-
Финансовые рынки, экономика, корпоративная аналитика, финансово-экономическая инфографика и статистика. Связь: telegram@spydell.ru Резервный e-mail: spydell.telegram@gmail.com Чат: https://t.me/spydell_finance_chat
Кто контролирует этот мир?
Компании из ВПК, может банки? Нет, всего 4 компаний (Microsoft, Google, Amazon и Meta).
Весьма показателен недавний инцидент с прерыванием критической ИТ инфраструктуры, вызванный обновлением от компании CrowdStrike, которое затронуло множество IT-систем по всему миру.
Сбой был вызван дефектным обновлением программного обеспечения, выпущенным CrowdStrike, компанией, специализирующейся на кибербезопасности. Обновление содержало ошибку в логике, которая привела к сбоям в работе компьютеров под управлением Windows (примерно 8.5 млн устройств), вызывая синий экран смерти (BSOD).
Пострадали авиакомпании, банки, СМИ и многие другие критические сектора.
Так причем здесь ТОП-4? Сейчас почти любой софт, любая ИТ система, имеющая выход в сеть, замыкается на экосистему ТОП-4.
Что такое экосистема? Вычислительные мощности + средства хранения данных + базы данных + сеть + ИИ и машинное обучение + инструменты разработки приложений.
Microsoft Azure:
• Вычисления: Виртуальные машины (VMs), контейнеры, Kubernetes, функции без сервера (Azure Functions).
• Хранение: Объектное хранение (Blob Storage), файловое хранение (Azure Files), дисковое хранение (Managed Disks).
• Базы данных: SQL Database, Cosmos DB, Azure Database for MySQL, PostgreSQL.
• Сеть: Виртуальные сети, балансировка нагрузки, CDN, VPN.
• ИИ и машинное обучение: Azure Machine Learning, Cognitive Services.
• Разработка приложений: App Services, Logic Apps, DevOps, API Management.
Google Cloud Platform (GCP):
• Вычисления: Google Compute Engine (виртуальные машины), Google Kubernetes Engine (GKE), Cloud Functions.
• Хранение: Google Cloud Storage, Persistent Disks, Filestore.
• Базы данных: Cloud SQL, Bigtable, Firestore, Spanner.
• Сеть: VPC, Cloud CDN, Cloud Load Balancing, Cloud VPN.
• ИИ и машинное обучение: AI Platform, AutoML, TensorFlow.
• Аналитика: BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Data Studio.
Amazon Web Services (AWS):
• Вычисления: Amazon EC2 (виртуальные машины), Lambda (функции без сервера), ECS и EKS (контейнеры).
• Хранение: S3 (объектное хранение), EBS (дисковое хранение), Glacier (архивное хранение).
• Базы данных: RDS (реляционные базы данных), DynamoDB, Redshift (хранилище данных), Aurora.
• Сеть: VPC, Route 53, CloudFront (CDN), Elastic Load Balancing.
• ИИ и машинное обучение: SageMaker, Rekognition, Polly, Lex.
• Аналитика: EMR (Hadoop), Kinesis, Athena, QuickSight.
Meta Platforms пошла другим путем. Нет привычной экосистемы, но есть комплекс ИТ услуг, преимущественно внутри экосистемы самой Meta, например:
• Parse Platform: Платформа для создания и управления мобильными приложениями.
• PyTorch: Глубокая обучающая библиотека с открытым исходным кодом.
• Facebook API и SDK: Инструменты для интеграции функций Facebook в приложения.
• React и React Native: Инструменты для создания веб и мобильных приложений.
• Facebook Analytics: Платформа для анализа данных пользователей.
Сейчас Meta продвигает Llama с открытым исходным кодом для расширения экосистемы разработчиков.
Почему все это важно? ТОП-4 вышли на ошеломляющие капитальные расходы в ИТ инфраструктуру и, подобно черной дыре, поглощают всю мировую информационную среду в свои эко системы. С 2023 с агрессивным акцентом в ИИ.
Экосистема в контексте информационных технологий представляет собой комплекс взаимосвязанных сервисов и технологий, предлагаемых компаниями для поддержки полного цикла разработки, развертывания и управления приложениями.
Что это означает? Тотальная монополизация и централизация глобальной ИТ индустрии, где практическая каждая отрасль становится зависимой от ТОП-4, которые контролируют весь цикл разработки и внедрения.
ТОП-4 через свое избыточное доминирование контролируют данные, технологии, инновации и формируют тренды, создавая условия тотальной зависимости внешних клиентов от сформированных правил ТОП-4.
Одним переключателем раз и вне игры, не говоря уже о промышленном шпионаже…
Доллар по 60 рублей уже в этом году - реально?
Пока все вокруг кричали про крах российской экономики, доллар по 200 рублей и дефицит в магазинах - один экономист давал людям объективные прогнозы и помог удвоить капитал в 2023 году.
▪️Он первым объяснял, почему дефолта в РФ не будет [3 причины].
▪️Заранее предсказал рост российского рынка в прошлом году [точный прогноз].
▪️Спрогнозировал колебания курса доллара и рассказал куда переложить деньги [активы с высокой прибылью].
Сейчас он подробно объясняет, что будет с рублем и недвижимостью после выборов в США и окончания СВО. Объясняет какие российские акции нужно срочно покупать и куда вложить деньги, чтобы заработать в 2024 году.
Держите этот канал в закрепленных и читайте по 10 минут в день, если хотите всегда быть с прибылью и видеть развитие событий на 3 шага вперед.
Отчет Google за 2 квартал 2024.
Первая компания из ТОП 7 отчиталась, есть ли прогресс?
