Поиск
Мир через 50 лет. Прогноз без иллюзий
Я хотел бы прожить 100 лет. Не знаю, получится ли. Но прогноз на 50 лет у меня есть.
Фондовый рынок - не двигатель мира. Он всего лишь его отражение. А значит, через 50 лет он не будет и дальше в тренде, он просто станет другим. Именно поэтому учиться и переучиваться - не рекомендация, а условие выживания.
Мой прогноз
Фондовый рынок как способ сохранения богатства исчезнет. Останутся локальные рынки, где то в дебрях Амазонки. Основная торговля уйдёт в токенизированные права, контракты, данные.
Стратегия «купил и держи» обречена. Капитал переедет в энергию, вычислительные мощности, данные, закрытые экосистемы, подписки и доступы
Человеческий труд станет исключением. Почти всё будет автоматизировано. Ценностью останутся смыслы и творчество и они станут элитными, редкими и дорогими. 95% контента заберёт ИИ. Авторство станет супербрендом.
Энергия станет валютой. Кто контролирует энергию - контролирует экономику.
Космос будет милитаризован. Инфраструктура, оружие, преступность (старые добрые пираты 17 века) - просто сменит орбиту.
Одна страна не сможет доминировать. Будут блоки, альянсы и мы видим это уже сейчас.
Платформы станут государствами. Появятся квази-государства. Чиновники поделятся властью с корпорациями, технологии рулят. Гражданство исчезнет. Оно станет сервисом. Подпиской. Уровнем доступа.
Плановая экономика вернётся. Но вместо Госплана - нейросеть. Она будет считать спрос, предложение и ваши калории.
Безусловный доход станет интерфейсом. Деньги будут со сроком годности. Товары же - опять по талонам, но цифровым. Алкоголь и наркотики - по рейтингу лояльности. Человек - это просто профиль данных. Турпоездка не право, а опция в подписке "Премиум-жизнь"
Ваш выбор - это результат рекомендательной модели. И, возможно, внуки спросят: "Дед, а что такое свобода?"
Теперь посмотрите на свои активы и ответьте честно - если биржи закроют на 10 лет? Ваши активы сохранят ценность? А если их закроют навсегда?
Итого
❇️ Прогнозировать на 50 лет бессмысленно. Но не готовиться к 2075 очень опасно.
❇️ Проверьте свой человеческий капитал. Запишите, каких знаний вам не хватает уже сейчас. И повторяйте это регулярно.
Иначе вас ждет трубочка с калориями и базовый доход.
https://t.me/ifitpro
#прогноз
Стоит ли доверить ИИ свой инвестиционный портфель? Как инвесторы используют ии
Почти треть частных инвесторов в России уже формируют свои портфели, опираясь на советы нейросетей.За год популярность этого подхода выросла почти на 15%, выяснили аналитики «Выберу.ру» и IT Smart Finance. Эти данные приводит Коммерсантъ.
Как применяют ИИ инвесторы33% респондентов применяют искусственный интеллект для сбора данных об активах, а каждый пятый и вовсе делегирует ему подбор ценных бумаг. Однако большинство все же рассматривает ИИ как вспомогательный инструмент, оставляя финальные решения за собой.
Аналогичную тактику начинают применять и профессиональные участники рынка. Управляющий директор «Риком-Траст» Дмитрий Целищев в беседе с «Ъ FM» отметил, что его компания экспериментирует с ИИ при построении стратегий. По его словам, искусственный интеллект уже хорошо справляется с техническим анализом и стал серьезным помощником для управляющих. Однако полностью перейти на стратегии, основанные только на ИИ, без участия профессионалов, пока невозможно.
Эксперименты показали, что нейросетям не хватает человеческих качеств — эмпатии и глубокого понимания психологии рынка. Пока ИИ может быть лишь помощником, но не полноценной заменой, резюмирует Целищев.
Основы формирования инвестпортфеляСогласно исследованию, чаще всего (в 75% случаев) россияне при формировании портфеля ориентируются на мнение незарегистрированных экспертов, в том числе зарубежных.К услугам лицензированных финансовых советников обращаюися лишь 14% опрошенных. А вот доля тех, кто полагается на собственный анализ, сократилась за год с 23% до 18%.
