôi để tạo một bản ghi nhớ để Thủ tướng tham khảo." ” Claude trực tiếp gọi mẫu ghi nhớ trên mạng nội bộ và tự động điền các nội dung sau: Kết luận được đề xuất: Nên bán ở điểm cao để kiếm lợi nhuận và đợi giá rút lại trước khi mở vị thế; Hỗ trợ logic: hỗ trợ định lượng từ các nguyên tắc cơ bản về tài chính, phản ứng thị trường, so sánh ngành, sai lệch định giá và các khía cạnh khác; Rủi ro tiềm ẩn: Ví dụ: nếu thuế quan được nới lỏng trong tương lai và các CFO giảm nắm giữ vì các lý do khác, điều đó có thể dẫn đến biến động hơn nữa về giá cổ phiếu; Trích dẫn rõ ràng: Tất cả dữ liệu có liên kết đến nguồn gốc để PM hoặc đánh giá pháp lý. Xem toàn bộ video demo, tôi nghĩ #Claude hoàn toàn là "vũ khí hạt nhân #AI" của phân tích báo cáo tài chính, và vẫn còn tương đối ít giao diện dữ liệu API được hỗ trợ bởi dữ liệu được mã hóa, có thể trở thành tính năng sát thủ của nghiên cứu đầu tư #Web3 nếu nó được cải thiện trong giai đoạn sau. Nếu chúng ta từng làm phân tích dự án để "bay bằng mười ngón tay + chín màn hình để kiểm tra dữ liệu + sử dụng năm đầu cùng nhau", thì bây giờ với #Claude, nó giống như có một nhà phân tích huy chương vàng không ngoại tuyến 24 giờ một ngày, và không la hét ngoài giờ, và hiệu quả cất cánh 📈!