Финансы в IT

Завтра (12 июня 2026 года) компания Илона Маска SpaceX должна выйти на Nasdaq под тикером $SPCX. Это будет крупнейшее размещение акций в истории финансовых рынков. По текущим параметрам SpaceX планирует продать около 555,6 млн акций по $135 за штуку и привлечь примерно $75 млрд. Оценка компании - около $1,75 трлн. Если андеррайтеры полностью используют опцион на дополнительные акции, общий объём сделки может вырасти примерно до $86 млрд. 

В связи с этим в голове возникает много вопросов - что будет с другими активами на рынке? Сможет ли рынок без проблем поглотить такой объем или начнутся проблемы с ликвидностью в других инструментах? Ведь, много кто захочет себе кусочек крупнейшей компании Илона Маска и для этого будет вытаскивать деньги из других карманов - из акций Nvidia, Tesla, полупроводников, AI-компаний, ETF и криптовалюты.

В этом материале разберем само IPO - что есть у SpaceX, какие активы, какие у них показатели на данный момент, а также попробуем ответить на вопросы - как пройдет размещение и что будет с рынком. Ведь размер сделки огромный, участвовать могут все от иституционалов до работяг, размещение происходит на перегретом рынке. Все это создает, на мой взгляд, серьезный риск ликвидности для акций AI сектора в первую очередь. Если инвестор хочет купить SpaceX, логичный источник денег - продать часть того, что уже хорошо выросло. А AI проекты выросли прилично...

Если вы читали восторженные статьи о том, как ИИ трансформирует финансовые услуги, у вас могло сложиться впечатление, что внедрение больших языковых моделей и агентных систем в институциональные торговые среды — это в первую очередь инженерная задача: нужно лишь выбрать подходящую модель, настроить нужные параметры и дождаться роста эффективности.

В этой статья мы постарались привести архитектурный взгляд на внедрение языковых моделей в высокочастотную торговую инфраструктуру.

Если у вашей компании на ОСНО входящий НДС превышает начисленный, вы фактически беспроцентно кредитуете бюджет: деньги заморожены, вместо того чтобы работать в обороте. Возмещение возвращает их на счет. Разберем механику системно: где возникает право на возврат, какой порядок выбрать под свою ситуацию и как пройти камеральную проверку без потерь. Речь не про «схемы», а про штатную процедуру для бизнеса на общей системе.

Технически НДС — это поток. Весь входящий налог из счетов-фактур поставщиков идет в книгу покупок, весь исходящий с вашей реализации — в книгу продаж, а разница за квартал подлежит уплате. Когда вход превышает выход, образуется отрицательное сальдо, которое можно вернуть. Но бизнес опасается заявлять возмещение. Дело не в самой камеральной проверке: ее проходят все декларации. Дело в том, что возврат — это расход бюджета, и налоговая обязана убедиться в его обоснованности. При возмещении она проверяет отчет не только автоматикой (АСК НДС-2 ищет разрывы по цепочке), но и вручную, и запрашивает много документов. Задача не в том, чтобы искать лазейки, а в том, чтобы заранее закрыть слабые места: счета-фактуры, реальность сделок и раздельный учет. Покажем, где эти места искать и как их усилить.

Привет! Я — Мария, руководитель направления автоматизации процессов управленческого учета, бюджетирования и контроля расходов.

На проектах регулярно сталкиваюсь с тем, что в организации автоматизировали согласование заявок на расходы, но вопросы о свободных лимитах, обязательствах и план-факте по-прежнему приходится решать вручную.

Со стороны это выглядит странно: автоматизация есть, а полноценного бюджетного контроля нет.

В этой статье я хочу посмотреть на проблему с архитектурной точки зрения. Разберем жизненный цикл бюджетного лимита и пять типовых разрывов процесса, которые чаще всего становятся причиной возврата к Excel-сверкам, ручному план-факту и спорам о доступном бюджете уже после внедрения.

Статья будет интересна бизнес-аналитикам, архитекторам, руководителям проектов автоматизации, а также сотрудникам финансовых подразделений, участвующим в развитии бюджетного процесса и управленческой отчетности.

Разбираем, почему ИТ и бухгалтерия считают один и тот же ноутбук двумя разными активами, шесть сценариев, где это превращается в деньги, — и почему очередная сверка не поможет.

В этом году фондовый рынок может столкнуться сразу с тремя крупнейшими первичными размещениями акций в истории. Как пишет The Economist, 11 июня SpaceX планирует привлечь $75 млрд от инвесторов за счёт выпуска акций. На следующий день они начнут торговаться на бирже Nasdaq. За космической компанией Илона Маска, вероятно, последуют ещё два масштабных размещения. Компания Anthropic, специализирующаяся на развитии искусственного интеллекта, 1 июня подала предварительные документы для IPO. Её главный конкурент OpenAI сделал то же самое. По слухам, каждая из компаний рассчитывает привлечь до $60 млрд. Вместе эти три гигантских IPO могут увеличить рыночную капитализацию американских компаний, котирующихся на бирже, на целых $4 трлн всего за несколько месяцев.

