Fundamentos de IA
Prompting para Investigación de Mercado
Redes neuronales, LLMs y machine learning para mercados.
En esta lección
- Cómo usar prompts para la investigación de mercado
- Cómo separar los resúmenes de los hechos verificados
Puntos clave
- 1Los buenos prompts definen la pregunta, el estándar de fuente, los supuestos y el formato de salida
- 2Las comprobaciones de fuentes primarias importan más que la redacción pulida
- 3Una respuesta útil de IA indica la incertidumbre en lugar de ocultarla
Resumen de la lección
Crear prompts para investigación de mercado consiste en hacer que el trabajo del modelo sea auditable.
Modelo mental
Prompting para Investigación de Mercado, sin la jerga
Crear prompts para investigación de mercado consiste en hacer que el trabajo del modelo sea auditable. Un buen prompt establece la pregunta, el estándar de fuentes, los supuestos, el formato de salida y qué incertidumbre debe mostrarse.
- Cómo usar prompts para la investigación de mercado
- Cómo separar los resúmenes de los hechos verificados
Mecánica
Cómo razonar sobre prompting para investigación de mercado
El prompt debe definir el mercado, el marco temporal y la decisión que se está apoyando.
Los requisitos de fuentes deben preferir documentos primarios, datos oficiales o análisis secundario claramente etiquetado.
La salida debe separar hechos, inferencias y preguntas abiertas.
- Los buenos prompts definen la pregunta, el estándar de fuente, los supuestos y el formato de salida
- Las comprobaciones de fuentes primarias importan más que la redacción pulida
- Una respuesta útil de IA indica la incertidumbre en lugar de ocultarla
Ejemplo
Un ejemplo concreto de prompting para investigación de mercado
En lugar de preguntar qué token es mejor, pregunta por los impulsores de ingresos del protocolo, los desbloqueos de tokens, las condiciones de liquidez, los enlaces a fuentes y los riesgos que invalidarían la tesis.
Errores comunes
Qué desaprender sobre prompting para investigación de mercado
Un resumen elaborado por IA puede parecer diligencia debida, pero puede simplemente comprimir fuentes obsoletas o débiles en un lenguaje con confianza.
Notas de riesgo
Antes de apoyarte en prompting para investigación de mercado
Las citas alucinadas, los números desactualizados, el lavado de fuentes y la ausencia de casos bajistas pueden hacer peligrosa la investigación asistida por IA.
- Formula la decisión que se apoya.
- Exige calidad en las fuentes.
- Separa el hecho de la inferencia.
Práctica
Un ejercicio rápido sobre prompting para investigación de mercado
- Formula la decisión que se apoya.
- Exige calidad en las fuentes.
- Separa el hecho de la inferencia.
Repasar
Términos clave
- Liquidez
- La facilidad con la que un activo puede comprarse o venderse sin mover mucho su precio.
- Aprendizaje automático
- Algoritmos que aprenden patrones a partir de datos en lugar de ser programados explícitamente.
- Modelo de lenguaje grande (LLM)
- Un modelo de IA entrenado para predecir y generar texto a partir del contexto.
- Backtesting
- Probar una estrategia sobre datos históricos antes de arriesgar capital real.
Notas de fuentes
Referencias editoriales
Esta lección hace referencia a los siguientes recursos.
Antes de continuar
¿Puedes hacer esto?
- Formula la decisión que se apoya.
- Exige calidad en las fuentes.
- Separa el hecho de la inferencia.
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