Цифра Брокер обновил прогноз по Мгкл

По данным Банка России, рентабельность ломбардного бизнеса находится на рекордно высоких уровнях, демонстрируя стабильность даже в условиях неопределённости.

➡️ В секторе только МГКЛ публично раскрывает финансовые показатели, давая объективную картину состояния рынка ломбардов.

🧮 На фоне этого «Цифра Брокер» подтвердил целевую цену акций $MGKL на уровне 3,44 рубля, что обеспечивает потенциал роста примерно на +30% от текущих цен.

✅ Основные причины оптимизма, судя по данным «Цифра Брокер»:

🔹Компания опережает индекс МосБиржи и показывает лучшие результаты среди конкурентов.

🔹 Кратный рост финансовых показателей: выручка за 8 месяцев 2025 года увеличилась в 3,3 раза и уже превзошла годовую цель.

🔹 Чистая прибыль и EBITDA выросли соответственно в 1,8 раза и в 1,1 раза по сравнению с прошлым годом.

🔹 Высокая устойчивость бизнеса благодаря диверсификации направлений.

🌍 Дальнейшими драйверами роста будет успешное развитие платформ «Ресейл Маркет» и «Ресейл Инвест».

⌚ Акции МГКЛ с начала года обгоняют индекс МосБиржи и сохраняют потенциал роста.

Пишите ✍️, верите ли вы в целевую цену 3,44 от «Цифра Брокер»?
Поставьте 👍 лайк этому посту.

1 комментарий
  • Цель в 3,44 рубля выглядит обоснованно🚀
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