Финансы в IT

Google был двадцать первым поисковиком. Apple была пятнадцатым по счёту производителем смартфонов. Spotify — десятым музыкальным сервисом.

Facebook был десятой социальной сетью. Netflix — седьмым стриминговым видеосервисом. Uber — четвёртым сервисом поездок.

TikTok стал восьмым крупным приложением с короткими видео. Zoom — одиннадцатой платформой для видеоконференций.

Никто из них не был первым.

И, возможно, в этом есть важный урок.

В бизнесе далеко не всегда нужно придумать то, чего до тебя никогда не существовало. Иногда гораздо важнее вовремя заметить идею, которую уже придумал кто-то другой, — и понять, насколько большой она может стать.

Первые игроки делают самую дорогую работу.

Они объясняют рынку, зачем вообще нужен новый продукт. Проверяют десятки гипотез. Тратят деньги на ошибки. Наступают на грабли. Собирают шишки. Показывают всем остальным, что работает, а что нет.

А потом приходит кто-то другой.

Он смотрит на всё это, исправляет очевидные недостатки, делает продукт удобнее, дешевле или понятнее — и забирает рынок.

Поэтому одно из самых ценных качеств предпринимателя — не только умение придумывать новое.

Это умение рано заметить новое, придуманное другими.

Не тогда, когда о тренде уже пишут все СМИ. Не тогда, когда конкуренты массово начали его копировать. И не тогда, когда стало очевидно, что здесь есть деньги.

А немного раньше.

Когда идея уже доказала, что может работать, но большинство всё ещё считает её слишком маленькой, странной или незначительной.

Не обязательно быть первым.

Гораздо важнее вовремя понять, что из появившегося нового действительно станет большим.

Хорошего дня! заходите на тг канал https://t.me/TradPhronesis

В середине 19-го века акции железнодорожных компаний играли ту же роль, что и акции технологических компаний сегодня.

Статистика из книги "Двигатели, двигающие рынки: британский железнодорожный бум", описывающая поведение акций и процентных ставок 1820-1840-е годы, подтверждает опасения игроков рынка. В случае роста инфляционных ожиданий и начала роста процентных ставок, на рынках акций технологических лидеров может начаться сильная коррекция.

Хорошего дня! заходите на тг канал https://t.me/TradPhronesis

«Яндекс» изменил оформление кнопки «Купить в 1 клик» — с её помощью можно перейти к оформлению товара в предзаполненную форму с данными из профиля в «Яндекс ID». В эксперименте новая версия кнопки с изображением пакета увеличила общее число заказов на 5%. Обновлённая кнопка теперь доступна пользователям в «Поиске» и чате с «Алисой AI».

• Кнопка «Купить» находится рядом с предложением товара и позволяет перейти через Поиск к оформлению заказа.

• Если пользователь авторизован в «Яндекс ID», данные для заказа могут заполниться автоматически — например, имя, адрес доставки, пункт выдачи и платёжные данные.

• «Яндекс» сравнил несколько вариантов оформления кнопки, опираясь на выбор реальных пользователей: им показывали разные версии и сравнивали, как часто после взаимодействия заказ был завершён. В результате версия с новым дизайном показала на 5% больше заказов.

Транзакционный сценарий в «Поиске» в компании запустили в начале 2026 года. За последние четыре месяца его использование выросло в 10 раз. Путь пользователя в «Поиске» стал короче: от выбора товара можно перейти непосредственно к оформлению заказа, не уходя с поисковой страницы.

Известно, что за первые 3 года в среднем доходность акций компаний, вышедших на рынок через IPO, на 21% хуже, чем доходность S&P 500 .

Y-Combinator (YC) называют «Гарвардом акселераторов стартапов» и, возможно, самым популярным инкубатором стартапов в мире. Согласно отчету Y-Combinator, 17 компаний, прошедших через YC, стали публичными. Если бы вы инвестировали одинаковые суммы во все компании YC в день их IPO, вы бы потеряли 49% по сравнению с доходностью S&P500 +58%! 14 из 17 акций принесли убыток, причем 3 компании потеряли более 99% своей стоимости с момента IPO. Только одна компания превзошла S&P 500.К тому времени, как большинство компаний достигают стадии IPO, оценки компаний находятся близко к максимумам и крайне неустойчивы.

