AIBoxBot实操指南：用Google Gemini做美股AI分析的风险预演方法

很多人把大模型当成“预测水晶球”，但我在2026年的真实用法完全不同。AIBoxBot陪我建立的是一套“交易前风险推演流程”，而不是买卖建议。每次研究一只股票前，我都会先用 Gemini 拆解公司基本面、财报变量和行业波动区间，让自己先看到“可能出错的地方”。

具体做法是：不给它价格预测，而是让它列出三种最可能的负面情境，比如业绩不及预期、行业需求下滑或政策变化，再反推这些情境出现时股价可能承受的压力区间。这个过程就像在进场前做一次压力测试。中途我也会结合 AIBox 的信息整合能力，把新闻、财报和行业数据交叉验证。

这套流程的核心不是提高收益，而是避免一次判断失误带来的大幅回撤。对我来说，这才是 AI 真正在投资中的价值——放大理性，而不是放大冲动。

下面是我真实在用的 10 个提示词

 1. 商业理解：'用简单的语言解释这家公司的业务。它解决什么问题，谁为此付费，为什么客户选择它而不是替代品。避免金融术语。' 公司：[代码/名称]

2. 收入分解：'分解这家公司的收入流。哪些部门在增长，哪些在放缓，公司对顶级产品或客户的依赖程度如何？' 公司：[代码]

3. 行业背景：'解释这家公司所在的行业。市场是在增长、稳定还是萎缩？什么长期趋势有利或不利于该业务？' 公司+行业

4. 竞争格局：'列出主要竞争对手，比较他们的定价权、产品实力、规模和竞争壁垒。突出这家公司明显胜出或落后的地方。' 公司：[代码]

5. 财务质量：'分析近年财务质量。重点关注收入增长一致性、利润率、债务水平、现金流强度和资本配置。' 公司：[代码]

6. 风险与下行：'识别这家公司的最大风险。包括业务风险、财务风险、监管威胁和可能永久性伤害业务的因素。' 公司：[代码]

7. 管理团队与执行：'评估管理团队的历史表现。他们过去执行情况如何？他们的决策如何影响长期股东？' 公司：[代码]

8. 牛熊情景：'阐述未来3-5年这只股票的现实牛市和熊市情景。重点关注基本面，而非价格预测。' 股票：[代码]

9. 估值思考：'解释投资者如何评估这家公司。什么假设最重要，什么会合理化更高或更低的估值？' 公司：[代码]

10. 长期论点：'帮助我形成长期投资论点。总结为什么这可能是好投资，什么必须成功，什么信号表明我错了。' 公司：[代码]