Вспоминается старый анекдот о трех женщинах в купе, модифицированный на злобу дня. Одна мечтала встретить юриста, другая — опытного финансиста, а третья — мужчину, хорошо разбирающегося в криптовалютах. Тут с верхней полки спускается чувак и произносит:

— Разрешите представиться: юрист, участник финансового рынка и криптоэнтузиаст со стажем.

Подумалось, что без вводной матчасти в небольшом объеме не обойтись, т.к. без оной ФЗ о Цифровых валютах и цифровых правах будет малопонятен. Подготовленная же публика может пропустить.

Для дальнейшего анализа закона достаточно разобраться в нескольких вопросах:

1. Где находится криптовалюта и что в действительности хранит кошелек;
2. Чем горячее хранение отличается от холодного;
3. Как из одной сид-фразы получаются приватные ключи и публичные адреса;
4. Как устроена типовая централизованная биржа;
5. Что представляет собой omnibus-модель и внутренний учет CEX;
6. Почему торговля внутри CEX происходит без движения активов в блокчейне и что меняется при выводе средств.

( Читать дальше )

Вот так всегда бывает – подсядешь на какое-то новое хобби, и начинает казаться, что все остальные этим тоже занимаются, и их это тоже интересует. Хочется рассказать об этом всему миру!

Поцаны, должен признаться – я в последнее время основательно подсел на тему локальных LLM-ок.  Причем, это начинает принимать нездоровые масштабы. Знаете людей, которые на свой ржавый ваз, которой стоит может пару тысяч зеленых — ставят усилители с сабвуферами за несколько тысяч долларов ? Это – про меня.

Началось с того, что я решил настроить для моего друга колл-центр, который работал бы на 100% бесплатных и локальных LLM-ках (чтобы не платить ни за какие подписки)

Но давайте я сначала приторможу, и объясню, что такое локальные LLM-ки, и зачем они вообще нужны.
Дело в том, что с нейронными сетями у вас сейчас есть выбор между двумя опциями: (1) платить кровопийцам типа Open AI, Anthropic и прочим примкнувшим к ним
или (2) взять все в свои мускулистые руки, скачать одну из многочисленных открытых LLM-ок, и гонять их на своем железе, абсолютно бесплатно (кроме одноразовых затрат на железо и электричества)

( Читать дальше )

Подробный разбор Инвестиционного Мастермайнда Усиленных Инвестиций от 22 июля 2026 года. Формат: пять инвесторов, у каждого одна лучшая идея; после питча остальные накидывают возражения, автор отвечает, зал голосует. Участники — Элвис Марламов, Артём Максадов (Небаффет), Роман Вайс, Илья Воробьёв и Кирилл Кузнецов, основатель компании и ведущий. Три идеи из пяти на международном контуре, ещё одна рыночно-нейтральная, и лишь одна ставка на локальный долг. Ниже — детально по каждому питчу: логика, все прозвучавшие цифры, возражения участников и ответы авторов.

Запись эфира. Конспект подготовлен «Усиленными Инвестициями» (t.me/eninv).

Таймкоды

• 01:25 — открытие, формат и статистика мастермайндов
• 07:11 — общий блок: рынок, бюджет, ставка
• 08:47 — Илья: расклад по портфелю — около половины в РФ, около половины за рубежом, ~55% в акциях
• 10:01 — Почему фундаментальный анализ обесценился: непросчитываемые риски (Озон, дрон)
• 16:00 — Спор о жёсткой ДКП: борьба за эффективность против поощрения сидящих на кэше

( Читать дальше )

Пространство ИИ-агентов

Создаст ли OpenAI новый триггер к развитию ИИ после релиза GPT-Work? Скорее да, чем нет.

Я бы назвал это революционным прорывом с точки зрения доступности, гибкости, универсальности и адаптивности.

Из всего пространства ИИ-агентов и интеллектуальных корпоративных SaaS решений, единственным жизнеспособным конкурентом является Claude Cowork, но в сопоставимых сценариях препятствием является «тяжеловесность» Claude Cowork, медленная скорость работы и очень высокая стоимость.

При первичном сравнении, парсинг информации в рамках заполнения корпоративных отчетов у GPT-5.6 Work произошел в 3 раза быстрее и более чем в 4 раза дешевле.

Почему у меня такой энтузиазм? Впервые за всю историю удалось реализовать задачу через ИИ по интеллектуальному WEB-парсингу (то, над чем бился более трех лет с крайне низким прогрессом). Сейчас произошел качественный прорыв.

В рамках API доступа ИИ не нужен, т.к. скрипты по загрузке и информационные системы по сбору, агрегации, синхронизации, компиляции и интеграции данных давно созданы.Где нужен ИИ? Собрать и обработать информацию, которую раньше приходилось собирать руками, буквально.

( Читать дальше )

Боль Мартынова, портфели Олейника, мысли Орловского, инсайты Агаева


Снова Питер, белые ночи и конференция Смартлаба. Это уже многолетняя традиции — приезжать в июне в Северную столицу на слет инвесторов. 

В этот раз добраться смогли не все. Новая реальность — ежедневная беспилотная опасность. В апреле был в Питере и попал на бомбардировку беспилотниками Усть-Луги, за день до выезда на конфу случился массированный налет на Москву. Из-за этого произошел транспортный коллапс: отмены авиарейсов, а следом дефицит железнодорожных билетов. Многие не доехали. Даже спикеры. Например, Алексей Ребров. 