Хотя они дают высокую доходность для первоначальных инвесторов и основателей компаний, розничные инвесторы часто оказываются в проигрыше.

Хорошего дня! заходите на тг канал https://t.me/TradPhronesis

Обычная колода из 52 карт содержит почти немыслимое количество возможных комбинаций. Их количество сопоставимо с оценками числа атомов в нашей галактике.

Для первой карты существует 52 возможных позиции, для второй — 51, для третьей — 50 и так далее. Общее число вариантов равно:

52 × 51 × 50 × … × 2 × 1.

В математике это записывается гораздо короче: 52!, или «52 факториал».

За этой компактной записью скрывается число из 68 цифр:

52! ≈ 8 × 10⁶⁷.

Это настолько много, что количество возможных порядков карт сопоставимо с оценками числа атомов в нашей галактике.

Поэтому, когда хорошо перемешанная колода оказывается у вас в руках, конкретный порядок её карт с огромной вероятностью никогда прежде не существовал. После следующей действительно случайной тасовки вы, скорее всего, получите ещё одну последовательность из 52 карт, которая появилась впервые в истории.

Но здесь возникает другой вопрос: сколько раз вообще нужно тасовать колоду, чтобы считать её хорошо перемешанной?

Исследования математиков показали удивительный результат: для обычной колоды достаточно примерно семи правильных riffle shuffle — привычных тасовок, при которых колоду делят примерно пополам, а затем переплетают две половины небольшими группами карт.

После одной или двух тасовок первоначальный порядок всё ещё хорошо заметен. Даже после четырёх или пяти в колоде сохраняется значительная структура.

А затем происходит резкий переход.

Примерно после седьмой такой тасовки распределение карт становится уже очень близким к случайному. Восьмая, девятая или десятая тасовка улучшают перемешивание гораздо меньше.

Получается своеобразный порог.

До него колода сохраняет память о прошлом. После него эта память почти исчезает.

И в этот момент простая колода из 52 карт превращается в наглядную демонстрацию того, насколько огромным может быть пространство возможных состояний: всего несколько движений рук - и перед нами возникает порядок карт, которого, вероятнее всего, никогда раньше не существовало.

Хорошего дня! заходите на тг канал https://t.me/TradPhronesis

Московский суд признал основным доказательством переписку в Telegram по делу о принудительном возврате долга.

Мужчина попросил у знакомого 365 тыс. рублей и пообещал в мессенджере вернуть деньги в срок с процентами в размере 91 тыс. рублей. Когда заёмщик отказался возвращать средства, мужчина пошёл в суд. Московский суд подтвердил, что аккаунты в мессенджере привязаны к номерам телефонов истца и ответчика и проверил банковские выписки, свидетельствующие о переводе денег. Переписку, подлинность которой была удостоверил нотариус, судья счёл договором. В итоге должника обязали вернуть почти полмиллиона рублей с учётом судебных расходов.

«Между истцом и ответчиком в соответствии со статьёй 434 ГК РФ фактически были установлены заёмные правоотношения… Указанная переписка, подтверждающая условия займа и срок возврата, является надлежащим доказательством в суде», — говорится в решении суда.

В платежной системе «Мир» появилась оплата смарт-часами

Национальная система платежных карт (НСПК), оператор платежной системы «Мир», запустила сервис оплаты смарт-часами. На первом этапе внедрения сервис доступен на ограниченном перечне моделей смарт-часов. В планах НСПК — расширение линейки поддерживаемых устройств.

Оплата смарт-часами проходит следующим образом — пользователь активирует экран часов поворотом запястья и подносит устройство к терминалу, транзакция обрабатывается мгновенно. При этом все операции, совершенные через Mir Pay на смарт-часах, участвуют в акциях платежной системы «Мир» наравне с операциями по карте.

«Мы начинаем внедрение оплаты смарт-часами с нескольких моделей устройств и постепенно будем расширять их количество. Для нас это первый, но важный шаг. Отдельно отмечу, что оплата по смарт-часам доступна для пользователей всех банков, подключенных к Mir Pay. Кроме того, платежи по часам работают даже при отсутствии интернета у пользователя — вся необходимая информация заранее загружается в устройство», — отметил заместитель генерального директора НСПК Павел Михалев.