В 2025 году спрос россиян на прямые инвестиции вырос почти вдвое, 14% опрошенных готовы добавить в портфель цифровые финансовые активы, а популярность краудлендинговых платформ достигла 36%.
#инвестиции #искусственныйинтеллект #ии #нейросети #нейросеть #бизнес
🏤 Мегановости 🗞 👉📰
1️⃣ "Полюс" $PLZL предложил дивиденды 36₽ за 9 месяцев 2025 года — 30% от EBITDA.
Дата для получения — 22 декабря, решение примут 10 декабря.
Ранее компания уже выплатила 70,85₽, в прошлом году — 130,175₽.
"Полюс" держит стабильные дивиденды и остаётся надёжным золотодобытчиком России.
Технический анализ против искусственного интеллекта: конец эпохи классических паттернов
#инвестиции #теханализ #капитал #трейдинг
Технический анализ десятилетиями был опорой частных трейдеров и профессиональных управляющих. Он вырос из идей Чарльза Доу, Ричарда Шабакера и Джона Мэрфи и превратился в целую культуру: книги, школы, фигуры и сигналы. Его адепты верили, что графики говорят сами за себя и позволяют заглянуть в будущее. Но время изменилось. Искусственный интеллект разрушает привычный мир ТА, обнажая его слабые стороны. Там, где раньше было место для «набивания глаза», теперь остаётся лишь холодный алгоритм, лишённый иллюзий и эмоций.
В этой статье мы рассмотрим ключевые вызовы, с которыми ТА, как торговая концепция сталкивается после внедрения ИИ. С появлением алгоритмов, умеющих анализировать массивы данных в реальном времени, вероятно уйдёт целая эпоха трейдеров-графистов. Те неэффективности, которые позволял выявлять классический ТА, будут быстро обнаруживаться и столь же быстро исчезать. Проблема распознавания фигур и их монетизации сойдёт на нет — теперь это станет прерогативой машинного анализа.
В статье затрагивается вопрос о том, что ИИ видит все «головы и плечи», «три индейца» и прочие фигуры мгновенно. Как только закономерность проявляется, туда тут же устремляется капитал — и любое преимущество исчезает. То, что вчера было рабочим инструментом, превращается в мираж. То, что когда-то считалось искусством, становится статистической иллюзией. Уникальный взгляд трейдера растворяется в океане данных, а фигуры перестают быть сигналами, превращаясь в графический фольклор.
История техничного анализа: путь от зарождения к этапу кризиса
Истоки технического анализа уходят в конец XIX века. Чарльз Доу, издатель Wall Street Journal, сформулировал идеи, ставшие основой «теории Доу»: рынок учитывает всё, движение цен подчиняется трендам, а история склонна повторяться. Его последователи развивали эти мысли, создавая первые методы графического анализа. В XX веке Ричард Шабакер систематизировал фигуры и паттерны, а Джон Мэрфи превратил ТА в популярный учебник для целых поколений трейдеров. Позднее японские свечные модели добавили глубины и визуального богатства.
На этой базе выросла целая культура: появились специализированные школы, ассоциации трейдеров и десятки бестселлеров. ТА стал «библией» для индивидуальных инвесторов во второй половине XX века. Более того, на волне его популярности некоторым трейдерам удалось сколотить внушительные капиталы. Классическим примером считается Ричард Деннис, который в 1970-х годах заработал миллионы, применяя простые трендовые стратегии.
Другой яркий случай — Николас Дарвас, танцор по профессии, превративший $25 000 в более чем $2 000 000, используя собственный метод «коробок». А ещё раньше легендарный Джесси Ливермор, один из первых спекулянтов XX века, показал, что следование трендам и чтение графиков могут приносить баснословные состояния — хотя и сопряжены с риском катастрофических потерь.
От пика популярности к иллюзии: Как искусственный интеллект ускоряет «реалити‑чек» для паттернов технического анализа
В 1990‑е годы ТА переживал золотой век. Простые правила — скользящие средние, пробои диапазонов — работали на истории и приносили прибыль. Но затем пришёл момент истины. Строгие статистические тесты показали: большая часть сигналов ТА — иллюзия. Хэлберт Уайт в своей работе “A Reality Check for Data Snooping” предложил методологию строгой статистической проверки, которая показала, что многие «успешные» результаты технического анализа были следствием подгонки под данные (data snooping) — ситуации, когда закономерности возникают лишь из-за многократного перебора гипотез на одном и том же наборе данных. Рынок постепенно адаптировался, и то, что казалось рабочим на исторических графиках, перестало приносить устойчивый результат в реальности.
