Опытные трейдеры — клиенты Платформы Viking — иногда делятся с нами интересными кейсами. С их активного согласия сегодня расскажем, какие были возможности для заработка во время июльских дивидендных отсечек.

Коротко:

• Дивотсечка МТС 9 июля. Акция на планке весь первый час торгов.
• Раздвижка спреда дала возможность для арбитража: 348 → 519 пунктов.
• Результат: +312% годовых на сделке.

Ниже рассказываем, как это работает, что было с другими бумагами в этот день и на что обратить внимание, чтобы не улететь в минус.

Как заработать на дивидендном гэпе

Одной из самых ярких историй 9 июля стала дивотсечка МТС.

Ситуация:
Доходность по дивидендам: 16,68% (35 руб);
Спред с дивидендами: -2538 пунктов;
Бездивидендная база: 507 пунктов.

Цена закрытия на предыдущий день (9.07): 209,8
На следующий день открытие (10.07): 178,8
Динамика: -14,78%

В день отсечки акция встала на планку, и всю утреннюю сессию полноценная торговля отсутствовала. Котировки периодически оживали, но потом снова попадали под ограничение торгов из-за отсутствия покупателей. В рабочий режим бумага вернулась только после 10:00.

( Читать дальше )

На выходных предлагаю изучить трафик торговых судов в Черном море. OSINT-инструменты можно использовать не только для оценки экспорта СПГ у Новатэка.

Отслеживая заходы и выходы крупных судов, их тип, размеры и маршруты, можно оценивать динамику вывоза нефти, зерна и других грузов из Новороссийска.

Новороссийск — один из ключевых экспортных узлов страны. Через него проходит до трети российского экспорта зерна.

В нефтяной логистике роль тоже велика: доля Новороссийска оценивается примерно в 14% морских отгрузок российской нефти и до 20% всего экспорта сырой нефти. Сюда поступает нефть из Поволжья и Сибири, рядом находится конечная точка КТК с казахстанским сырьём.

Что видно по судовому трафику

AIS-данные не позволяют точно посчитать грузооборот, но дают представление о направлении изменений.

( 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 )

Последний месяц мне с завидной регулярностью предлагают одну и ту же сделку: перевести заблокированные бумаги из Т-Инвестиций (которых к слову у меня нет, но предлагающие могут быть не в курсе)  к соседнему брокеру депозитарным переводом, поучаствовать там в обмене — и получить вместо замороженных Apple и Tesla живые акции Сбербанка, которые можно спокойно продать в стакан. За комиссию в 5%.

Я решил разобраться, как это дело устроено. Дальше лишь мои предположения: то что удалось собрать из документов, реестров и разговоров с профучастниками разного калибра.

Подписывайтесь на мой тг: там более профессиональные материалы про рынок акций — ссылка ниже.

https://t.me/+37YDgqwV2bM3ZTcy

Часть 1. Улица Киевская, дом 7

Есть в Москве, в Дорогомилово, бизнес-центр на улице Киевской, 7, корпус 2. По этому адресу живут 57 организаций. Нас интересуют примерно полсотни из них.

Здесь зарегистрировано ООО «СФН» — «Современные фонды недвижимости», управляющая компания с лицензией ЦБ от октября 2020 года.

( Читать дальше )

Мы проверили главный миф про «покупай страх» на 16 годах IMOEX. И я бы не спешил делать из страха точку входа

Есть фраза, которую на рынке повторяют так часто, что она почти перестала звучать как мысль:

«Покупай, когда всем страшно».

Звучит красиво. Особенно после того, как рынок уже отскочил и на графике всё задним числом выглядит очевидно.

Но если ты сидишь внутри рынка в моменте, а не смотришь на него через год, всё выглядит иначе.

Страх редко приходит аккуратно. Он не звонит в колокольчик и не говорит: «всё, теперь дно».

Чаще он выглядит как плохие новости, гэпы, маржинальные продажи, молчание покупателей, злые комментарии в чатах и желание хотя бы что-то сделать, чтобы вернуть контроль.

Вот именно эту вещь я и хотел проверить на данных.

Мы собрали свой индекс страха и жадности для российского рынка, прогнали его на 4058 торговых днях с 2010 по 2026 год и получили вывод, который мне самому не очень понравился.

Крайний страх на IMOEX часто означает не дно.

( Читать дальше )

За чем я слежу и планирую покупать

Последние несколько месяцев рынок задавал себе один главный вопрос: стоит ли по-прежнему делать ставку на HBM-память, передовую упаковку чипов и процессоры, или этот инвестиционный тезис уже слишком перегрет?

Вполне справедливый вопрос.

Появление агентного искусственного интеллекта очень быстро изменило структуру спроса.

Когда ИИ перестал быть просто чат-ботом и начал заниматься рассуждениями, программированием, использованием инструментов и выполнением многошаговых задач, инвесторы осознали одну важную вещь:

Таким системам требуется значительно больше вычислительных ресурсов, пропускной способности памяти, мощностей по упаковке чипов и общей вычислительной инфраструктуры, чем предполагалось ранее.

Именно поэтому акции таких компаний, как Micron, SK Hynix и AMD, показали столь сильный рост.

Развитие ИИ представляет собой не одно узкое место. Это целая последовательность узких мест, которые возникают одно за другим по мере развития отрасли.

И если опираться на тенденции, описанные в этой статье, следующим ограничивающим фактором, вероятно, станут уже совсем другие сегменты рынка.

( Читать дальше )

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 )