#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

Мечтаешь зарабатывать на аренде? Тогда тебе точно нужно прочитать эту статью 👇

Давайте смотреть правде в глаза: сегодня уже почти не осталось тех, кого хоть раз в жизни не пробовали «развести». А с появлением интернета таких людей и вовсе можно смело приравнять к нулю. Всё потому, что лох — не мамонт, он не вымрет. И это, увы, про нас с вами...


Ты ни разу не попадался на чей-то развод? Моё уважение, можешь дальше не читать...

А всех, кто уже успел попасть на удочку, или не хочет чтобы подобное произошло в будущем, прошу уделить этой статье ещё пару минут — не пожалеете.

Мошенники не дремлют. Они постоянно изобретают новые способы, чтобы ловко и незаметно прибрать к рукам наши кровные...
Схемы по выкачиванию денег с доверчивых… и даже с недоверчивых граждан… множатся как грибы:
Есть среди них и откровенно топорные варианты (что то типа: «На ваше имя только что пытались оформить кредит! Надо срочно перевести деньги на безопасный счёт! Диктуйте номер карты!»...

А есть — красивые многоходовки, после которых жертва порой даже не понимает, что вся эта заваруха затевалась лишь с одной целью: нагреть её на кругленькую сумму.

( Читать дальше )