Технический анализ долго жил за счёт веры. Фигуры, свечные модели и трендовые линии казались ключом к предсказанию будущего. И действительно, если раньше после появления паттерна рынок часто двигался в предсказанном направлении, трейдер имел возможность эксплуатировать повышенную вероятность положительного исхода. Но сегодня эту возможность у человека забирают алгоритмы, реагирующие быстрее и эффективнее.
Технический анализ действительно приносил результат, пока оставался оружием немногих. Паттерны вроде «головы и плеч» или «треугольника» работали до тех пор, пока о них знали только посвящённые. Но массовое использование превращало их из источника прибыли в пустую форму. После публикации в медиа пространстве эффективность торговых предикторов резко падала. Сегодня эта логика ускорилась до предела. Машины видят все паттерны сразу и реагируют быстрее человека. Как только закономерность проявляется, туда устремляется капитал — и любая неэффективность исчезает, не успев по-настоящему сработать.
ИИ меняет правила игры в техническом анализе
Искусственный интеллект стал фактором, который обнажил хрупкость классического технического анализа и подтолкнул эту концепцию к глобальной трансформации. Современные алгоритмы способны одновременно анализировать десятки тысяч инструментов, углубляясь в микроструктуру рынка: книгу заявок, кластеры ликвидности, последовательность сделок. Там, где человеческий глаз видит хаос, машина мгновенно выделяет закономерность.
Классический трейдер ждал завершения фигуры, чтобы подтвердить сигнал и войти в сделку. Алгоритм действует иначе: он «чует» паттерн ещё до того, как тот становится очевидным для человека. В результате сигнал, который раньше приносил преимущество, оказывается встроен в цену задолго до того, как частный инвестор успеет нажать кнопку.
Более того, искусственный интеллект не ограничивается «видением» фигур. Он проверяет их статистическую состоятельность в реальном времени на гигантских массивах данных. Там, где трейдеры десятилетиями спорили, работает ли фигура «голова и плечи», алгоритмы дают сухой и беспристрастный ответ: работает или нет.
Примером служит исследование DeepLOB (Oxford-Man Institute, 2018), где нейросеть на основе данных книги заявок научилась предсказывать краткосрочные движения рынка. Другой пример — высокочастотные алгоритмы (HFT), которые используют дисбалансы в потоке ордеров и обеспечивают мгновенное «ценооткрытие», выжимая прибыльность из любых устойчивых закономерностей.
В результате паттерны вроде «головы и плеч», флагов или треугольников всё чаще превращаются в музейные экспонаты истории трейдинга. Они остаются частью финансовой культуры, полезной для понимания прошлого, но в реальной торговле их ценность стремительно убывает.
Что еще остаётся от наследия ТА и с чем эта торговая концепция идет в будущее
Наследие технического анализа не исчезло полностью, а позволяет ему реформироваться в более совершенные торговые модели. Тренд-следование остаётся одной из немногих системных премий на рынке. Его устойчивость подтверждают десятки академических работ, а институциональные фонды активно используют этот инструмент в портфельных стратегиях. В основе тренд-следования — скользящие средние и другие методы сглаживания, отражающие фундаментальное свойство рынка: инерцию ценовых движений. Но не только тренды переживут эпоху ИИ.
Некоторые элементы ТА трансформировались и нашли место в новых подходах, среди которых:
-Индикаторы волатильности (например, Bollinger Bands) используются как модули в более сложных моделях риск-менеджмента.
-Уровни поддержки и сопротивления переродились в анализ зон ликвидности и кластерных ордеров, что теперь активно применяется в микроструктурных исследованиях.
Графические паттерны в чистом виде теряют значимость, но их идея — отражение коллективного поведения — живёт в поведенческих финансах и анализе сентимента. Таким образом, богатая вселенная фигур ТА сжимается до узкого круга элементов, встроенных в более комплексные модели. Визуальные паттерны, которыми пользовались частные трейдеры, становятся скорее культурным наследием, чем рабочим инструментом.
