Часть 1. Знакомство

Есть в Воронеже улица. На ней в 1968 году родился мальчик, который через пятьдесят восемь лет станет крупнейшим частным акционером главного государственного банка страны.

Казалось бы, ну купил человек акций, что тут такого. На Мосбирже физлица каждый день что-то покупают. Только Юрченко — это не «физлицо». Это 10,86% акций ВТБ на 66 миллиардов рублей. И заявка в наблюдательный совет банка, на сегодня контролируемого государством.

Весь Позитив, ЛСР, Астра, Озон Фарма, Селигдар, Новабев, Самолёт, Аренадата — каждая из этих компаний целиком стоит на момент написания статьи меньше, чем 66 млрд рублей по капитализации. Это масштаб одного человека против целых публичных бизнесов.

Имя: Евгений Валерьевич Юрченко. Воронежский государственный университет, факультет радиофизики и электроники (1992), потом экономфак того же ВГУ (1994). Кандидат экономических наук, доцент.

Сейчас Юрченко публичная фигура с заявленной целью: «работать в наблюдательном совете ВТБ, разработать стратегию повышения капитализации государственного банка» (по его собственным словам в интервью РБК, февраль 2026).

( Читать дальше )

#AI #datacenters #YDEX #SBER

t.me/zzz_NonameResearch

Со стороны компаний часто можно увидеть информационные вбросы по поводу того что по каким-то бенчмаркам Гигачат Сбера или Алиса AI Яндекса обошли какие-то китайские LLM модели. Главы компаний на различных отраслевых мероприятиях говорят о том, что они находятся на острие технологического прогресса в сфере ИИ.

В этом посте я хочу объяснить почему это все попросту не может быть правдой и не будет правдой в ближайшие 5 лет как минимум, да и в целом наверное никогда. 

_______________

Сначала давайте убедимся в том, что Российские модели сильно отстают от передовых моделей США и Китая

В таблице ниже приведено сравнение передовых (фронтирных/frontier) моделей от текущих глобальных лидеров в этом напарвлении (Anthropic с моделью Claude, Open AI с моделью Chat GPT и Google c моделью Gemini), от китайских лидеров (Alibaba c Qwen и DeepSeek) c нашими моделями от Яндекса и Сбера.

Сразу следует отметить, что по российским моделям тяжело собрать сопоставимые данные. Российские модели объективно отстают на поколение-полтора, и их собственные бенчмарки несопоставимы с международными (тестировались против GPT-4o/Qwen-2.5, а не текущих флагманов) поэтому сравнение получается неполным.

( 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 )

Сложный процент. Великая магия математики, помогающая инвестору богатеть.
Сегодня поговорим о том, почему это не работает в реальном мире.

Магия математики vs Суровая реальность

Что будет, если мы станем инвестировать всего по 500 рублей в месяц под ставку 10% годовых 50 лет?



Внеся за это время 300 тысяч, мы получим капитал почти в 9 миллионов рублей.
Цифры завораживают. Математически магия сложного процента заключается именно в этом.

Есть только один нюанс: где взять эти 10% на протяжении 50 лет?

 

Считаем честно: доходность, налоги, инфляция

• Я посчитал среднегодовую доходность индекса полной доходности Мосбиржи с 2003 года. Вышло 13,08% годовых.
  
  
• Я посчитал инфляцию согласно данным ЦБ* - среднегодовое значение 6.29%.
  Внимание, это официальная инфляция (совпадает ли она с вашей личной — вопрос открытый)
  
  
• Я не знаю, как корректно учесть в рассчётах налоговые льготы **, поэтому учитывать их не буду. 
  Возьмём налог как 13% ***.
  Цифры это исказит, но глобально суть не поменяет. 

( Читать дальше )

Рынок оценивает Новатэк через отчётность и новости, причем не самые хорошие в последнее время. Но если посмотреть на реальные поставки СПГ через AIS-данные (движение судов), картина уже заметно изменилась — и рынок этого пока не учитывает.

Как это выглядит применительно к Новатэку и его СПГ-проектам:

1) Цены на газ на фоне событий на Ближнем востоке заметно выросли – в Европе так вообще на максимумах за последние 2 года.

2) Все новые и новые публикации о переговорах о поставках российского газа новым покупателям.

3) в конце 2025 года к флоту на проекте Арктик СПГ-2 добавился новый спг-танкер ледового класса «Алексей Косыгин», при том, что ранее именно дефицит флота на проекте назывался одной из главных причин неполной загрузки.

4) При этом цена акций Новатэка после роста в начале марта откатилась на уровни 2025 года.

Почему так?

Рынок пока не видит влияния этих событий на результаты компании, а пока учитывает негативные геополитические новости, прошлогоднюю информацию о проблемах с развитием проекта Арктик СПГ 2.

