I dag så jeg en demovideo av #Claude AI av @AnthropicAI, og jeg ble overrasket. Som profesjonell investor må amerikanske aksjeselskaper + #Web3 prosjekter overvåkes hundrevis hvert år, spesielt resultatsesongen er rett og slett en slagmark! For eksempel er denne typen praktiske tilfeller i videoen fortsatt relativt vanlig: Så snart kontoret satte seg ned, klokken 2, stormet statsministeren (investeringsdirektøren) inn: "Sarah, selskapet vi fokuserer på, Velocity Athletic, har nettopp gitt ut sin resultatrapport, og inntektene har stupt med 12 %, men aksjekursen har faktisk steget med 17 % til $71. Kan du finne ut for meg, er denne bølgen av oppgang en positiv strategistimulans eller en falsk oppgang? Før dagens stengetid må du ta en beslutning, om du skal selge og ta fortjeneste, eller fortsette å holde. ” Faktisk er denne logikken som non-farm payroll-data + 56 sysselsettingsdata revidert nedover i to måneder denne fredagen (260 000 jobber ble kuttet i mai + juni, som tilsvarer den plutselige arbeidsledigheten til hele Miamis befolkning). I dette tilfellet må du ta en vurdering og beslutning så snart som mulig, og umiddelbart gi tilbake til de amerikanske aksjene som ennå ikke har åpnet, og kryptoaktiva for å sikre, noe som krever umiddelbar respons og datastøtte, noe som effektivt vil unngå denne drapsbølgen i løpet av helgen. La oss ta en titt på veien til en vanlig finansanalytiker (forventet 4-5 timer): 1️⃣Gå til S&P Global for å hente ut økonomiske rapporter og møtereferater 2️⃣ Åpne FactSet / Morningstar for å se historiske data og verdivurderinger 3️⃣ Kutt Edgar for å sjekke SEC-kunngjøringen 4️⃣ Utvinning av historien til intranettnotatet og forskningsrapporten 5️⃣ Lag deretter tabeller, tegn bilder og skriv notater Denne operasjonen tar minst 4~5 timer, og det tar flere systemer å kuttes manuelt, og informasjonen er inkonsekvent og utsatt for feil. 💡 På dette tidspunktet, #Claude dukket opp, føltes det virkelig som om jeg hadde en ekstra superanalytikerassistent: Gi #Claude instruksjoner direkte: "Hjelp meg med å analysere Velocity Athletics økonomiske rapportytelse, om aksjekursendringen er rimelig, og utstede et investeringsnotat." ” 🔍 1️⃣Synkron henting av data på flere plattformer + semantisk forståelse Claude gjennomsøker ikke bare data, den forstår konteksten jeg trenger: · Trekke ut nøkkelinformasjon fra S&P Global for å trekke ut nøkkelinformasjon, for eksempel finansdirektørens omtale i en Q&A om at "marginene falt med 400 basispunkter på grunn av tariffer"; · Trekk ut historiske data og motstandersammenligninger fra Morningstar; Jeg fant rammeverket for hastighetsanalyse som jeg hadde skrevet om tidligere fra selskapets interne dokumentasjon (boks); · Skrap 8 kvartaler med økonomiske data fra Delupa for å lage trenddiagrammer direkte; · Alt innhold er merket med kilden, og du kan klikke på når som helst for sekundær bekreftelse, noe som forbedrer samsvar og tillit betraktelig. 📊 2️⃣ Generer visuelle diagrammer + kjernemodeller Q#Claude: "Hjelp meg med å lage et kommentert prisdiagram, sammenligningstabell for peer-verdsettelse og DCF-modell." ” Den implementerer trinn for trinn: · Aksjekursdiagrammer som markerer hendelser (som viser CFO-reduksjoner, krisestyremøter, utgivelsestider for økonomiske rapporter, etc.); · En klar sammenligningstabell: Velocitys EV/EBITDA er 21 ganger, bransjegjennomsnittet er bare 16 ganger, og verdsettelsen er høy; · En komplett DCF-modell: klare forutsetninger, scenarier med fri veksling, til og med WACC-beregninger er standard. · Den rimelige aksjekursen beregnet av modellen: $54, langt lavere enn dagens $71, noe som indikerer at den nåværende økningen er optimistisk og boblekomponenten er stor. 📝 3️⃣ Generer automatisk investeringsnotater av institusjonell kvalitet Til slutt sa jeg: «Bruk fondets interne mal for å lage et notat for statsministerens referanse.» ” Claude kaller notatmalen direkte på intranettet og fylles automatisk ut med følgende: Anbefalt konklusjon: Det anbefales å selge på et høyt punkt for å tjene penger, og vente til prisen trekker seg tilbake før du åpner en posisjon; Logisk støtte: kvantitativ støtte fra finansielle fundamentale, markedsreaksjoner, bransjesammenligninger, verdsettelsesavvik og andre dimensjoner; Potensielle risikoer: For eksempel, hvis tariffene lettes i fremtiden og finansdirektører reduserer beholdningen av andre grunner, kan det føre til ytterligere svingninger i aksjekursene; Klare sitater: Alle data med lenker til den opprinnelige kilden for PM eller juridisk gjennomgang. Når jeg ser hele videodemoen, tror jeg #Claude er helt det "#AI atomvåpenet" i finansiell rapportanalyse, og det er fortsatt relativt få API-datagrensesnitt som støttes av krypterte data, noe som kan bli killer-funksjonen i #Web3 investeringsforskning hvis den forbedres i senere fase. Hvis vi pleide å gjøre prosjektanalyse for å "fly med ti fingre + ni skjermer for å sjekke data + bruke fem hoder sammen", nå med #Claude, er det som å ha en gullmedaljeanalytiker som ikke går offline 24 timer i døgnet, og ikke roper overtid, og effektiviteten tar av 📈!