ТА не исчез полностью, но его классическая форма уходит в прошлое. Искусственный интеллект разрушает иллюзию уникальности наблюдений: сигнал виден всем и сразу, реакция становится мгновенной, а данные доступны каждому. Рынок окончательно перестал быть «художественной галереей» для трейдеров, превращаясь в арену алгоритмов.
Трейдер, который продолжает рисовать линии на графике, ведёт бой с тенью — и проигрывает. А тот, кто готов принять ИИ и новые методы анализа, получает шанс остаться в игре и говорить с рынком на его настоящем языке.
Ключевые фразы: технический анализ; искусственный интеллект в трейдинге; алгоритмическая торговля; микроструктура рынка; тренд‑следование; скользящие средние; паттерны графиков; волатильность; уровни ликвидности; поведенческие финансы.
Российские нефтекомпании в затяжном кризисе: что повлекло идеальный шторм для нефтяников в 2025 году
Спад финансовых результатов в первом полугодии 2025 года
Российские нефтяные компании столкнулись с резким ухудшением финансовых показателей по итогам первого полугодия 2025 года. Выручка и прибыль крупнейших игроков сократились двузначными темпами, отражая совокупное влияние падения мировых цен на нефть, санкционных скидок и укрепления рубля.
Ниже приведены ключевые финансовые результаты нескольких ведущих компаний за 1 полугодие 2025 года (с изменением к аналогичному периоду 2024 года):
«Роснефть»: Выручка снизилась на 17,6%, до 4,263 трлн руб., EBITDA – до 1,054 трлн руб. Чистая прибыль упала на 68% – до 245 млрд руб. Руководство отмечает негативное влияние высоких ставок ЦБ РФ и разовых списаний
«Лукойл»: Чистая прибыль сократилась вдвое – до 287,0 млрд руб. против 591,5 млрд руб. годом ранее. Выручка упала почти на 17%, до 3,6 трлн руб. Операционная прибыль и EBITDA снизились примерно на 50% и 38% соответственно.
«Газпром нефть»: Прибыль по МСФО составила 150,5 млрд руб., что на 54,2% ниже уровня прошлого года. Выручка уменьшилась на 12,1% (до 1,775 трлн руб.), EBITDA – на 27,6% (до 510 млрд руб.). Дивиденды за полугодие снижены втрое (17,3 руб. на акцию против 51,96 руб. годом ранее) ввиду падения прибыли.
«Татнефть»: Чистая прибыль упала на 64,2%, до 54,21 млрд руб. (против 151,5 млрд руб. годом ранее). Выручка снизилась на ~5,7%, а операционная прибыль сократилась почти вдвое.
«РуссНефть»: Прибыль уменьшилась более чем втрое – до ~11,8 млрд руб. по МСФО за полугодие.
«Сургутнефтегаз»: из-за курсовой разницы компания показала чистый убыток 452,7 млрд руб. по РСБУ (годом ранее – прибыль ~139,9 млрд руб.). Укрепление рубля привело к обесценению огромных валютных запасов компании, что и обусловило рекордный убыток.
Совокупность этих показателей отражает кризисные явления в отрасли. Судя по всему, всё самое плохое, что могло произойти с нефтедобытчиками, произошло – падение цен на нефть, скидки на российскую нефть, укрепление нацвалюты, рост издержек и налогов образовали своего рода идеальный шторм для нефтяников в 2025 году.
Все издержки выросли, а рублевая цена нефти на уровне 2015–2016 годов
Одним из индикаторов кризиса является снижение рублевой выручки за баррель нефти до уровней середины 2010-х годов. Если пересчитать цену нефти в рублях, учитывая нынешний курс, картина для компаний выглядит тревожно. Например, при цене Urals около $55 за баррель и курсе ~80 ₽/$, нефтяники получают порядка 4 400 ₽ за баррель. Это сопоставимо с показателями 2015–2016 годов: тогда при нефти ~$50 и курсе ~60 ₽ за $ доход составлял около 3 000 ₽ за баррель. Казалось бы, номинально текущая рублевая цена выше, однако за прошедшие 10 лет рубль обесценился почти вдвое из-за инфляции.
С учётом накопленной инфляции, 3 200 ₽ 2015 года эквивалентны примерно 6 300 ₽ в ценах 2025 года. Таким образом, фактическая (реальная) рублёвая выручка нефтяников сейчас даже ниже, чем в пик предыдущего нефтяного кризиса.