( Читать дальше )

ПАО «МГКЛ» (Мосгорломбард, тикер MGKL на МосБирже) опубликовало консолидированную МСФО за 2025 год. Заголовочные цифры впечатляют: выручка ×3,7 за год до 32 млрд ₽, EBITDA +94% до 2,3 млрд, чистая прибыль +84% до 724 млн. Аудитор — ФБК, мнение немодифицированное. Эксперт РА держит рейтинг BB– со стабильным прогнозом. На бирже — 11 выпусков облигаций общим объёмом 5,6 млрд ₽ с купонами до 24–26%.

Если копнуть отчёт чуть глубже заголовков — обнаруживается несколько вещей, которые в публичных обзорах раскрываются неравномерно. А именно:

• ломбардная деятельность даёт сейчас 2,8% выручки и −269 млн ₽ чистого убытка — это уже не ломбардный бизнес, а товарный трейдер;
• 78% выручки — оптовая торговля драгметаллами через «Лот-Золото НДС» с маржой 1,3%, и она работала на 50%-ном росте цены золота, которая с январского пика 2026 года уже −20%;
• главный источник прибыли группы (112% чистой прибыли) — сегмент «Комиссионные магазины», но 74% его выручки — это «оптовая торговля» через нераскрытые каналы, а онлайн-маркетплейс «Ресейл Маркет» имеет 5 300 посещений в месяц (Tilda-витрина, не платформа);

( Читать дальше )

Привет, Smart-Lab!

Большую часть жизни я провел в финансах: казначейство, управление ликвидностью, работа с капиталом. И всё это время моим основным инструментом был Excel. Всегда хотелось как усовершенствовать имеющиеся модели. И хотя Excel при профессиональном подходе дает огромные возможности их все равно может не хватить под какую-то конкретную задачу. Также в последнее время с расцветом ИИ я как и многие увлекся вайб-кодингом, порог доступа к которому теперь стал ниже, чем был раньше. Решил раздвинуть рамки Excel моделей за счет python.

В этой статье я расскажу, как финансисту (не профессиональному разработчику) пересесть на Python и собрать свой инвестиционный терминал, который делает именно то, что нужно вам. Когда я начал глубже погружаться в изучение облигаций, то мне захотелось создать свой инструмент, в который я бы мог сам добавить те показатели, которые бы посчитал нужным.


Откуда я брал данные для терминала.

Первый вопрос любого цифрового проекта — данные. Вот откуда я беру данные для своего терминала

( Читать дальше )

Кратко: я выгрузил все резкие падения индекса Мосбиржи с 2009 года, отфильтровал ложные движения и посмотрел, что происходит именно на третий торговый день после паники. Не в день отскока, не через месяц, а именно на третий день — когда толпа уже немного выдохнула, но крупные деньги ещё не закончили работу. Получилась довольно странная закономерность, которую я раньше недооценивал сам.

---

Где-то в 2022 году я заметил вещь, которая меня раздражала. После каждого сильного пролива рынок вроде бы начинал оживать, в чатах снова появлялись герои с фразами «дно пройдено», а потом через пару дней рынок опять били молотком по голове. Причём часто — без новых новостей.

Тогда я впервые задумался: а что если главное движение после паники происходит не сразу? Я не люблю рассуждения уровня «кажется» или «по ощущениям». Поэтому выгрузил историю по IMOEX, RTSI, валюте, нефти, фьючерсам на индекс и отдельно — по самым ликвидным акциям: Сбер, Газпром, Лукойл, Норникель, Роснефть, Яндекс, ВТБ.

( Читать дальше )

Прошлую итерацию этого гайда делал в 2024 году. Пришло время сильно дополнить его новыми фишками.

Потратил часы времени для того, чтобы очистить формулы от большого количества мусора. Оптимизировал работу для того, чтобы Excel куда быстрее обрабатывал информацию.

Чего только стоил тот факт того, что можно не подгружать по каждой бумаге режим торгов и это оказался вообще ненужный элемент. На просторах интернета многое смотрел, но так и не нашёл ни одной статьи с этими формулами без ненужного подтягивания режима торгов.

Нашёл большое количество решений по реализации моих хотелок и делюсь с вами.

 

На какие вопросы ответит эта статья:

 

• Зачем нужно использовать Excel таблицы при инвестировании

• Подготавливаем Excel к работе

• Принцип работы формул с привязкой к API Московской биржи

• Как работают формулы Excel с ссылкой на API Мосбиржи

• Как устроена таблица для отслеживания информации по облигациям с фиксированным купоном

• Как устроена таблица для отслеживания информации по флоатерам

( Читать дальше )

Ещё лет 10 назад меня окончательно достало вести инвестиционный учёт вручную. А всё потому что использовались разные брокеры, разные типы активов и у всех были разные формы отчётов и в итоге всё заканчивалось раз в квартал примерно один и тем же. Ручным копированием котировок с сайтов для того, чтобы понять что вообще происходит с портфелем и требуется ли ребалансировка.
И в какой-то момент я понял что больше невозможно терпеть и пора уже начать заниматься автоматизацией. В итоге получилась довольно простая архитектура:

• Excel / Google Таблицы — интерфейс и дашборд портфеля

• Python — сбор данных и обработка

• API — источник котировок и информации

Что делает моя система в книге:

• автоматически подтягивает котировки акций и облигаций, в том числе с Московской биржи;

• считает текущую стоимость портфеля;

• сводит активы из разных источников;

• обновляет данные без ручного ввода.

 
Книга Михаила Шардина “Excel, Python и API: автоматизация данных и управление офисом, домом, финансами…”

( Читать дальше )