Результаты МГКЛ за 10 месяцев 2025

Группа «МГКЛ» раскрыла предварительные операционные результаты за 10 месяцев 2025г.

🔹Выручка выросла в 3,3 раза по сравнению с аналогичным периодом прошлого года и составила около 22,3 млрд ₽. То есть за 10 месяцев выручка в полтора раза выше, чем компания заложила в бизнес плане на на весь текущий год.

📊 Число розничных клиентов группы $MGKL увеличилось до 198 тысяч человек. Рост год к году по числу клиентов составил +8%.

💪 Общие активы группы (товары в ресейле + залоговые займы) увеличились год к году на +4%, до 1,76 млрд ₽.

〽️ Доля товаров, хранящихся свыше 1 квартала составляет всего 10%.

Ранее «МГКЛ» раскрыл информацию по конвертируемому займу. Стало известно максимальное количество объявленных акций (акции не размещены, а просто объявленны: они не торгуются, не оказывают влияния на долю акционеров).
Конвертация облигаций будет в случае, если владельцы облигаций сами примут решение конвертироваться, а им при текущих ценах акций это не выгодно.

Конвертация (а значит и реальное увеличение капитала) будет выгодна держателям конвертируемых облигаций только когда акции $MGKL вырастут до 6 руб и дороже: Так как коэффициент конвертации составляет один к одному, а номинал облигации = 6 руб. А при текущих ценах видимо не будет заявок на конвертацию, и значит увеличения количества акций не произойдет.

Пока же у всех акционеров есть преимущественное право на приобретение конвертируемых облигаций пропорционально их доле в группе «МГКЛ».

🗣 Генеральный директор ПАО «МГКЛ» Алексей Лазутин подсветил долгосрочные цели бизнеса: «Цель нашего бизнес-плана – достичь выручки 32 млрд рублей и чистой прибыли более 4 млрд рублей к 2030 году. Опережающий рост обеспечивается за счет эффективной стратегии масштабирования бизнеса».

Пишите ✍️ есть ли у вас акции МГКЛ?

Поставь лайк 👍 этому посту.

0 комментариев
    посты по тегу
    #

    ПРОМОМЕД закрепляется в топ-3: объем продаж +208% г/г в апреле по версии DSM

    💰По данным апрельского отчёта DSM Group, ПРОМОМЕД вошёл в ТОП-3 фармкомпаний России по стоимостному объёму аптечных продаж в денежном выражении с объемом продаж 5 375,1 млн руб. Компания обогнала такие иностранные компании, как Abbott, KRKA, Sanofi.

    🥇Препарат Компании Тирзетта® находится на первом месте в рейтинге «Топ-20 брендов ЛП по стоимостному объёму продаж в России в апреле 2026 года» с долей 1,8%.

    💊Категория «Пищеварительный тракт и обмен веществ» стала самой быстрорастущей АТС-группой I уровня: продажи препаратов этой категории выросли на 32,4% год к году. В число наиболее быстрорастущих препаратов по стоимостному объёму продаж, по данным DSM, вошли препараты ПРОМОМЕД для лечения сахарного диабета 2 типа и ожирения Тирзетта® (+19,9% к марту) и Велгия® (+3,7%), а также хондропротектор Амбене® (+2,4%).

    #ПРОМОМЕД #лидерство #фармацевтика

    $PRMD

    MOLOT — наша новая ИИ-модель для поиска вредоносного кода

    Мы уже встроили ее в PT Application Inspector — инструмент для выявления уязвимостей и тестирования безопасности приложений (будет доступна начиная с релиза 6.0). Добавили AI в PT AI, так сказать 😅

    Но перед тем как рассказать про MOLOT, давайте разберемся, зачем компании используют PT Application Inspector 🧐

    Злоумышленники часто эксплуатируют уязвимости в приложениях (программах, сайтах), чтобы проводить кибератаки. По данным наших исследований, в среднем в приложении скрывается больше двух десятков уязвимостей, и каждая пятая из них — высокого уровня опасности. Их эксплуатация может привести к утечкам данных, проникновению в инфраструктуру, простоям сервисов и другим серьезным последствиям для бизнеса.

    Большинство уязвимостей появляется еще на этапе разработки приложений, поэтому чем раньше их обнаружить и исправить, тем лучше. Именно для этого и нужен PT Application Inspector — он помогает находить недостатки в исходном коде, а также выявлять их в уже работающих приложениях.

    Как MOLOT дополняет PT AI 🔨

    MOLOT — это модель, которая ищет вредоносный код в программах на популярных языках — Python, JavaScript и TypeScript. Ключевая особенность в том, что модель анализирует не отдельные фрагменты кода, а программу как последовательность действий и оценивает, складываются ли они в опасный сценарий.

    Это важно, потому что вредоносный код не всегда выглядит подозрительно. Его отдельные действия — например, чтение файлов, отправка запросов или обработка данных — могут смотреться вполне легитимно. Опасность появляется тогда, когда эти действия складываются в определенный сценарий: например, скрипт может прочитать логины и пароли, закодировать их и отправить на сторонний сервер.

    Классические правила такие сценарии пропускают. А MOLOT — нет: он анализирует эти действия и делает выводы о том, представляют ли они угрозу (примерно так же, как большие языковые модели понимают текст по последовательности слов). Такой подход делает обнаружение вредоносного кода точнее: в тестах MOLOT показывает результат лучше классических правил на 15%.

    Благодаря этому PT Application Inspector стал вторым в мире SAST-продуктом, который умеет находить угрозы не только по отдельным ошибкам в коде, но и по тому, как в целом ведет себя приложение.

    В общем, наша ML-команда продолжает развивать ИИ-инструменты, чтобы усиливать наши решения и делать продукты компаний безопаснее 💪

    #POSI

    MOLOT — наша новая ИИ-модель для поиска вредоносного кода