Idag tittade jag på en demovideo av #Claude AI av @AnthropicAI, och jag blev förvånad. Som professionell investerare måste amerikanska aktiebolag + #Web3 projekt ses hundratals varje år, särskilt vinstsäsongen är helt enkelt ett slagfält! Till exempel är den här typen av praktiska fall i videon fortfarande relativt vanliga: så snart kontoret satte sig ner, klockan 14, rusade PM (investeringsdirektören) in: "Sarah, företaget vi fokuserar på, Velocity Athletic, har precis släppt sin resultatrapport och dess intäkter har rasat med 12 %, men aktiekursen har faktiskt stigit med 17 % till 71 dollar. Kan du räkna ut det för mig, är denna våg av uppgång en positiv strategistimulans eller en falsk återhämtning? Innan dagens stängning måste du fatta ett beslut om du ska sälja och ta vinst eller fortsätta att behålla. ” I själva verket är denna logik som non-farm payroll data + 56 sysselsättningsdata som reviderades nedåt för två månader i fredags (260 000 jobb försvann i maj + juni, vilket motsvarar den plötsliga arbetslösheten för hela Miamis befolkning). I det här fallet måste du göra en bedömning och ett beslut så snart som möjligt, och omedelbart återkoppla till de amerikanska aktier som ännu inte har öppnat, och kryptotillgångar att säkra, vilket kräver omedelbar respons och datastöd, vilket effektivt kommer att undvika denna våg av dödande under helgen. Låt oss ta en titt på vägen för en normal finansanalytiker (förväntas 4-5 timmar): 1️⃣Gå till S&P Global för att hämta finansiella rapporter och mötesprotokoll 2️⃣ Öppna FactSet / Morningstar för att se historiska data och värderingar 3️⃣ Klipp Edgar för att kontrollera SEC-tillkännagivandet 4️⃣ Gräva i historien om intranätets memo och forskningsrapport 5️⃣ Gör sedan tabeller, rita bilder och skriv anteckningar Denna operation tar minst 4~5 timmar, och det tar flera system att skäras manuellt, och informationen är inkonsekvent och benägen att göra fel. 💡 Vid den här tiden dök #Claude upp kändes det verkligen som att jag hade en extra superanalytikerassistent: Ge #Claude instruktioner direkt: "Hjälp mig att omfattande analysera Velocity Athletics finansiella rapportprestanda, om aktiekursförändringen är rimlig och utfärda ett investerings-PM." ” 🔍 1️⃣Synkron hämtning av data för flera plattformar + semantisk förståelse Claude crawlar inte bara data, den förstår sammanhanget jag behöver: · Extrahera nyckelinformation från S&P Global för att extrahera nyckelinformation, till exempel CFO:ns omnämnande i en Q&A att "marginalerna föll med 400 baspunkter på grund av tullar"; · Ta fram historiska data och jämförelser med motståndare från Morningstar; Jag hittade ramverket för hastighetsanalys som jag hade skrivit om tidigare från vårt företags interna dokumentation (box); · Skrapa 8 kvartal av finansiell data från Delupa för att skapa trenddiagram direkt; · Allt innehåll är markerat med källan, och du kan när som helst klicka in för sekundär bekräftelse, vilket avsevärt förbättrar efterlevnaden och förtroendet. 📊 2️⃣ Generera visuella diagram + kärnmodeller Q#Claude: "Hjälp mig att göra ett kommenterat prisdiagram, jämförelsetabell för peer-värdering och DCF-modell." ” Den implementerar steg för steg: · Aktiekursdiagram som markerar händelser (som visar CFO-minskningar, akuta styrelsemöten, publiceringstider för finansiella rapporter, etc.); · En tydlig jämförelsetabell: Velocitys EV/EBITDA är 21 gånger, branschgenomsnittet är bara 16 gånger och värderingen är hög; · En komplett DCF-modell: tydliga antaganden, fritt växlande scenarier, till och med WACC-beräkningar är standard. · Det rimliga aktiepriset beräknat av modellen: 54 dollar, mycket lägre än nuvarande 71 dollar, vilket indikerar att den nuvarande uppgången är optimistisk och att bubbelkomponenten är stor. 📝 3️⃣ Generera automatiskt investeringsmemon av institutionell kvalitet Till slut sa jag: "Använd vår fonds interna mall för att göra ett PM som PM:s referens." ” Claude ringer direkt upp PM-mallen på intranätet och fyller automatiskt i med följande: Rekommenderad slutsats: Det rekommenderas att sälja vid en hög punkt för att göra vinst och vänta på att priset drar sig tillbaka innan du öppnar en position; Logiskt stöd: kvantitativt stöd från finansiella fundamenta, marknadsreaktioner, branschjämförelser, värderingsavvikelser och andra dimensioner; Potentiella risker: Till exempel, om tullarna lättas i framtiden och finanscheferna minskar sina innehav av andra skäl, kan det leda till ytterligare fluktuationer i aktiekurserna; Tydliga källhänvisningar: All data med länkar till originalkällan för PM eller juridisk granskning. Efter att ha tittat på hela videodemon tror jag att #Claude helt och hållet är det "#AI kärnvapnet" för analys av finansiella rapporter, och det finns fortfarande relativt få API-datagränssnitt som stöds av krypterad data, vilket kan bli det dödande inslaget i #Web3 investeringsanalys om det förbättras i ett senare skede. Om vi brukade göra projektanalys för att "flyga med tio fingrar + nio skärmar för att kontrollera data + använda fem huvuden tillsammans", nu med #Claude, är det som att ha en guldmedaljanalytiker som inte går offline 24 timmar om dygnet, och inte skriker övertid, och effektiviteten tar fart 📈!