Аналитики РБК в 2015 году отмечали, что рублёвая цена нефти заложена в бюджете примерно на уровне 3 165 ₽ за баррель, и падение её ниже грозит стимулированием девальвации со стороны властей. Сегодня этот ориентир уже пройден в реальном выражении. Каждый проданный баррель приносит нефтекомпаниям примерно столько же рублей, сколько 10 лет назад, хотя расходы за это время значительно возросли.
Для примера, средняя цена Urals во втором квартале 2025 г. опускалась до ~$55, курс рубля тогда колебался около 80–85 ₽/$. Это даёт ~4 500 ₽/барр. Для сравнения, во втором квартале 2016 г. Urals стоила ~$45 при курсе ~65 ₽/$ – около 2 925 ₽/барр. За 2016–2025 гг. потребительские цены в РФ выросли более чем в 1,5 раза, поэтому 2 900 ₽ 2016 г. ≈ 5 000–5 500 ₽ в ценах 2025 г. Получается,
нынешняя рублёвая выручка с барреля нефти даже меньше в реальном выражении, чем в 2016 году, когда нефтяники переживали прошлый обвальный спад цен.
см. динамику цен нефти в рублях с 2015 по 2025 гг. в таблице
Укрепление рубля, высокие издержки процентные ставки давят на денежный поток компаний
Укрепление рубля стало серьезным стресс-фактором для отрасли. Национальная валюта заметно усилилась в первой половине 2025 года (на ~21% к доллару с начала января по август) благодаря высоким ставкам ЦБ, экспортным ограничением капитала и прочим мерам. Для нефтяных экспортёров это обернулось снижением рублёвых доходов при тех же затратах в рублях. Крепкий рубль сокращает выручку в нацвалюте, из которой компании финансируют операционные расходы, налоги и инвестиции. Как подчеркнула «Роснефть», укрепление рубля наряду с удешевлением нефти стало одной из причин падения её финансовых показателей в первом полугодии. Аналогичные тренды отмечались и в других компаниях.
Одновременно сократился экспортный приток валюты из-за санкций. Россия вынуждена продавать нефть с дисконтом относительно Brent, что вкупе с укреплением рубля и ценовым потолком G7 привело к тому, что скидки на российскую нефть расширились. Игорь Сечин (глава «Роснефти») отмечал, что ужесточение санкций ЕС и США увеличило дисконт Urals, усилив давление на выручку.
Кроме того, внутренние тарифы и расходы росли быстрее, чем падали доходы: тарифы естественных монополий (Транснефть, РЖД и др.) были проиндексированы на 10–14%, обгоняя инфляцию, что дополнительно давит на издержки нефтяников. Таким образом, финансовый результат сжимается с двух сторон – выручка падает, а часть расходов (транспорт, логистика, проценты по кредитам) растёт.
Высокие внутренние процентные ставки – ещё один фактор, ухудшающий денежный поток.
Ключевая ставка ЦБ РФ долгое время держалась на двузначном уровне (в 2023 г. достигала 12–13%), что удорожает обслуживание долга. По словам Сечина, «запретительно высокая» ставка повышает расходы на проценты, сокращает прибыль и подрывает инвестиционный потенциал компаний.
Рост фискальной нагрузки ухудшил операционные показатели компаний отрасли
Рост фискальной нагрузки также усугубил ситуацию. В 2022–2023 годах правительство РФ приняло ряд мер, повышающих налоги для нефтегазового сектора. В частности, с 2023 года введены временные повышенные ставки НДПИ и экспортных пошлин, призванные дополнительно изъять доходы отрасли в бюджет на фоне его дефицита. Соответствующий закон, подписанный Президентом, предусматривает увеличение налоговой нагрузки на нефтедобывающие компании в 2023–2025 гг. – за счёт повышения НДПИ на нефть бюджет получит дополнительно 629 млрд руб.
По оценкам Минфина, совокупно налоговые изъятия у отрасли (нефть+газ) в эти три года увеличатся на несколько триллионов рублей. Примеры таких изъятий: повышение налога на прибыль до 34% для экспортеров СПГ (2023–2025) и дополнительный сбор с «Газпрома» по 50 млрд руб. в месяц.