О планах по запуску сервиса оплаты смарт-часами впервые было объявлено на XV Технологической конференции НСПК в июне 2026 года.

Источник: Пресс-центр НСПК

Salesforce представила официальный плагин для Сlaude, который позволяет подтянуть с платформы данные об аккаунтах, сделках и пайплайны продавца:

• ИИ-агент получает сразу 37 навыков, в том числе подготовку к созвонам, обновление CRM и другие задачи отдела продаж;

• каждое утро Claude будет предоставлять брифинг для gjkmpjdfntkz по встречам, клиентам и активным сделкам;

• в отчёте можно сразу править даты, менять стадии сделок и цену продажи;

• перед созвоном с клиентом Claude найдет весь контекст сделки в Salesforce, Slack, почте и других мессенджерах, а потом представит актуальный статус по всем сделкам;

• после созвона ИИ отправит саммари, соберет интерактивные дашборды по продажам, заполнит CRM, обновит контекст и даст рекомендации по дальнейшей работе с клиентом.

Что такое рациональность?

Под рациональностью участников рынков понимается, что они принимают решения осознанно и стремятся получить максимальную доходность при приемлемом для них уровне риска.

Рациональный участник рынка:

• анализирует доступную информацию;

• оценивает возможную доходность и риск;

• выбирает наиболее выгодный для себя вариант;

• не принимает решения исключительно под влиянием эмоций;

• пересматривает решение при появлении новой существенной информации.

Например, если компания публикует отчёт об ухудшении финансового положения, рациональный инвестор заново оценит перспективы её акций и, возможно, продаст их. Он не станет сохранять бумаги лишь из-за привязанности к компании или надежды на рост, не подкреплённой объективными данными.

При этом рациональность не означает, что инвесторы всегда принимают правильные решения или способны точно предсказывать будущее. Они могут ошибаться из-за недостатка информации и неопределённости. Важно, чтобы их решения были логичными, соответствовали имеющимся данным, собственным целям и отношению к риску.

В экономической теории такое поведение обычно описывается с помощью теории ожидаемой полезности фон Неймана - Моргенштерна. Согласно ей, инвестор выбирает между рискованными вариантами, учитывая не только возможную доходность, но и субъективную ценность каждого результата.

Например, инвестор выбирает между:

• гарантированными 100 000 рублей;

• вероятностью 50 % получить 250 000 рублей и вероятностью 50 % не получить ничего.

Он сопоставляет не только суммы, но и полезность возможных исходов с учётом собственного отношения к риску.

Такой выбор считается рациональным, если предпочтения инвестора соответствуют определённым аксиомам:

• полнота - инвестор способен сравнить любые два варианта;

• транзитивность - если вариант A предпочтительнее B, а B предпочтительнее C, то A предпочтительнее C;

• непрерывность - между вариантами нет необъяснимых скачков предпочтений;

• независимость - добавление одинакового вероятностного компонента к двум вариантам не меняет предпочтение между ними.

Если эти аксиомы выполняются, поведение человека можно представить как максимизацию ожидаемой полезности.

Важно различать два уровня анализа. Рациональность фон Неймана - Моргенштерна описывает отдельного инвестора, принимающего решения в условиях риска. Гипотеза эффективного рынка описывает итоговое поведение рынка и механизм формирования цен. При этом она не требует, чтобы абсолютно все участники соблюдали аксиомы рациональности: достаточно, чтобы иррациональные ошибки взаимно компенсировались или исправлялись рациональными арбитражёрами.

Хорошего дня! заходите на тг канал https://t.me/TradPhronesis

Вебинар для компаний из Москвы: как сэкономить до 300 000 ₽ на патентной заявке

Технологические компании Москвы могут бесплатно получить услуги по патентованию своих продуктов и технологий, благодаря поддержке от Московского инновационного кластера.

✅ Уже более 100 компаний и ИП из Москвы патентуют свои решения за счет Фонда.

Онлайн Патент — официальный партнер программы. Наши патентные поверенные проведут для вас патентный поиск, подготовят заявку и проконтролируют весь процесс экспертизы вплоть до решения Роспатента.

