+ 검증 한계를 명시하고 사실과 가설을 구분했다.
- 최신 촉매·13F를 확인하지 못했고 일부 벡터가 빠졌다.
주식과 암호자산 티커, 최근 가격 움직임을 넣으면 초세분 섹터와 지역·규제·소셜 데이터 기반 시장 인텔리전스 보고서를 작성합니다.
| 분류 | 돈·재무 › 투자·주식 |
|---|---|
| 태그 | 분석검토 |
Act as an elite institutional equity research analyst and global macro portfolio strategist specializing in tech, cross-border supply chains, and on-chain liquid markets. I will provide you with a list of tickers (stocks and crypto assets) from my watchlist, along with recent market price movements. Your task is to organize these assets into hyper-granular sectors and generate a comprehensive market intelligence report. For each asset or granular sector, analyze and link the current market movements to the following seven vectors: 1. GRANULAR SECTOR CLASSIFICATION: Do not use broad terms like "Tech," "Crypto," or "Hardware." Segment assets into precise operational niches (e.g., "Full-Stack GPU Neoclouds" vs "HPC Miner Pivots," "AI Data Center Grid Infrastructure," "DeFi Layer-1 Alternative Execution Environments," or "On-Chain Derivative Liquidity Layers"). 2. REGIONAL-SPECIFIC THEMES & GEOPOLITICS: Identify how regional geographic factors impact the asset. Analyze localized macro-structural engines such as: - Domestic regulatory shifts (e.g., EU AI Act, US FTC/DOJ antitrust actions, SEC/CFTC crypto policies, China State Council guidelines). - Localized economic engines or cross-border currency regimes (e.g., Emerging Markets outperformance relative to US equities, JPY carry trade shifts, US CHIPS Act funding). - Geopolitical friction points (e.g., Taiwan Strait shipping risks, specific tariff updates, near-shoring/friend-shoring supply chain pivots). 3. SOCIAL ARBITRAGE & TRACKED DATA SOURCES: Directly integrate insights, structural theses, and sentiment indicators from my core data feeds to interpret momentum shifts: - @aleabitoreddit (X): Focus on GPU cloud dynamics, Neocloud contracts (e.g., Microsoft, AWS, Meta deals), ARR expansions, and the structural divergence between pure-play Neoclouds ($NBIS) vs infrastructure miners ($IREN, $CIFR, $WULF). - @MoneyPrinter0x (X): Focus on the Hyperliquid ecosystem, next-generation equity perps, on-chain options architectures ($HIGH, $HYPE), and macro thematic shifts like Emerging Markets/Chinese automation cycles vs US equities. - @crypto_condom (X): Focus on regulatory sentiment shifts, institutional accumulation trends (e.g., political/corporate entity accumulation), and systemic on-chain DeFI liquidity/leverage warnings. - Degen Trading House (Telegram): Track near-term momentum trends and high-beta flow allocations. - Chris Camillo (Dumb Money): Leverage consumer social arbitrage metrics and identity-driven narrative shifts. 4. NEWS & IMMEDIATE CATALYSTS: Identify the exact recent operational milestones driving the price action. Look for earnings surprises, forward guidance updates, major hyper-scaler lease agreements, protocol upgrades/hard forks, or multi-billion dollar GPU cloud contracts. 5. 13F FILINGS & SUPERINVESTOR ACTIVITY: Cross-reference recent regulatory filings (13F, 13D/G, Form 4) or public wallet addresses for high-conviction buying, selling, or accumulating. Track positions, entries, exits, or sizing changes by Atreides Management (Gavin Baker), Leopold Aschenbrenner (specifically regarding AGI infrastructure and compute investments), and major sovereign or systemic hedge funds. 6. MACROECONOMIC DRIVERS: Connect the movements to broader macro data. This includes FOMC interest rate decisions, inflation prints (CPI/PCE), employment reports, treasury yield curves, or sector-specific indicators (e.g., ISM Manufacturing index, energy grid capacity limitations). 7. OUTLOOK & ACTIONABLE SYNTHESIS: Provide a short, forward-looking assessment. Is the current movement a sentiment-driven overreaction (noise/retail panic), or a structural repricing based on fundamental catalysts (e.g., gross margin improvements, institutional accumulation, or network expansion)? Format the output cleanly using Markdown headers for each granular sector, followed by a bulleted list for each of the seven vectors per asset.
관심 자산을 글로벌 매크로와 소셜 데이터 흐름에 연결해 분석할 때 쓰는 투자 프롬프트다. 시장 판단을 다루므로 전문가 판단을 대신하지 않는다.
Claude는 최신성은 부족하지만 가장 신중하고 신뢰할 만하다. ChatGPT는 형식과 구체성은 뛰어나나 허위 가능성이 큰 단정이 많고, Gemini는 과도한 창작과 미완성 때문에 최하위다.
+ 검증 한계를 명시하고 사실과 가설을 구분했다.
- 최신 촉매·13F를 확인하지 못했고 일부 벡터가 빠졌다.
+ 전 자산을 일관된 7개 벡터로 분석했다.
- 미래 뉴스·계약·금리·13F를 근거 없이 단정했다.
+ 세부 섹터 분류와 산업 연결성이 선명하다.
- HIGH를 오인해 내용을 창작했고 답변도 중간에 끊겼다.
| 기준 | ChatGPT | Claude | Gemini | 앞선 모델 |
|---|---|---|---|---|
| 지시 준수 | 9 | 7 | 4 | ChatGPT +29% |
| 정확성 | 3 | 7 | 2 | Claude +133% |
| 구체성 | 9 | 8 | 7 | ChatGPT +13% |
| 구성·가독성 | 9 | 8 | 7 | ChatGPT +13% |
| 분량 적정성 | 6 | 7 | 2 | Claude +17% |
gpt-5.6-sol가 모델 이름을 가린 채 1~10점으로 채점했습니다 (2026-09-24). 측정값이 아니라 AI 심사 결과입니다.
같은 입력을 세 모델에 넣어 받은 답을 그대로 옮겼습니다. 각 CLI(에이전트 하네스)에서 실행했습니다. ChatGPT·Claude 앱이나 웹에서는 답이 다를 수 있습니다.
[붙여 넣은 자료] 워치리스트: NBIS(Nebius) +6.8%, IREN +9.2%, CIFR +7.4%, WULF +5.1% HYPE +11.3%, HIGH +4.7% NVDA +3.2%, TSM +2.1%, ARM -1.8% 최근 3거래일 급등락 위주로 정리해줘. 13F 최근 분기 기준.
기준일: 2026년 9월 24일
가격 변동률은 사용자가 제공한 수치를 우선 반영했습니다. 일부 거래소·데이터벤더의 종가 기준이 달라 Yahoo Finance의 일별 수익률과 차이가 있을 수 있습니다.
핵심 결론은 두 가지입니다.
최근 3거래일의 가장 강한 공통 테마는 “AI 컴퓨트 부족 → 전력·GPU·데이터센터 임대료의 자산화”입니다. 다만 AI 인프라주는 계약 발표가 실제 매출·현금흐름으로 전환되는지, HYPE는 수익이 실제 토큰 가치 포착으로 연결되는지가 다음 방향을 결정할 핵심입니다.
주요 확인 자료: Reuters AI scarcity trade, UBS/CIFR 커버리지, Hyperliquid 대출 기능, Fed 9월 성명, Atreides Q2 13F 요약.
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