Выручка за 2кв24 выросла на 14% до 84.7 млрд, за два года рост на 21.5%, за 5 лет рост на 118% - соответствует среднегодовому росту на 17% (основной рост выручки в 2020-2021), а за прошлую пятилетку (2кв19 к 2кв14) выручка выросла на 143% (около 20% в год).
Рекламные доходы Google за 2кв24 составили 64.6 млрд или 76.3% в структуре выручки vs 77.9% годом ранее. Среди рекламных доходов на Google Search приходится 48.5 млрд (+13.8%), YouTube – 8.66 млрд (+13.1%), а Google Network – 7.44 млрд (падение на 5.3%).
Сегмент Google Network включает в себя доходы, полученные от рекламы, размещаемой на сайтах и в приложениях, которые не принадлежат компании Google, но используют её рекламные технологии и сети для показа объявлений (AdSense, AdMob).
В Google Search входит поисковая система, андроид и все приложения Google.
Google subscriptions, platforms, and devices имеет выручку 9.3 млрд (+14.4%) – входят девайсы Google в том числе Pixel, подписки на сервисы Google, в том числе YouTube Premium и YouTube TV , Google One (Gemini), а основная выручка от Google Play (комиссии от продажи платных подписок).
Google Cloud – имеет выручку 10.3 млрд (+29.3%), сюда входят средства для разработчиков и облачная экосистема для предоставления вычислительных мощностей Google внешним провайдерам и разработчикам.
Операционная прибыль составила 27.5 млрд (+26.4%) – абсолютный рекорд, а чистая прибыль выросла до 23.6 млрд (+28.4%) – повторение рекордного показателя 1кв24. Операционный денежный поток сократился на 7.2% до 26.64 млрд.
Капитальные расходы растут по экспоненте – 13.2 млрд vs 6.9 млрд годом ранее (+91%).
Расходы на чистый байбэк, опционы для сотрудников и дивиденды составили 21.4 млрд vs 17.7 млрд в 2кв23 – новый рекорд и компания заплатила рекордные дивы в 2.5 млрд.
Полное позиционирование в ИИ: консолидация команд, работающих над разработкой моделей ИИ, в рамках Google Research и Google DeepMind и укрепление лидерства в области инфраструктуры.
О научно-технической революции…
Способен ли ГИИ ускорить научно-технический прогресс?
Вы часто в новостях слышите: «ГИИ открыл новые материалы с невиданной скорость, создал новые лекарства, изобрел ракетный двигатель». Все это фейк из-за непонимания нюансов работы технологии.
Изначально сделаю разделение на продукты (ChatGPT, Claud, Gemini и другие) и технологию, на которой базируется ГИИ. С продуктами все понятно – это забавная игрушка, имеющая околонулевую практическую ценность и нулевой научно-технический потенциал, но с технологией иначе и не все так однозначно.
Наука – это сложная система, включающая изучение причинно-следственных связей, а также механизмов взаимодействия объектов и процессов.
ГИИ – это лишь инструмент, базирующиеся на совершенно иной технологии, которая не может быть напрямую применима к R&D.
С точки зрения науки ГИИ помогает работать с неструктурированными массивами информации, искать корреляции и зависимости, обеспечивать классификацию данных и создавать пространство векторов/вероятностей.
Например, лично в своих исследовательских проектах я использую связку Excel + Python + SQL + комплекс дата провайдеров по финансовой и экономической статистике + Google/Yandex, которые были заменены на связку ChatGPT/Perplexity.
ChatGPT/Perplexity работают в связке для поиска актуальной информации, как решить какую-то проблему или задачу в программировании, настройке ИТ комплексов, разработке формулы или как навигатор по инструкциям/гайдам/мануалам + очень редко в классификации неструктурированных массивов данных.
Как показывает опыт, ГИИ имеет нулевую ценность в аналитике данных и научно-исследовательских проектах – пользы действительно нет, но как более эффективная замена Google и Wikipedia – да. Конспектирование / экстракт отчетов с использованием ГИИ (основная функция у них) редко провожу.
Поэтому, когда вижу, что ГИИ создал ракетный двигатель – это просто смех от вопиющей тупости журналистов. Даже в микромодуле для простых расчетов ГИИ налепит десятки ошибок, которые придется исправлять три часа, а сложные и многофакторные проекты – тут даже речи не идет.
Весь раздутый хайп вокруг ГИИ действительно выглядит необоснованным.
• Проблема в критической низкой точности выходных результатов, что абсолютно неприемлемо для научных расчетов и проектов, где требуется подтвержденная качественная информация (юриспруденция, финансы и страхование, медицина и т.д.).
• ГИИ регулярно галлюцинирует (в будущем этот баг можно минимизировать, хотя полностью исключить не получится).
Низкая надежность приводит к тому, что к любой выходной информации ГИИ относишься с недоверием, что требует времени и ресурсов для проверки и верификации, что снижает производительность.
LLM производят низкокачественную и ненадежную информацию, которая затем всасывается обратно в другие LLM. Модели становятся необратимо загрязненными.
• Современные большие языковые модели (LLM) научились распознавать шаблоны/паттерны, но не понимают лежащие в их основе концепции и причинно-следственные связи, поэтому они изначально тупы, хотя чисто технические «эрудированы» из-за концентрации данных. LLM обучают на наборе доступных данных — тексте, изображениях и аудио, а не на прямом взаимодействии с физическим миром.
• Модели могут отражать предвзятости и перекосы в данных, на которых они обучались. Обучение на доступных данных приводит к тому, что модели не могут выйти за пределы предоставленной информации и сделать выводы на основе реального опыта или экспериментов. Это ограничивает их способность к инновациям и приспособлению к новым и неожиданным ситуациям.