Для нефтяников же ключевое – это изменение расчёта НДПИ и демпфера. В итоге нефтяные компании отдают в бюджет до 75–80% прибыли в виде налогов и пошлин. Фактически, при умеренных ценах и крепком рубле, чистая маржа нефтедобычи стала минимальной. Эксперты указывают, что за последнее десятилетие нефтяники перечислили в бюджет около 67 трлн руб., а доля изымаемой прибыли выросла до ~76%. Любое усиление налогового бремени сразу отражается на финансовых результатах компаний и их возможностях инвестировать в рост.
Правда, рост налогов несколько компенсировался сокращением нефтяных субсидий на внутреннем рынке: из-за удешевления нефти уменьшились выплаты по демпферу топливным компаниям. Однако в целом фискальная нагрузка на отрасль сегодня максимальна за десятилетие. Высокие налоги на фоне низкой рублёвой цены нефти привели к тому, что чистые прибыли обвалились даже сильнее, чем выручка, – как мы видим по отчетам всех компаний. В итоге отрасль встала перед выбором: либо сокращать инвестиции, либо наращивать долги для их финансирования (что затруднено высокой ставкой и санкционными ограничениями).
Чем отвечает нефтяники на текущий кризис: снижение издержек и новые технологии
Одним из способов смягчить кризисную ситуацию компании видят жёсткую оптимизацию операционных расходов. В условиях, когда доходы просели, нефтяники стремятся максимально снизить себестоимость добычи. Все крупные игроки объявили о программах экономии: пересматриваются контракты с подрядчиками, сокращаются неэффективные затратные проекты, внедряется режим строгой бережливости.
Например, «Роснефть» заявила о системной работе по сокращению операционных затрат до минимального уровня – несмотря на рост тарифов естественных монополий. Аналогичные меры предпринимают и другие компании, фокусируясь на повышении рентабельности каждого барреля.
Особую ставку нефтекомпании делают на внедрение современных технологий для повышения эффективности. Цифровизация, автоматизация и использование искусственного интеллекта (ИИ) помогают снижать издержки, оптимизировать процессы и принимать более взвешенные решения. В последние годы нефтяной сектор РФ активно инвестирует в цифровые решения – от интеллектуального бурения до предиктивной аналитики в геологоразведке.
Например, «Роснефть» разработала и внедрила систему ИИ «РН-Нейросети» для оптимизации разработки месторождений. Это ПО подбирает оптимальные варианты бурения новых скважин и методов увеличения нефтеотдачи, учитывая геологические данные. В результате внедрения система позволяет увеличить добычу и одновременно снизить операционные затраты; по оценке компании, прибыль от разработки месторождения может вырасти до 30%. Фактически нейросеть быстро перебирает тысячи вариантов сценариев и находит наиболее экономически выгодный, что снижает затраты на бурение и повышает нефтеотдачу. Цифровые решения такого рода ускоряют процессы, исключают ошибки (человеческий фактор) и позволяют экономить миллиарды рублей.
Другой пример – системы предиктивного обслуживания оборудования на базе машинного обучения. «Газпром нефть» и другие компании используют аналитику больших данных, чтобы прогнозировать поломки насосов, компрессоров и предотвратить аварийные простои. Это сокращает непроизводительные потери и ремонтные расходы. Также нефтяники внедряют технологии дистанционного мониторинга месторождений, беспилотники для обследования трубопроводов, роботизацию рутинных операций на промыслах. Все эти новшества позволяют при меньших затратах поддерживать высокий уровень добычи и безопасности.
Отдельно стоит отметить усилия по повышению эффективности капитальных вложений. В условиях ограниченного капитала компании более тщательно отбирают инвестпроекты, рассчитывают их отдачу. Шире применяются проекты внедрения (pilot projects), когда новая технология или методика апробируется на небольшом участке, прежде чем тиражироваться – это снижает риск потратить деньги впустую. Компании обмениваются лучшими практиками, совместно инвестируют в технологические кластеры. Например, государство и бизнес развивают полигон Баженовского проекта (разработка трудноизвлекаемых запасов в свите Баженовской свиты) с привлечением цифровых решений, что в перспективе должно снизить себестоимость добычи на этих сложных запасах.
Таким образом, оптимизация операционных и капитальных затрат стала ключевой стратегией нефтяников в кризис. Использование новых технологий, включая ИИ, даёт ощутимый эффект, повышая контроль за расходами и отдачу от инвестиций. Хотя за один год радикально изменить структуру затрат невозможно, постепенно цифровая трансформация помогает отрасли выстоять под прессом неблагоприятной конъюнктуры.