Приглашаем вас на встречу, на которой специалисты Онлайн Патента расскажут:

• как работает патентная монополия на продукт и что она дает бизнесу?

• какие решения можно запатентовать и как заблокировать нарушителей?

• как воспользоваться программой Московского инновационного кластера?

Когда: 9 сентября в 10:00 по московскому времени. 

Участие в вебинаре позволит оценить выгоды от патентования продукта и разобраться, как воспользоваться программой поддержки. Зарегистрироваться на вебинар можно здесь.

Отпускные

Сотрудник просит согласовать отпуск с понедельника по пятницу. В такой ситуации я всегда уточняю, понимает ли он, как начисляются отпускные.

Уходя в отпуск, ты лишаешься части зарплаты, но взамен получаешь компенсацию в виде отпускных. Вопрос в том, покрывают эти деньги потерю в зарплате или нет.

• Потеря зарплаты считается, как отношение рабочих дней, помноженное на оклад.

• Отпускные рассчитываются, как отношение календарных дней, помноженное на среднюю зарплату за последние 12 месяцев.

Что больше, оклад или средняя зарплата за год? Если недавно было повышение, очевидно, оклад будет больше. С другой стороны, если за прошедший год было много премий и переработок, они увеличат среднюю зарплату. Для простоты будем считать, что они примерно равны.

Теперь посмотрим на отношение дней. Пропущенные рабочие дни делятся на число рабочих дней в месяце (тут полезно заглянуть в производственный календарь, чтобы исключить праздники из подсчёта). Календарные дни отпуска делятся на 29,3.

Пример: в августе 2026 года я неделю был в отпуске. Т.е. отсутствовал 5 рабочих дней из 21, а отдыхал 7 дней.

• Потеряно от зарплаты: 5 / 21 = 23,81%

• Получено в виде отпускных: 7 / 29,3 = 23,89%

Как видим, доли почти равны. А если бы я оформил отпуск строго с понедельника по пятницу?

• Потеряно от зарплаты: 5 / 21 = 23,81%

• Получено в виде отпускных: 5 / 29,3 = 17,06%

Разница весьма ощутимая. Тут уже сотрудник должен решить, что ему важнее: деньги сейчас или сэкономленные отпускные дни потом.

И так...

Две статьи с полным разбором найма в IT позади (раз, два), цифры и графики посмотрели. Но всё равно, статистика это конечно хорошо, но пока не натыкается на живого человека с конкретной историей.

Я запустил сбор реальных историй найма в IT-шечку))

У меня уже есть несколько крутых историй: Ветеринар, который дорос до дата-аналитика в банке и застрял на "теневом айти", тимлид, которого молча назначили руководить отделом, системный аналитик, прошедший 5 кругов собеса в Т-Банке только чтобы услышать "мы взяли внутреннего кандидата" и рассказ о том как устроен коучинг в найме IT, за полторы месячные зарплаты!!!. Всё это не укладывается ни в какую аналитику.

По этому:

Хочу собрать из таких историй отдельный материал, что-то вроде "IT-найм 2026 года глазами тех, кто через него прошёл".

Так что если за последние полгода ты искал работу в IT, удачно или нет (не важно) - напиши мне в личку.

Конечно же я всё обезличу)) Шаблона нет, по этому в свободной форме, вот как душа захочет рассказать так и рассказывайте... Примерно публикацию планирую на 14-ое сентября)

Мне кажется, это будет реально полезнее любых графиков, и очень интересно многим. Встретимся в следующей статье...

Когда говорят о пузыре на рынках, вызванном ажиотажем вокруг ИИ, часто забывают, как выглядел настоящий финансовый пузырь - например, тот, что сформировался в Японии в 1980-е годы одновременно на фондовом рынке и рынке недвижимости.