• Ограниченная длина контекстного окна, что приводит к утрате нити повествования или «забывании» исходных корректировок.
• Ограниченность масштабирования и отсутствие самообучения в публичных моделях.
• Нет критерия оценки выходных данных (нет критерия ошибки), поэтому ГИИ не может эффективно управлять вектором генерации результатов.
Создание фейковой ИИ реальности вокруг бигтехов (продолжение)...
▪️Amazon в рамках Amazon Web Services (AWS) предлагает широкий спектр ИИ-услуг для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения среди которых Amazon SageMaker и AWS Deep Learning AMIs.
Лично не пробовал, но продукты Amazon имеют косвенное отношения к ГИИ и больше относятся к машинному обучению, глубокому обучению и облачным технологиям непосредственно для разработчиков.
ИИ продукты Amazon используются в основном профессиональными разработчиками и компаниями в рамках решения бизнес-задач и здесь условия отличаются от массового хайпа вокруг ГИИ, т.к. непосредственно прорывного ГИИ у Amazon нет (инструменты преобразования текста в речь и обратно, ассистент Alexa и рекомендации музыки и товаров не в счет, т.к. были раньше и не представляют нового опыта взаимодействия).
▪️Apple в своем фирменном стиле тормозит на два-три поколения и выкатывает продукты тогда, как из каждого мусорного бака раздается пронзительный вой новоиспеченных адептов очередной вундервафли – это было с VR/AR, электрокарами и теперь и с ИИ, не говоря уже о эволюции смартфонов и планшетов, где большинство решений были позаимствованы у конкурентов.
Apple проспала все, что только можно проспать (как обычно) и не нашла ничего лучше, чем тупо встроить ChatGPT в ОС, т.к ничего собственного в недрах Apple создано не было (сопоставимого с передовыми разработками).
Apple была занята проектами VR/AR – весьма бессмысленной «нашлепкой на котелок» Apple Vision и электромобилями. Ничего не получилось, но зато отбросили лишний пафос и просто нырнули в объятия OpenAI.
Что получаем?
• Microsoft паразитирует на достижениях OpenAI (в рамках ГИИ), не сделав ничего самостоятельно и даже не сумев адекватно интегрировать продукты OpenAI, представляя лишь кастрированный клон ChatGPT.
• Google создала много шума и пафоса, но сделала на удивление поганый Gemini, который бессмысленный чуть менее, чем полностью, но при этом имея перспективные средства для разработчиков Google Cloud Vertex AI.
• Meta бултыхается в рамках своей экосистемы, имея посредственные и безликие инструменты ГИИ, сильно уступающие конкурентам во всех аспектах. Даже не интересно рассматривать.
• Apple вышла из летаргического сна, очутившись в новой ИИ реальности, отбросив ложное целомудрие решила в засос поцеловать Альтмана, а о результатах обещала сообщить осенью.
• Amazon не имеет передовых собственных разработок нейросети на базе ГИИ, но имеет обширные средства разработки в сегменте машинного обучения.
В контексте ГИИ имеем сильно отставание бигтехов от мировых трендов, где стартапы тотально доминирует в этом сегменте.
Логика вполне предсказуемая: стартап рождается и показывает свою значимость и перспективность, а бигтехи, имея неограниченный кэш, скупают стартапы, поглощая их частично или полностью. Так и сейчас: все перспективные стартапы рано или поздно будут поглощены бигтехами.
Здесь интересно то, что:
• Крупнейшие технологические корпорации не способны самостоятельно драйвить технологический прогресс на новой и неизведанной территории из-за своей неповоротливости и бюрократии;
• Пузырь в 10 трлн создан на пустом месте на ИИ галлюцинациях и неадекватных ожиданиях для компаний, которые вообще не имеют отношения к ГИИ хайпу – весь прогресс у стартапов.
• Стартапы похоже на минный трал, расчищая риски отрасли, а бигтехи поглощают успешные компании в безрисковых условиях.
Кредитная активность юрлиц в России остается на высоком уровне.
Корпоративные кредиты выросли на 1 трлн руб или +1.2% (нефинансовые компании и прочие финансовые организации за исключением банков в рублях и валюте с исключением курсового эффекта).
Однако, с корректировкой на погашение бридж-кредита, выданного в мае, на 0.5 трлн, кредитование выросло на рекордные 1.5 трлн руб.
Здесь также, как и кредитованием физлиц – каждый раз действуют какие то «временные» или «разовые» факторы, которые ультимативно объясняют высокую кредитную активность и так до следующего месяца – то крабы, то застройщики, то внезапно появившиеся инвестиционные проекты на фоне высокой прибыли или ожидания роста ставок, как в этот раз объяснил Банк России.
В июне 0.3 трлн от прироста забрали на себя девелоперы в рамках проектного строительства жилья. Весь прирост кредитования обеспечили рублевые кредиты, т.к. валютные сократились на 0.3 трлн в рублевом эквиваленте.
Чистый прирост корпоративных кредитов за 1П24 составил 5.55 трлн vs 4 трлн за аналогичный период в 2023 и 2.4 трлн руб за 1П21.
За последние 12 месяцев чистый прирост составил 13.8 трлн, а общий объем кредитного портфеля по непогашенной задолженности составляет 78.8 трлн (подробная детализация по валютной структуре с разделением на нефинансовые компании будет в конце месяца).
В отличие от потребительского кредитования, прирост задолженности по корпоративным кредитам обычно коррелирует с инвестциклами, а следовательно, с лагом приводит к увеличению предложения товаров и услуг, что расширяет экономическую активность и увеличивает ВВП.
Расширение предложения товаров также снижает инвестиционное давление, но нужно понимать контекст условий.