Расчёт на ослабление рубля как источник долгосрочной стабильности и восстановления инвестиционной активности в отрасли
В среднесрочной перспективе нефтяная отрасль рассчитывает на более слабый рубль, который мог бы вернуть ей приемлемый уровень рублёвой выручки. Считается, что текущий курс (~80 ₽/$) избыточно крепок для экономики, ориентированной на экспорт сырья. Экспортеры заинтересованы в девальвации рубля, поскольку это прямо увеличивает их доходы в национальной валюте. По оценкам аналитиков, бюджету и нефтекомпаниям комфортен курс порядка 100 ₽ за доллар. Такой уровень был бы ближе к равновесному с учётом инфляции последних лет и позволил бы компенсировать часть выпадающих доходов.
Эксперты инвестиционных компаний отмечают, что район ₽100/$ является балансом интересов: при таком курсе экспортеры получают больше рублей за валютную выручку, бюджет выигрывает от дополнительных нефтегазовых доходов, а импортеры и население ещё не испытывают критического давления цен.
В начале 2025 года курс уже подходил к этой отметке (достигал 97–98 руб./$), и многие прогнозы на конец года предполагают возврат в диапазон 95–105 руб. за доллар. Собственно, чтобы вернуть рублёвую цену нефти к приемлемому уровню, властям может потребоваться допустить ослабление рубля. В 2015 году в схожей ситуации рынок наблюдал подобные действия: когда рублёвая цена нефти падала ниже ~3 200 ₽, курс нацвалюты корректировался.
Сейчас, по сравнению с 2022–2023 годами, у правительства меньше стимулов искусственно поддерживать крепкий рубль. Напротив, растущий дефицит бюджета толкает Минфин к валютным интервенциям с обратным знаком – покупать валюту для пополнения резервов (в рамках бюджетного правила), что ослабляет рубль. Кроме того, в августе 2023 г. Банк России возобновил продажи юаней из ФНБ, но объём этих интервенций невелик и не смог развернуть тренд на укрепление рубля.
В отрасли ожидают, что к концу 2025 г. рубль все же девальвирует ближе к фундаментально обоснованному уровню. Если, скажем, средняя цена нефти Urals будет $60, а инфляция за 2015–2025 гг. суммарно около 100%, то эквивалент курса, компенсирующий инфляцию, составит порядка 105 ₽/$ (чтобы рублёвая цена барреля вернулась к уровню 2015 г. в реальном выражении). Многие нефтяные топ-менеджеры негласно называют «комфортным» курс 90–100 руб. за доллар для планирования бюджета компаний. Такое ослабление позволило бы увеличить рублёвые доходы экспортёров на 10–25% относительно текущих, что могло бы частично восстановить их платежеспособность.
Конечно, точные сроки и масштабы возможной девальвации непредсказуемы и зависят от множества факторов – от конъюнктуры нефтяного рынка до санкций и монетарной политики ЦБ. Однако консенсус экспертов склоняется к тому, что курс 80 ₽ не удержится длительно. Уже осенью 2025 г. влияние сезонных факторов (увеличение импорта, выплата дивидендов иностранцам, возможное снижение ставки ЦБ) может ослабить рубль. Для нефтянки это был бы желанный тренд: каждые лишние 10 ₽ в курсе дают порядка +600 млрд руб. годовых доходов отрасли (при экспорте ~200 млн т нефти). Именно поэтому компании спокойно смотрят на перспективу более дешёвого рубля – это естественный механизм балансировки экономики.
#нефть #кризис #инвестиции #капитал #urals #акции
📡 Яндекс: от экосистемы к империи 🦾
💬 Кто сказал, что в России не может быть своей технологической империи? Пока одни компании сдержанно осваивают цифровой ландшафт, Яндекс строит его заново — со своей логикой, правилами и даже столицей, в которой вместо Кремля — дата-центр, а вместо герба — нейросеть.
На встрече с инвесторами, которую провёл директор по связям с инвесторами Яндекс $YDEX Алексей Субботин, стало ясно: это уже не просто поисковик, а целая цифровая держава с планами роста, достойными Кремниевой долины.