В гуманоидной робототехнике существуют два принципиально разных способа измерять «лучших». Первый — сколько денег компания привлекла и как её оценивают инвесторы. Второй — сколько роботов реально произвела и отгрузила.

Эти рейтинги кардинально расходятся. Компания с оценкой $39 млрд поставила 150 роботов. Компания без известной оценки отгрузила 5 500. Понимание этого расхождения — ключ к пониманию того, где реально находится индустрия.

Последние дни на фондовых площадках ознаменовались падением акций бигтехов по всему миру. Цепную реакцию запустила отчётность Broadcom, позже добавились ожидания возможного повышения ставки ФРС.

Давайте проведем разбор причин обвала Nasdaq и азиатских рынков, экспертные оценки и конкретные рекомендации по акциям технологического сектора.

Когда я отвечал за бизнес-юнит МСБ в Кайтене, мне нужно было посчитать юнит-экономику B2B SaaS с длинным циклом сделки. Задача казалась простой — поделить LTV на CAC и сравнить с порогом. Я неоднократно так делал для B2C для сделок короче месяца.

Взял свои старые таблицы и попробовал адаптировать их под новый процесс. Не сработало. Цифры расходились в разы в зависимости от того, как считать, и ни одной нельзя было верить. Посидел подумал и выяснил, что, пожалуй, главная причина — это готовые формулы, которые привязывают расходы к месяцу привлечения, а сейлз ведет сделку месяцами.

Платёж не прошёл. Отключить пользователя сразу или подождать? Если подождать, то сколько и на каких условиях? Разбираем механику grace-периода изнутри: состояния подписки, поведение доступа для B2C и B2B, цепочку уведомлений и технические подводные камни.

Очень часто в статьях рассказывают свои истории успеха или просто хвастаются достижениями, но эта статья про мою неудачу с одной алгоритмической идеей для торговли на Московской бирже. 

Последние пару недель я исследовал идею так называемого поводыря — это когда существует опережающий или лидирующий индикатор и если он начинает расти или падать, то связанные с ним бумаги с большой вероятностью повторяют это движение.

В качестве поводыря я хотел использовать внешний рынок и API американского поставщика данных для того чтобы получать информацию о:

📍 XAU/USD — Gold Spot / US Dollar
📍 EUR/USD — EUR/USD
📍 BTC/USD — Bitcoin to US Dollar (котировки выбранной поставщиком биржи)

А саму торговлю осуществлять на фьючерсах Мосбиржи:

📍 GDM6 — фьючерсный контракт на золото
📍 GNM6 — фьючерсный контракт на золото (мини)
📍 EDM6 — фьючерсный контракт на курс евро‑доллар США
📍 IBM6 — фьючерсный контракт на акции IBIT iShares Bitcoin Trust ETF
📍 BTM6 — фьючерсный контракт на Индекс МосБиржи Биткоина

Сразу уточню что я не пытался строить высокочастотную торговую систему или конкурировать с маркет‑мейкером. Я частное лицо, НЕ представитель фонда или брокера, а работаю через обычный брокерский API, задержка до меня в город Пермь — несколько секунд (иногда больше).

В моей идее очень сильно интересовала практическая сторона — существует ли на Мосбирже задержка в секунду или больше, которые можно использовать для алгоритмической торговли через инфраструктуру российского брокера?

Всем привет, меня зовут Максим Колмогоров, и я технический директор VVERH DIGITAL. Эта статья — не какой-то «гайд», тем более не пособие по тому, как делать или не надо делать, а лишь описание моего личного опыта: насколько AI-assisted-разработка влияет на производительность и финансы обычной аутсорсинговой IT-компании.

Бухгалтерия прислала акт на списание 200 станций. ИТ открывает список — а 60 из них работают прямо сейчас. Разбираем, почему бухгалтерский и ИТ-учёт живут в параллельных реальностях, сколько это стоит компании и как перестать списывать рабочую технику.

Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: MAX выпилили из AppStore, Трамп придумал новые тарифы, миллионы Гугл-комаров выпустят в США, Google и Цукерберг хотят продать много новых акций для строительства датацентров, а фондовый рынок и крипта падают дружно упали, как только Майкл Сейлор начал продавать биткоины.

Каждый бэкенд-разработчик, который хоть раз готовился к собеседованию, слышал про аббревиатуру ACID. Какая-то часть из слышавших сможет её расшифровать. Какая-то часть из расшифровавших — объяснить, почему важен каждый из принципов, скрытых за этими четырьмя буквами. И уж точно каждый из этих замечательных разработчиков знает цену букве «I» — isolation, изоляции транзакций.

Те, кого заинтересовал заголовок, скорее всего, относятся к одной из трех категорий читателей:

Первые знакомы с этими понятиями в теории, но не имели шанса решать их на практике. Вам — обещание: когда вы столкнётесь с этими загадочными на первый взгляд явлениями в бою, вы уже будете к ним готовы. А если прочитаете статью до конца и вникнете во все примеры — сможете блеснуть на собеседовании знанием тонкостей борьбы с гонками в реальных highload-приложениях, даже не имея такой практики.