Ставки запредельные, половина кредитов по плавающим ставкам, остальные кредиты рефинансируется по максимальным ставкам с 2015 года. Данная схема работает в инфляционном сценарии, либо на госгарантиях, либо в условиях экономического бума.
Риски долгового кризиса нарастают.
🖤Выведите свой бизнес на новый уровень вместе с Трекером от команды Яндекс 360.
Теперь разные отделы компании как большой, так и маленькой, могут работать вместе над одной задачей, что упрощает коммуникацию и делает бизнес более эффективным и производительным, а благодаря помощи поддержки на Трекер легко перейти с другой системы.
В Трекере можно работать с разными подходами, но над одной задачей, а еще Трекер встроен в Yandex Cloud и Яндекс 360, что позволяет использовать все знакомые инструменты.
Что еще умеет Трекер:
• Одно пространство для всех подразделений: Возможность разным командам работать в одном пространстве по разным методологиям (waterfall, scrum, гибридная).
• Универсальность и гибкость благодаря тому, что можно настраивать Трекер так, как удобно (доски задач, портфели проектов и дэшборды).
• 3 сервиса в одном: в Трекере есть Вики (для корпоративной базы знаний) и Формы (конструктор опросов и заявок).
• Визуализация данных и аналитика, встроенная в Трекер.
• Интеграция со сторонними системами (через API).
С Яндекс Трекером можно работать по-разному, но всем вместе!
Байден слился…
США, так сильно зависимые от транслируемого образа успеха, просто не могли пропустить стремительного деградирующего Байдена, теряющего связь с реальностью. США – продавцы мечты и ожиданий, поэтому картинка, образ и позиционирование крайне важны для восприятия.
Политические лидеры должны воплощать собой идеалы и надежды нации, служить примером и вдохновлять, даже несмотря на то, что ограничены в рычагах управления, где центр принятия решений концентрирует глубинное государство.
В условиях глобальной конкуренции, где имидж играет ключевую роль, любые признаки слабости или некомпетентности могут быть восприняты как угроза национальной безопасности и влиянию на международной арене.
США не может возглавлять человек, спотыкающиеся на ровном месте, запинающиеся, путающиеся в мыслях и демонстрирующий критическую неуверенность.
Весьма любопытно, Байден на дебатах не был настолько плох – он соответствовал своему среднему уровня за последние полгода, т.е. не выделялся в худшую сторону относительно самого себя.
Байден был плох в сравнении с Трампом, который патентованный гений в гримасах и игре на эмоциях публики, энергично манипулируя фактами, демонстрируя уверенность и непробиваемость на внешние провокации.
Трамп шоумен и хороший актер, грамотно продвигающий харизматичный медийный образ сумасброда – то, что цепляет публику. Мычание и блеяние от Байдена слишком утомительно и больше подходит для специфичной публики, специализирующиеся на классификации психических и возрастных отклонений. Для всех остальных Трамп сильно выигрывает в относительном сравнении.
Генератор мемов и анекдотов, как когда был Ельцин на закате своей политической карьеры - это не то, что нужно США в условиях сражения за мировое господство.
После дебатов в логове демпартии началась истерика, где на Байдена развернулась коллективная травля, а США отличаются тем, что если общество приняло решение деклассировать социальный элемент, обратной дороги уже нет.
Байден был деклассирован своими же, этот тот случай, когда республиканцы отошли в сторону и просто наблюдали за происходящим.
Другое дело, степень политической деградации в демократической партии настолько запущена, что у них просто не было адекватной замены. Байден один из самых опытных мировых политиков и существует буквально на рефлексах, когда мозг из-за возраста отключается, но Харрис еще хуже Байдена.
Единственное, где Камала Харрис обыгрывает Байдена – это возраст и ораторское искусство, в остальном крепкий середнячок, типичный американский юрист, который стечением обстоятельств попала на вершину политического олимпа.
Харрис – это типичный исполнитель, командный игрок по психотипу, но не обладает харизмой, волевыми и лидерскими качествами так, как Трамп.
Харрис слабее Байдена, но обладает всем «прогрессистским» набором: феминистка, борец за меньшинства и ЛГБТ, глобалист с выраженным либеральным уклоном, сторонник компромиссов и дискуссий. Все то, что так горячо любимо демократами.
Харрис — это типичная кукла в руках кукловодов, в политическом плане слабый игрок в контексте битвы за высший пост в стране, хотя на роль сенатора вполне подходит, но не уровень лидера нации. Демпартии выгодно ее продвинуть, но рейтинга у нее нет.
Против Трампа шансов немного и все идет к сливу демпартии, но неужели так просто сдадутся в условиях политического ожесточения?
Как обычно, немного статистики:
• Президенты в США почти всегда идут на второй срок. Последним исключением является Линдон Б. Джонсон, который в марте 1968 снял свою кандидатуру из-за политического кризиса вследствие войны во Вьетнаме. До него Кельвин Кулидж в 1929 преимущественно из-за личных причин, а еще ранее Резерфорд Б. Хейс в 1881.
• Обычно президенты в США переизбираются на второй срок, но это не удалось Трампу в 2020, Бушу старшему в 1992, Джимми Картеру в 1980, Джеральду Форду в 1976 и Гуверу в 1932. Почти всегда из-за экономических причин.
Политическое шоу в США ожесточается, я не думаю, что демпартия сдастся без боя.
Основным бенефициаром ИИ безумия являются производители оборудования.
Капитализация ТОП 7 (NVIDIA, Microsoft, Alphabet, Apple, Amazon, Meta Platforms, Broadcom) на пике превышала 17 трлн, увеличившись на 10.6 трлн с начала 2023 по сравнению с приростом капитализации на 7 трлн с минимумов марта 2020 по максимумы 2021 или всего +4.3 трлн с доковидных уровней.