( Читать дальше )

 

Большинство людей думают: «Я просто перевёл деньги другу» или «Это была продажа на Авито, причём тут налоговая?». Но система работает иначе. Банки давно стали глазами ФНС. И вот что именно они видят — по закону и автоматически.

---

Что банки обязаны сообщать в Росфинмониторинг и ФНС

Здесь важно разделить два потока информации: Росфинмониторинг и ФНС — это разные ведомства с разными задачами, но оба получают данные от банков.

Банки обязаны направлять сообщения в Росфинмониторинг по закону 115-ФЗ при следующих операциях:

Снятие наличных или пополнение счёта на сумму от 600 000 рублей — автоматически, без каких-либо вопросов. Это не «подозрительно», это просто обязательная отчётность.

Операции с недвижимостью на сумму от 3 000 000 рублей — любые расчёты, аренда, покупка.

Регулярные переводы между физлицами, которые банк квалифицирует как предпринимательскую деятельность. Критерии размытые, но банк смотрит на частоту, суммы, количество контрагентов.

( Читать дальше )

Важные новости как всегда проходят незаметно в ленте информационного шума. Сегодня Михаил Мишустин постановлением закрепил остановку работы бюджетного правила

О чем речь
В России существует механизм стабилизации доходов бюджета от продажи нефти. Назначается цена отсечения (сейчас 59$), если нефть продается дороже — лишние деньги уходят в Фонд национального благосостояния (ФНБ), на них покупается золото и иностранная валюта. Если нефть дешевле — недостача в бюджете покрывается из Фонда национального благосостояния (на рисунке — грубое отображение работы правила).

С начала СВО объем ликвидных средств ФНБ (то что легко продать) сократился больше чем вдвое (8,43 трлн ₽ → 4,04 трлн ₽), а после начала СВО ВС США в Иране минфин приостановил валютные операции. Не просто так — решили пересмотреть цену отсечения нефти. Причины:

• слишком дешевая нефть «убивала» запасы ФНБ
• постоянные продажи валюты сильно укрепляли рубль. Дорогой рубль → низкие доходы экспортеров → дыра в бюджете России

( Читать дальше )

В комментах к прошлом посту про «оптимальные портфели» написали, что это я нечестно взял в качестве примера оптимизацию по Modern Portfolio Theory 70-летней давности – надо просто брать современные модели получше из тех, которыми пользуются топовые хедж-фонды! Например, Risk Parity.

Небольшая историческая справка: эту штуку популяризовал в конце 90-х Рэй Далио из известного хедж-фонда Bridgewater. Идея там такая: в классическом портфеле 60/40 на акции в структуре отведено 60%, но при этом из-за высокой волатильности они по факту обеспечивают до 90% риска портфеля – перекос! Так что, «по уму» надо выстраивать в портфеле более сбалансированную структуру именно по волатильности компонентов.

Но снижать долю акций – это получилось бы слишком грустно с точки зрения ожидаемой доходности. Поэтому Risk Parity портфель поступает интереснее: а давайте просто облигации возьмем с плечом! Ну там, ничего конского, всего лишь плечо х2–х3…

В следующие 20 лет уровень ставок по американским облигациям плавно спустился с 7% до 1,5% годовых: бонды дичайше росли, и Risk Parity портфель Далио (где они были взяты с плечом) показывал прекрасные результаты – особенно на фоне просадок в акциях в 2000 и 2008 годах.

( Читать дальше )

Недавно я пробовал машинное обучение на Московской бирже, пытаясь найти полезные признаки и при этом опираясь в поисках этих признаков на советы ИИ ассистентов, а поиск самого алгоритма переложил на ML.

Технически всё заработало, но уже после экспериментов я понял что есть один нюанс — все ИИ помощники энциклопедически умны и знают абсолютно все алгоритмы и подходы, но у них нет практического опыта и для них все стратегии «на одно лицо». Попытки предсказания цены — это самый очевидный и простой путь, в который ИИ помощник легко уводит пользователя.

Многие в статье про машинное обучение на Московской бирже пришли ко мне с советами или с критикой моего подхода в комментариях, но один человек связался со мной и подсказал, что на рынок можно смотреть совершенно по‑другому. Без угадывания цен, без работы с таймфреймами, опираясь только на цену.

Человека зовут Дмитрий Шалаев. Эта наша совместная с ним статья.

 Дмитрий Шалаев

Дмитрий математик, который смотрит на графики не как на картинки, а как на стохастические процессы.

( Читать дальше )

Мы собрали для вас все макро-прогнозы от брокеров и управляющих компаний и свели их в одну таблицу.
 
Сохрани себе, проверишь в конце года у кого что сбылось.

@mozgovikresearch