Давайте вспомним, что происходило на пике:

• Ипотечные кредиты выдавались на 100 лет;

• В 1991 году недвижимость в Токио стоила в 40 раз дороже, чем аналогичная недвижимость в Лондоне. Пожизненного заработка среднего офисного работника было недостаточно, чтобы купить даже небольшую квартиру в Токио;

• Общая стоимость недвижимости в Японии в 1991 году оценивалась в 20 триллионов долларов, что было в 5 раз больше, чем в США, и в 2 раза больше, чем совокупная стоимость мировых фондовых рынков;

• Якудза активно занималась заимствованиями, спекуляциями и часто работала рука об руку с инвестиционными банкирами. Один из главарей банды Сусуму Исии в 1987 году получил 50-кратную прибыль от своего инвестиционного фонда и использовал вырученные средства для строительства новой штаб-квартиры стоимостью 113 000 долларов за квадратный метр;

• «Женщина-пузырь», Нуи Онуэ, была официанткой, ставшей владельцем ресторана, которая в 1987 году заняла примерно 2-3 миллиарда долларов для спекуляций на фондовом рынке и стала крупнейшим индивидуальным акционером многих крупнейших компаний в Японии. Она также была членом буддийского культа и проводила ночные сеансы, чтобы вызвать духов, которые помогли ей в размышлениях. Затем она сообщала брокерам, какие акции покупать или продавать на следующий день. Она обанкротилась в 1991 году и осталась должна 3 миллиарда долларов, когда рынок рухнул;

• 8 миллионов новых розничных инвесторов вышли на фондовый рынок во второй половине 1980-х годов, что почти на 60% больше, чем в первой половине;

• Новоиспеченных богачей называли “синдзинруи” или “новые люди”, и они смотрели свысока на тех, кто работал за зарплату;

• “Японцы не поймут, что их акции переоценены, пока они продолжают платить 300 долларов за стакан воды со вкусом виски в ночных клубах Гиндзы.” – английский биржевой маклер в Токио;

• В течение десятилетия задолженность по кредитным картам увеличилась в 3 раза, общая задолженность потребителей увеличилась в 7,5 раза, а маржинальные кредиты выросли в 8 раз;

• Возник пузырь членства в гольф-клубах. Членство стоило более 1 миллиона долларов, а общая стоимость членства в клубах в конце 1980-х годов оценивалась в 200 миллиардов долларов (с учетом инфляции сопоставимо с текущей капитализацией фондового рынка России);

• Брокеры развили вторичный рынок членства в гольф-клубе, а банки кредитовали под залог членства в гольф-клубе;

• Японский импорт иностранного искусства увеличился в четыре раза в 1986 году. Японская страховая компания заплатила 40 миллионов долларов за картину Ван Гога, превысив предыдущий рекорд, выплаченный за картину, более чем в 3 раза;

• Некоторые картины, оцениваемые в несколько миллионов долларов, были “разделены” на лоты по 100 000 долларов для людей, которые хотели бы владеть “кусочком” картины.

• Предметы искусства стали еще одной формой обеспечения, которую принимали банки в залог по кредитам, выдаваемых для спекуляций акциями или недвижимостью;

• Рекорд по самой высокой цене за бриллиант (6,4 миллиона долларов) и книгу (5,9 миллиона долларов) был установлен в 1987 году японскими покупателями;

• Японская культура консенсусного мышления создала социальные причины для того, чтобы не выражать пессимистических настроений по поводу происходящего. В сентябре 1990 года, когда японское телевидение, наконец, стало транслировать комментарии экспертов с «медвежьим» взглядом на рынок. Эксперты настояли на том, чтобы их лица были размыты.

Хорошего дня! заходите на тг канал https://t.me/TradPhronesis

Экономические бумы и пузыри часто сопровождаются чрезмерными инвестициями. Эйфория вокруг новой технологии или популярной идеи приводит к притоку значительных денежных средств. Однако по мере поступления в эту сферу всё новых инвестиций предельная отдача на капитал снижается.

Избыточные вложения способствуют созданию значительного запаса капитала в новой технологии, что может принести экономике существенную пользу. Однако это ещё не означает, что такие вложения окажутся выгодными - особенно для тех, кто присоединяется к инвестиционному циклу слишком поздно.

Не опоздал ли новый капитал к этому циклу? Однозначного ответа нет. Тем не менее очевидно, что далеко не весь капитал, устремившийся в погоню за доходностью, принесёт ожидаемую отдачу. Вероятно, для многих такие инвестиции завершатся крахом.