С середины апр.24 капитализация выросла более, чем на 4.2 трлн исключительно на ИИ галлюцинациях – сопоставимо с пампом рынка 2020-2021 (дек.21 к фев.20), но тогда это заняло 1.5 года, потребовалось 12.5 трлн коллективного QE от мировых ЦБ и восстановления операционного денежного потока компаний из ТОП 7 на 50% (4кв21 к 4кв19) по сравнению с приростом всего на 30% (4кв23-1кв24 к 4кв21-1кв22).
Хотя с максимумов июля капитализация сократилась на 1.3 трлн – это ничто по сравнению с эскалацией идиотизма с начала 2024. Безумные спекулянты трещат от восторга на ГИИ идиотизме, но реальность совсем другая.
Сейчас ИТ компаний тратят десятки миллиардов долларов на ИИ инфраструктуру, главным бенефициаром которого является Nvidia. В отчете о прибылях и убытках эти расходы не учитываются – это будет позже учтено через амортизацию ИИ оборудования, но оказывается, что пока ИИ генерирует только убытки.
В отчетах ИТ компаний пока стыдливо умалчивается черная дыра ИИ безумия, делая акцент на невероятных перспективах, но если привести три наиболее популярных продукта на основе ГИИ, занимающих основную долю рынка, там просто пыль:
• OpenAI (ChatGPT): 1.6 млрд выручки в 2023, 3.4 млрд за год к июн.24 и по прогнозам до 4.5 млрд к концу 2024
• Anthropic (Claude AI): 100-150 млн выручки в 2023 и по прогнозам до 500 млн в 2024.
• MidJourney: 200 млн в 2023 и до 400 млн в 2024.
Сейчас ГИИ сегмент оценивается в $15 млрд по выручке в 2024 без учета оборудования по всем ИТ решениям в США и Европе без учета Китая при чистых убытка около $10 млрд – сверхдорогие программисты, инфраструктура и маркетинг.
+10 трлн капитализации при выручке 15 млрд и убытках 10 млрд – круто!
Банк России отмечает резкую деградацию индикатора бизнес-климата в России, снижение началось с апреля и продолжается в июне.
Индикатор опережающий и ранее неплохо коррелировал с макро-индикаторами от Росстата.
• Оценки текущих бизнес-условий снизились практически во всех отраслях, ожидания компаний на ближайшие 3 месяца также стали более сдержанными, вернувшись к уровню 4кв23.
• Оценки текущего выпуска после повышения в предыдущие 5 месяцев снизились в июле до уровня февраля текущего года. Снижение оценок фиксировалось во всех видах деятельности, за исключением сельского хозяйства. Наиболее заметно это проявилось в торговле, причем в оптовой торговле и торговле автотранспортными средствами оценки опустились ниже среднего значения 2023 года.
• В июле текущие оценки по спросу на продукцию (услуги) предприятий снизились во всех укрупненных отраслях к значениям 2кв23. Повышение оценок спроса по сравнению с июнем отмечалось лишь по предприятиям электроэнергетики и водоснабжения.
• Ценовые ожидания бизнеса в целом в июле практически не изменились по сравнению маем. Их уровень оставался повышенным и существенно превосходил значения 2017–2019, когда инфляция была вблизи цели.
• В июле издержки предприятий в целом по экономике росли четвертый месяц подряд. Среди основных причин роста издержек – увеличение расходов на оплату труда, повышение закупочных цен на сырье, материалы и комплектующие, рост транспортных расходов.
• За кредитами в июле текущего года обращались 34% опрошенных предприятий. Условия кредитования по экономике ужесточались чуть более существенно, чем месяцем ранее. Наряду с увеличением процентных ставок по кредитам, в том числе льготным, банки также ужесточают неценовые условия кредитования.
• Инвестиционная активность после максимума в 1кв24 снизилась до средних значений 2023. Инвест.активность предприятий продолжает ограничивать фактор неопределенности, а также дефицит кадров.
• Проблема дефицита кадров различной квалификации усилилась. Обеспеченность работниками в 2кв24 снизилась до исторического минимума.
Изменения в балансе ФРС
Давно не было обзора по балансу ФРС, что там нового? На 17 июля на балансе ФРС числится 4.42 трлн трежерис vs 5.77 трлн перед началом ужесточения в июне 2022, а MBS и агентские бумаги – 2.34 трлн сейчас vs 2.71 трлн.
Совокупный баланс ценных бумаг сократился на 1.72 трлн до 6.76 трлн vs 8.48 трлн перед началом QT.
До старта монетарного бешенства в марте 2020 баланс составлял 3.85 трлн, т.е. масштаб QE был ошеломляющий в 4.63 трлн ровно за два года с мар.20 по мар.22.
Соответственно, за 25 месяцев с июня 2022 сокращение баланса составило лишь 37% от QE 2020-2022.
С июня 2024 продажи трежерис сокращены с 60 до 25 млрд, а продажи MBS оставлены формально на уровне 35 млрд. В реальности ничего близкого к плану нет.
С начала года MBS сократились всего на 96 млрд при плане 230 млрд, а с июня 2024 сократили баланс на 19 млрд при плане 54 млрд. Трежерис реализуют близко к плану.
Реальное сокращение баланса ФРС с июня 2024 составляет около 35 млрд в месяц при заявленных 50 млрд. Конечно же, никто не спросит у ФРС, а что за херня вообще происходит?
Программа экстренного кредитования банков через BTFP и дисконтное окно стабилизировалось на уровне 110 млрд и с середины мая 2024 практически не меняется (снижение на 5 млрд), а на пике было 400 млрд.
