На этой неделе рынок ждет не просто отчетность, а вердикт всему технологическому ралли последних двух лет. Если 2024-й был годом надежд, то отчеты Meta, Microsoft и ASML за 2025 год в эту среду должны показать реальную математику «новой экономики».

Согласно прогнозу Citigroup, крупнейшие IT-гиганты — Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta и другие — в ближайшие шесть лет собираются потратить на развитие инфраструктуры для ИИ более $2,8 трлн. (Кажется, слова Цукенберга про «сотни ГигаВатт» Citigroup решили пока проигнорировать в своей оценке, иначе там бы цифра была бы сильно больше).
При этом, по оценкам ведущих аналитических агентств (IDC и Bloomberg Intelligence), прямые доходы от внедрения генеративного ИИ в 2026 году составят лишь $180–$220 млрд.
Мы видим колоссальный разрыв: CAPEX (капитальные затраты) растут экспоненциально, тогда как монетизация через софтверные подписки и облачные сервисы пока догоняет их черепашьими шагами. 

 

 

 

( Читать дальше )

Во вторник Netflix (NFLX) представил отчет за четвертый квартал, и цифры оказались просто отличными — компания превзошла ожидания аналитиков по всем ключевым пунктам:

• EPS (Прибыль на акцию): $0.57 против прогноза в $0.55 (скачок почти на 30% год к году).

• Выручка: $12.05 млрд против ожидаемых $11.97 млрд (рост на 17.6%).

Казалось бы, летим на луну? Ан-нет. Акции упали на 5%. Рынок решил наказать Netflix за то, что компания приостановила байбэки, чтобы направить деньги на покупку Warner Bros.

На мой взгляд, это классическая паника на ровном месте. Как долгосрочный инвестор, я только рад этому падению. Это идеальная возможность купить отличный бизнес за недорого.

Цифры: От хорошего к великому

( Читать дальше )

Всем привет.

Хочу еще раз выразить благодарность за вашу активность под предыдущим лонгридом (https://smart-lab.ru/mobile/topic/1252991/) — для меня это многое значит.

Ну а теперь давайте перейдем непосредственно к сути. Я хочу поделиться своим методом фундаментального анализа. Вернее, метод-то не мой, моё тут только перечень выбранных мной параметров для анализа и логика их оценки.

Чтобы было нагляднее, мы разберем мою систему из 14 ключевых метрик на примере двух пар: Ferrari (RACE) vs. Rivian (RIVN) и Nvidia (NVDA) vs. AMD. Это поможет понять, на что смотреть в первую очередь и почему некоторые цифры весят больше других.

( Читать дальше )

Всем привет!
Ребята, я хочу сказать вам ОГРОМНОЕ спасибо за вашу поддержку и активное обсуждение! 
Мой прошлый пост про скриннер собрал более 8800 просмотров, а сервисом начали пользоваться почти 250 новых человек. Это просто ВАУ!

Что нового?

Я решил не разбазаривать свой запал, который вы мне дали, и поэтому часть выходных провел подправляя недочеты:

 

• Поправил «пустые графики»: На выходных допилил обработку ошибок от Macrotrends. Если данных нет — то теперь вы увидите понятное сообщение, а не просто черный прямоугольник.
  
  
• EV/EBIT в работе: В комментариях был запрос на EV/EBIT. Я почитал — согласен, что метрика полезная. Решил не гнать лошадей, а сделать нормально: хочу не просто цифру в вакууме, а выводить графиком, чтоб можно было посмотреть исторический тренд. Планирую закончить к концу недели.

Кейс недели: Novo Nordisk (NVO) «выстрелил» на 9%

( Читать дальше )

Всем привет.

Я QA-инженер, в инвестициях уже 6 лет. Мой путь стандартный: сначала слушал «гуру», потом поумнел и собрал гигантскую таблицу в Excel. Я из тех, кто не покупает акцию, не посмотрев тренды выручки, маржинальности и ROIC за 5–10 лет.

 

 

В чем была моя личная боль:

На глубокий анализ одной компании по моему чек-листу (14 метрик в динамике) уходило около 2 часов. Забивать руками данные из Macrotrends в таблицу — то еще удовольствие. Самое обидное, когда в конце второго часа понимаешь, что компания — переоцененный шлак с падающей маржой, и время потрачено зря.

Еще одна боль — это «магия цифр» (это касается и книг и обучающих видео).
Книги и видео говорят: «Ищите рост выручки > 7% или ROA > 6.5%». Но почти никто не объясняет — почему? Откуда взялись эти цифры? Почему 7 и 6.5, а не 10 и 8 или не 5 и 3...

 

 

Что я накодил:

Написал сервис на FastAPI, который через API тянет отчетность и делает «Sanity Check» компании за 2 секунды. А вместо слепого следования догмам из книг и видео, я привязал все метрики к усредненным показателям компаний из S&P 500.

( Читать дальше )