Вторые решали такие проблемы «на ощупь», не до конца понимая механику. Вам — собрать разрозненный опыт в систему: увидеть полную карту способов и понять, какой из них и почему обходится дороже.

Третьи сталкивались с этими проблемами и знают, как их решать. Вам — наглядная демонстрация цены тех решений, которые вам уже приходилось имплементировать: конкретные цифры, во сколько на самом деле обходится каждый подход.

В этом материале систематизируем способы бороться с race conditions в Postgres и считаем, во сколько обходится каждый.

Китай за последние десятилетия совершил экономический рывок, который многие до сих пор пытаются осмыслить. Лань Сяохуань, китайский экономист из Пекинского университета, написал книгу, которая разошлась огромным тиражом (более полутора миллионов экземпляров) у себя на родине и была переведена на русский язык. Название — прямая отсылка к Адаму Смиту. Только вместо невидимой руки рынка здесь — видимая рука Партии. И она не просто регулирует, а реально строит экономику, отрасль за отраслью, регион за регионом.

Книга написана китайцем и, что важно, не для пропаганды, а для внутреннего обсуждения. Поэтому в ней почти нет партийных лозунгов. Есть конкретные бизнес-кейсы, расчёты, анализ того, как государство влезло в рынок земли, недвижимость, местные бюджеты, бюрократию, фондовый рынок и внешнюю торговлю, и почему без этой видимой руки ничего бы не взлетело.

Российский ИТ-гигант «Группа Астра» готовится выйти на российский рынок цифровых прав. Это важный шаг не только для самой компании, но и для всего отечественного рынка блокчейна, поскольку публичные ИТ-компании до сих пор редко выходили на эту площадку, а уж тем более с прицелом на системную работу с розничными и корпоративными инвесторами. Разбираемся, что именно выпускает «Группа Астра», зачем это делается и как выглядит рынок, в который она заходит. 

Что готовит рынку «Группа Астра»

Первый выпуск «Группы Астра» — это классические долговые ЦФА, то есть по экономической сути аналог облигаций, только оформленный записью в распределённом реестре, то есть в блокчейне. Решение о выпуске было размещено на площадке «А-Токен» — блокчейн-платформе АО «Альфа-Банк», которое одновременно выступает и оператором информационной системы, и оператором расчётов. Документ опубликован 6 мая 2026 года, сбор заявок от инвесторов идёт с 7 по 15 мая, вторичные торги стартуют 18 мая. 

Параметры выпуска выглядят как пробный, но вполне рыночный заход. Номинал одного ЦФА составляет 1000 рублей. Минимальный объём эмиссии, при котором выпуск признаётся состоявшимся, — 1000 штук, то есть 1 млн рублей. Максимальный — 500 000 штук, или 500 млн рублей. Ставка установлена в размере 14,5% годовых, выплаты купонные, ежемесячные. Срок обращения — девять купонных периодов, примерно по месяцу, затем погашение по номиналу. Досрочное погашение не предусмотрено, дополнительное обеспечение отсутствует, поскольку инвестор доверяет эмитенту. А достигается это через доверие к оператору информационной системы, реализующей технологию распределенного реестра, тк именно он допускает к эмиссии организации, проводя скоринг. 

Как бы мы ни пытались отказаться от этого инструмента в поисках более изящных алгоритмических решений, каждый раз мы к нему возвращаемся.

В прошлой статье про Гамма-флип я вскользь касался механики работы с отклонениями, но не раскрыл тему до конца.

В этой статье мы углубимся в стохастический анализ и рассмотрим методы определения стационарности временных рядов в реальном времени. Разберем математический аппарат расширенного теста Дики-Фуллера (ADF), причины его интеграции в ядро нашей торговой системы и особенности реализации на Python при работе с большими массивами данных.

На День предпринимателя мы открыли офис Кнопки в Екатеринбурге и позвали всех желающих к нам в гости. Не чтобы продать бухгалтерию, просто поговорить. О том что волнует сейчас предпринимателей больше всего и какие страхи у них есть. 

И знаете что? Страхи у всех одинаковые.

Кнопке в этом году 13 лет, и нам эти страхи знакомы. Мы поделились с предпринимателями опытом и реальными кейсами. 

Представьте: вы наконец посчитали, сколько денег утекает из дома через плохую теплоизоляцию. Пришли к владельцу с цифрой в 200 тысяч в год на отоплении. Он посмотрел, кивнул и сказал: «Ну окей, запишем в убытки».

Примерно так выглядит разговор про техдолг с бизнесом. Пока это «у нас легаси» – руководство кивает и говорит «разберитесь», а стоит принести конкретные рубли вообще тему закрывают. Парадокс в том, что цифра без плана погашения – это не аргумент, а счёт, и на счёт без понятного ROI у CFO всегда один ответ: списать и забыть. 

Мы потратили какое-то время на то, чтобы разобраться, почему так происходит. В процессе нашли три методики, которыми на западе считают техдолг в деньгах – у каждой свои допущения, слепые пятна и сценарии, в которых она врёт. И отдельно поняли, что сама по себе цифра это только половина задачи. Вторая половина упаковка, без которой CFO скажет «спишем» при любой методике.

Об этом и поговорим.