Совокупный баланс ФРС составляет 7.26 трлн – это уровень ноября 2020 vs максимума на уровне 9.01 трлн.
Избыточные резервы в обратном РЕПО балансируют на уровне 390-400 млрд. В начале апреля было 440 млрд, почему так мало сократились? В апреле-июне в систему Казначейство США выбросило почти 300 млрд векселей, но заберет их обратно к октябрю.
К концу августа избыточные резервы могут сократиться до 150 млрд и практически полностью исчерпаться в сентябре по мере размещений векселей по 100 млрд в месяц, QT на 25 млрд и налогового периода в сентябре.
Весь ресурс устойчивости практически исчерпан, осталась пыль. К выборам будет жарко и не только на политической арене, финсистема затрещит по швам.
Тенденции на рынке труда в России.
В отчете «О чем говорят тренда» от Банка России есть очередная аргументация в необходимости поддержания жестких ДКУ в экономике.
• Спрос на труд достиг исторического пика и продолжает расти при неоднородной картине по отраслям.
• Возможности расширения предложения труда ограничены негативными демографическими тенденциями.
• В сложившихся условиях высокой конкуренции за кадры рост спроса на труд провоцирует ускоренный рост заработных плат.
• В результате в последние кварталы значительно расширился разрыв между темпами роста реальных зарплат и производительности труда.
• Для достижения ценовой стабильности разрыв между ростом реальных трудовых доходов и производительности труда необходимо сокращать, так как этот разрыв создает дополнительные проинфляционные риски, создавая предпосылки для раскручивания спирали «цены – зарплаты – цены».
• Увеличение издержек компаний на единицу продукции (unit labour cost), среди которых значимую роль играют издержки на труд, стимулирует повышение цен с целью сохранения маржинальности.
• Наблюдаемый разрыв между зарплатами и производительностью как раз говорит о том, что покупательная способность населения растет быстрее, чем производственные возможности экономики.
• Этот разрыв можно сократить посредством увеличения темпов роста производительности труда. Однако это требует значительных инвестиций в оснащение и автоматизацию производств, отладку оборудования, подготовку и переподготовку кадров. Все это длительные по времени процессы.
• Несмотря на то, что уровень участия в рабочей силе в 2023 достиг своего максимума в большинстве возрастных когорт, особо значительные изменения произошли в возрастных группах, затронутых пенсионной реформой (сильный рост участия в рабочей силы людей старше 55 лет), – это смогло лишь компенсировать сокращение численности трудоспособного населения.
Жесткая ДКП будет способствовать нормализации ситуации на рынке труда через охлаждение перегретого спроса на трудовые ресурсы.
Главное мероприятие этого июля в сфере трейдинга 📈
24 июля с 09:00 до 18:00 мск присоединяйтесь к крупнейшему мероприятию от школы TradeZone — ДНЮ ОНЛАЙН ТОРГОВЛИ
В прямом 9-часовом эфире с 8 профессиональными трейдерами и Артемом Назаровым вы узнаете:
• как выбрать брокера и совершать прибыльные сделки
• освоите главные стратегии торговли
• научитесь выбирать прибыльные активы под инвестиции и получите ценные советы от экспертов
Ну и самое главное - сможете бесплатно зайти зайти в сделки вместе с Артемом и забрать прибыль в этот же день. Это не бездумные рандомные действия по непонятным сигналам из пабликов. Артем действует только на основе аналитики рынка в целом и компаний в частности. И каждый свой шаг он будет объяснять на пальцах. Не пропустите уникальный шанс заработать и получить подарки!
Кстати, о подарках
Бесплатный пошаговый видеоурок по TradingView — главной программе для трейдера, уже доступен в канале
7 инвестиционных идей с потенциалом дохода от 30% до 200% тоже уже в закрепленных сообщениях канала. Скорее забирайте — точки входа в сделки уже на подходе!
❗️Все подробности и регистрация на бесплатную встречу по ссылке /channel/+PMsuS8k19704ZTUy
Промышленное производство США – имитация роста в условиях многолетней стагнации.
Рост промпроизводства в США составил 0.64% м/м в июне, но не стоит это переводить в годовые темпы, получая почти 8% годовых, т.к. данный макро-индикатор волатильный и необходимо оценивать сглаженные сопоставимые периоды.
В июне промпроизводство выросло на 1.66% г/г и это максимальные темпы роста с ноя.22. Постковидный максимум в сен.22 был преодолен всего на 0.46%, но до исторического максимума в ноя.18 еще 0.1%.
Формально промпроизводство США находится на историческом максимуме, но этот уровень уже был в окт-07-янв.08, в ноя-дек.14, в июл.18-янв.19 и на протяжении почти двух лет в 2022-2023, т.е. это ПЯТАЯ попытка проломить непрошибаемый потолок промпроизводства, пока еще не удавалось.
Смотрите, как получается, за 1П24 промпроизводство выросло на 0.02% г/г (две сотые процента), относительно 1П22 рост на 0.46%, а в сравнении с пятилетней давности 1П19 изменение на +0.01% (одна сотая процента). Вот поэтому месячные данные (не важно, рост или падение) нельзя экстраполировать.
Учитывая масштаб пересмотра данных в пределах 0.5-0.7%, все это свидетельствует о стагнации на высокой базе, но без выраженных признаков на рост, хотя и падения не наблюдается.
Учитывая специфику изменения данных по промпроизводству, говорить о формировании тенденции можно, если полугодовые данные изменяются на 1.7-2% и более с подтверждением дальнейшего тренда.
Детализация отраслей промышленности представлена в таблице, как и сравнение по ключевым периодам. Динамика очень разнонаправленная.