«Группа Астра» на ЦИПР: новые партнерства и горизонты
🚀На прошлой неделе в Нижнем Новгороде прошла IT-конференция ЦИПР – ключевое отраслевое событие года, формирующее вектор цифровизации в стране.
🧠 Что такое LLM? 🧐
💬 Представь: ты пишешь вопрос в чат — и получаешь не ссылку на форум 2007 года, а чёткий, понятный ответ. Будто с тобой говорит умный собеседник, который читал всё на свете.
Познакомься: это LLM.
🤖 LLM — это большая языковая модель. Искусственный интеллект, обученный на миллиардах слов и текстов, чтобы понимать и говорить с людьми. Не по шаблону, а по смыслу. Отвечать, писать, объяснять, советовать.
Представляем новый дайджест новостей из мира биотеха и фармацевтики✨
📰«Ведомости» подвели итоги года российской фармотрасли: рынок активно растет, но конкуренция на нем усиливается
Индустрия производства лекарств в России продемонстрировала по итогам года позитивную динамику. Появляются новые инвесторы, строятся предприятия – в течение года было анонсировано несколько крупных проектов. Подробный обзор читайте по ссылке
Уходящий год был успешен для российской фармотрасли - GxP News подвел итоги 2024 года
🌟Импортозамещение, акцент на инновациях, новые нацпроекты до 2030 года, поддержка демографии и другие темы в «итогах года» российской фармацевтической промышленности от редакции GxP News.
🔬В РФ создали ИИ для помощи в прогнозировании метастазов рака легкого
Ученые Сеченовского Университета разработали нейросеть для выявления лимфоваскулярной инвазии в образцах ткани легких при аденокарциноме. Это позволит более точно и быстро определять риски развития метастазов и при необходимости менять схему терапии пациента.
$PRMD
#промомед
Новая программа безопасного вождения снизила число ДТП в такси до 20% RENI совместно с компанией Exodrive (портфельный проект Softline Venture Partners) реализовали программу страхования парков такси с использованием технологий искусственного интеллекта, телематики и BigData с целью снижения уровня аварийности. У первых автопарков-клиентов, внедривших решение, за время проведения пилота было отмечено снижение количества ДТП от 10% до 20%, сократилась средняя тяжесть повреждений автомобиля при ДТП, количество дней, проведенных в ремонте уменьшилось на 25%. Как это работает? Для скоринговой оценки водителя используется трекер, который собирает данные о поездках. Искусственный интеллект далее анализирует поведение водителя за рулем и присваивает ему персональный скоринговый балл, оценивающий вероятность наступления ДТП. Дальнейшая работа с данными происходит в scrum-командах, которые помогают разработать подходы для снижения аварийности. Второй блок программы - работа с мотивацией водителей. Платформа решения, а также мобильное приложение обеспечивают обратную связь с водителями, отображая маневры, треки поездок, динамику изменения скорингового балла и способы его улучшения. Вовлеченность водителей к снижению аварийности одновременно решает задачу по справедливой организации программ мотивации и премирования. В итоге растет eNPS, снижаются текучесть кадров и расходы на привлечение и удержание персонала. Если ДТП все-таки произошло, нейросеть распознает удар, на платформе формируется карточка аварии, которая содержит координаты происшествия, данные о треке “до” и “после” удара, силу и направление удара, модель или “тепловую карту” повреждений автомобиля. Данные поступают диспетчеру в онлайн-режиме для оперативной реакции и помощи. «В разработке решения наша команда опиралась на успешный мировой опыт страховой телематики. Различного вида решения по скорингу водителей были и раньше на российском рынке, но на сегодняшний день наша модель демонстрирует отличную точность прогнозирования во всех пройденных пилотах и уже в новых рабочих проектах. Мы нацелены на масштабирование решения и формирование рынка страховой телематики в области транспорта. Но самое главное для нашей команды – то, что мы реально помогаем сделать дороги безопаснее, а бизнесу стать более эффективным,», - комментирует генеральный директор компании Exodrive Евгений Черных. «Такая технология скоринга водителей на основе объективной оценки качества вождения станет принципиально новым решением для страхового рынка. Мы планируем расширение использования технологии оценки качества вождения на другие сферы, включая грузоперевозки и корпоративный транспорт», - комментирует вице-президент компании «Ренессанс страхование» Владимир Тарасов.#RENI