Строительство каналов и железных дорог, развитие новых технологий в 1920-е годы и бум доткомов - все эти периоды сопровождались огромными капиталовложениями. Однако для многих инвесторов доходность оказалась весьма ограниченной.

Хорошего дня!

Пользователь запустил онлайн‑проект Your brand on my Mac, в котором бренды могут купить рекламу на крышке его цифрового MacBook, а самые щедрые компании получат там виниловую наклейку. При этом самого физического ноутбука ещё нет — пользователь собирается купить за деньги, вырученные с этого проекта и уже накопил там €2798.

Разработчик создал интерактивную карту крупнейшего бизнеса мира стоимостью от $10 млрд. Публичные и частные компании, госкомпании и даже спортивные команды отмечены прямо по адресам своих штаб-квартир и разбиты по отраслям.

ИИ-агенты уже создают непропорционально большую нагрузку на ИИ-модели и расходуют почти в пять раз больше токенов, чем запросы людей, а с февраля 2026 года их потребление выросло примерно в 14 раз.

Я завысил собственный Sharpe. Исправляю публично

Перед стартом торговли реальными деньгами прогнал плановый аудит кода своей ML-системы — и нашёл два бага, из-за которых опубликованные цифры были лучше реальности.

Ошибка 1. Проскальзывание применялось только в live-контуре, но не в историческом бэктесте (комиссии были в обоих). Честный пересчёт: Sharpe системы ~2.7 → ~1.8, доходность за пять лет +75% → +47%. Треть доходности уходила в неучтённые издержки.

Два поворота. Бенчмарк (SMA-кросс) торгует чаще нейросети и пострадал сильнее (Sharpe 0.98 → 0.59) — отрыв системы от него после исправления даже вырос. А LightGBM-бейзлайн, который с одними комиссиями показывал «скромные, но плюсовые» +5%, с полными издержками ушёл в −19%: его кромка была тоньше издержек. «Модель немного зарабатывает после комиссий» — это не результат, а вопрос, какие издержки вы забыли.

Ошибка 2. Я публиковал стресс-тест: замороженная модель на чужой эпохе (2015–2020) теряет −28%, вывод — «в чужом режиме опасна». Аудит нашёл дыру в самом тесте: часть признаков физически существует только с 2020–2021, и загрузчик молча подставлял вместо них нули (виноват except: pass, «удобно» глотавший отсутствующую таблицу). Тест мерил не модель в чужой эпохе, а модель, ослепшую на две трети входов.

Перемер зрячей версией (только признаки, существующие в обеих эпохах): +22% вместо −28%, все шесть лет от −1% до +8.5%. Катастрофы не было — минус рисовали нули в данных, а не смена режима.

И каскадное следствие: раньше казалось, что от «катастрофы» спасает еженедельное переобучение (walk-forward на той эпохе давал +17%). Теперь видно: зрячая замороженная модель даёт +22% — переобучение ничего не спасало, спасать было нечего.

Чек-лист, если хотите проверить свой бэктест на те же грабли:

1. Все ли слои издержек применяются во всех симуляторах, или только в одном?

2. Бенчмарк несёт те же издержки? Частота сделок разная — эффект несимметричен.

3. Существуют ли все признаки модели на всём периоде стресс-теста?

4. Есть ли в загрузчиках данных молчаливые except, превращающие отсутствующую таблицу в нули?

5. Стресс-тест показал катастрофу — сначала проверьте тест, потом модель.

Подробный разбор — в UPD к статье про сидовый шум. Цифры в старых текстах не правил — только явный UPD: тихая правка убила бы весь смысл протокола честности.

Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией.

Средняя стоимость токенов для ИИ резко упала с пика в $2,07 за миллион токенов 28 мая до $1,02 за миллион токенов. Основными причинами являются снижение цен на китайские модели ИИ от Kimi и DeepSeek, которые в несколько раз дешевле моделей с закрытым исходным кодом из США.

Пользователь заработал $120 тыс., размещая рекламу на виртуальном унитазе. Он взял 3D‑модель обыкновенного унитаза, повесил там счётчик донатов и добавил рекламу всякого криптоскама на крышку и ободок (там им и самое место). При этом собранных денег автору проекта оказалось мало — он планирует получить за такой перфоманс миллион долларов.