За 1П24 в плюсе всего несколько отраслей: автопроизводство +0.7% г/г, микроэлектроника и компьютеры +6.2% г/г, аэрокосмическое производство и прочие транспортные средства (включаются ракеты и бронетехника) +3.1% г/г, нефтепереработка +4% г/г, производство пластика и резины +3.4% г/г и электропроизводство +2.6% г/г.
Не считая электричества и нефтехимии, в плюсе сегменты высоких переделов и наукоемкое производство – также, как и в Европе или России.
Инфляция в России разгоняется, но инфляционные процессы не носят взрывного характера середины 2023.
В июне рост цен составил 0.74% м/м SA по данным Банка России на основе первичной статистики от Росстата.
Рост продовольственных цен разгоняется до 0.97% м/м, непродовольственная инфляция относительно стабильна на уровне 0.39% м/м, а цены на услуги немного замедлили темп роста до 0.85% м/м.
Действительно ли все так плохо? Инфляционная проблема провялилась в мае, когда цены резко выросли до 0.85% м/м и высокие темпы продолжались в июне, по всей видимости ценовой импульс сохранится в июле.
Средне-историческая норма за 5 лет 2017-2021 составляла 0.38% среднемесячного роста цен, где по продовольствию - 0.42%, по непродовольственным товарам – 0.38%, а по услугам – 0.32%.
Как обстоят дела теперь? По всем товарам и услугам средние темпы роста цен за три месяца – 0.69%, за 1кв24 – 0.47%, за 1П24 – 0.58% vs 0.40% за 1П23 и 0.83% м/м SA за 2П23. Далее перечисление будет в указанной последовательности.
• По продовольственным товарам за 2кв24 – 0.66%, за 1кв24 – 0.27%, 1П24 – 0.47% vs 0.21% и 1.1% соответственно.
• Непродовольственные товары растут на 0.44% в 2кв24, 0.34% в 1кв24, 0.39% в 1П24 vs 0.23% и 0.74% по ранее указанным периодам.
• Услуги значительно отклоняются от нормы с ростом цен на 1.02% в 2кв24, 0.89% в 1кв24, 0.95% в 1П24 vs 0.9% и 0.59% соответственно.
Основной драйвер формирования инфляционного импульса в 1П24 концентрируется в услугах, рост цен в которых втрое выше нормы, тогда как товарная инфляция соответствует норме плюс-минус с незначительной погрешностью.
Если оценивать инфляционный импульс за последние три месяца, в услугах также отклонение в три раза и более от нормы, продовольственные цены растут в 1.5 раза интенсивнее приемлемых темпов, а по непродовольственным товарам несущественное отклонение в рамках допустимого.
Рост цен в услугах обусловлен ограничением масштабирования предложения в сравнении с товарами на фоне высокого платежеспособного спроса.
Агрессивные инвестиции технологических корпораций США в ИТ инфраструктуру.
Инвестиции не технологических корпораций, а всего 4 компаний (Microsoft, Google, Amazon и Meta). Если считать Amazon за технологическую компанию, по всем компаниям США в этом секторе инвестиции за 1кв24 оцениваются в 71-72 млрд, тогда как ТОП 4 формируют поток инвестиций в 44.3 млрд или около 62% всего сектора – невероятно.
Так, для сравнения, все металлургические и химические компании США формируют капексы на уровне 5.7-6 млрд за 1кв24, а нефтегазовые компании всего 27-28 млрд, а наибольший поток капитальных расходов от энергетических и коммунальных компаний – 40-42 млрд. Все транспортные компании имеют капексы на уровне 12-13 млрд, а телекоммуникационные компании – 13-14 млрд. Это наиболее фондовооруженные сектора экономики США.
Расходы на капексы среди ТОП-4 росли задолго до внедрения ГИИ в массовый сегмент – так к 4кв22 капитальные расходы ТОП-4 достигли 40 млрд.
Экспоненциальный рост начался с 2017 года на траектории развития облачных технологий предоставления вычислительных ресурсов корпоративным клиентам.
Капитальные расходы за год выросли на 31%, за два года +25%, за 5 лет рост в 3.1 раза, за 10 лет рост почти в 9 раз (!) и в 22 раза с 2011 года!
В структуре капитальных расходов на Amazon приходится 14.9 млрд за 1кв24 (53.4 млрд за год), на Microsoft – 11 млрд и 39.5 млрд за год, на Google – 12 млрд и 38 млрд за 12 месяцев, а Meta – 6.4 млрд и 26.8 млрд соответственно.
От 30 до 70% вычислительных ресурсов используется для внешних клиентов: Microsoft через платформу Azure, Amazon через Amazon Web Services (AWS), Google через Google Cloud Platform, а Meta активно развивает Llama с открытым исходным кодом для расширения экосистемы разработчиков и PyTorch для машинного обучения.
Практически вся мировая ИТ индустрия зациклена и замыкается (софт и облачный хард) на эти 4 компании, включая банки, транспортную, телекоммуникационную и энергосистему. Это и есть контроль над миром.
Отчет Tesla за 2 квартал 2024.
Активная экспансия Tesla завершилась в 4кв22 и вот уже 1.5 года Илон Маск ищет новую точку равновесия в быстро меняющемся автомобильном рынке.
Формально выручка за 2кв24 является рекордной – 25.5 млрд (до 100 млрд годового дохода), но рост за год всего на 2.4%, тогда как за два года прирост в 1.5 раза! Неплохо? Да, но период экспансии закончен, т.к. за 5 лет до этого (2кв22 к 2кв17) выручка выросла в 6 раз!
Из компании роста Tesla превращается в типичную автомобильную компанию, которая непрерывно находится в фазе трансформации и адаптации (реконфигурация модельного ряда, оптимизация логистики, расходов и т.д.).
Точка перелома для Tesla – 4кв22-1кв23, когда впервые реализация авто вышла на нисходящую траектории. Рост глобальной конкуренции, где Tesla теснят на всех фронтах (особенно в Китае) и замедление экспансии электрокаров в США и Европе. Это вынуждает снижать цены и темпы производства авто, которые сократились на 14% г/г.
Выручка автомобильного сегмента Tesla сократилась на 7% г/г до 19.9 млрд, тогда как выручка генерации и аккумуляции/ хранении электричества выросла на 100% до 3 млрд и это за квартал!
Tesla входит в мировые лидеры по предоставлению возобновляемой энергии. Электроэнергетика Tesla имеет потенциал экспансии до 15-20 млрд годовой выручки. Tesla установила и ввела в эксплуатацию системы хранения энергии общей емкостью 9.4 ГВт·ч (+158% г/г).
Сервисные услуги и прочие доходы выросли на 21% г/г до 2.6 млрд.
Операционная прибыль сократилась на треть до 1.6 млрд, а чистая прибыль сократилась на 45% г/г до 1.5 млрд, несмотря на то, что Tesla агрессивно снижает расходы на аккумуляторы.
Пик операционной и чистой прибыли был достигнут в 2П22, с тех пор показатели рухнули примерно на 60%. Операционный денежный поток чуть лучше, но сглаженный годовой показатели снизился на 30%.
Tesla не платит дивидендов и не совершает байбэков, а наоборот, активно размещается на рынке. Через доразмещение акций с 2020 года привлекли 15 млрд, а до этого еще 7 млрд.
О научно-технической революции… (продолжение)
Технологии совершенствуются очень быстро, особенно быстро масштабируемые ИИ технологии. То, что казалось невозможным вчера, может быть реальностью в ближайшем времени.
Сложно сказать, к чему нас заведет этот тернистый ИИ путь?
Область применения очень ограниченная, если вывести из анализа бытовое применение и концентрировать внимание исключительно на коммерческом применении.
Переводчики, редакторы, корректоры, копирайтеры и новостные журналисты, художники, дизайнеры, аниматоры, программисты, операторы колл-центров, консультанты, офисные работники/секретари, рекламные менеджеры. Многие профессии под угрозой трансформации частичной или полной.
И все же, если говорить именно о потенциале научно-технического прогресса и R&D, здесь я скептик.
Если опустить продукты (ChatGPT, Claud, Gemini и другие), которые в науке действительно полный ноль в плане положительного эффекта, а рассматривать технологию, можно выделить:
• Вариационные автокодировщики (VAE)
• Генеративные состязательные сети (GAN)
• Графовые нейронные сети (GNN)
• Рекуррентные нейронные сети (RNN)
• Сверточные нейронные сети (CNN).
Каждая из нейросетей может быть полезна в какой-то области, но подчеркну – лишь как дополнение и надстройка к существующим научно-исследовательским проектам и комплексам.
Например, в сегменте биотехнологиях очень популярны TensorFlow и PyTorch (библиотеки для построения и обучения моделей глубокого обучения, применяемых в том числе в химии), которые используются много лет и являются частью ИИ.
CellDesigner для моделирования биохимических сетей и COPASI для моделирования и анализа биохимических систем, GROMACS для молекулярной динамики и так далее.
В аэродинамике и аэрокосмическом проектировании применяются научно-исследовательские комплексы в вычислительной гидродинамике (CFD) такие как ANSYS Fluent и NASA's FUN3D. В аэродинамическом моделировании - XFLR5, в термодинамическом моделировании - ANSYS Thermal, для оптимизации конструкций – OptiStruct, для общих математических расчетов – комплексы MATLAB и т.д.
Какие программные и научные комплексы используются в финансовом моделировании, статистике и макроэкономическом анализе?
R, Python, MATLAB, SAS и Excel для расчётов, автоматизации, статистического анализа и программировании. TensorFlow и PyTorch для машинного обучения, Tableau, Power BI, D3.js и Excel для визуализации и так далее.
В чем суть? Под каждую задачу свой комплекс. В реальном мире научные комплексы учитывают физику объектов и их взаимодействие, молекулярное и химическое моделирование на основе целого комплекса моделей.
ГИИ из-за архитектурных особенностей не может применяться для моделирования – это вообще другая область и класс задач, но ГИИ может классифицировать и в каком-то смысле анализировать полученные результаты при моделировании, создавая вектор распределения и пространство решений.
Еще раз, ГИИ не создает технологии, это в принципе невозможно даже теоретически. ГИИ может участвовать в создании технологии, лишь как дополнение к существующим комплексам с множеством допущений (высокая вероятность ошибок).
В этом смысле я не виду ничего, чтобы могло качественно ускорить технологический прогресс. С 2023 не появилось ничего принципиально нового. Машинное и глубокое обучение существует уже несколько десятилетий и активно применяется в R&D.
Учиться надо у лучших — чтобы перенять опыт топовых компаний и узнать, как работают мировые эксперты со своими клиентами прямо сейчас.
И для этого вам не нужно поступать в Гарвард. Управленцы российского и мирового рынка собрались на курсе «Исполнительный директор» от Академии Eduson, чтобы вы смогли добиться повышения и узнать новые подходы в руководстве за 6 месяцев.
Программа построена на кейсовом методе — вы будете погружаться в проблемы бизнеса и пытаться найти им решение.
Обучение полностью удалённое, все материалы открыты сразу — то есть вы сами сможете выбирать, в каком порядке проходить темы. Доступ к курсу и дальнейшим обновлениям останется навсегда.
Оставляйте заявку с промокодом SPYDELL и получите скидку 65%, а также второй курс в подарок!
Создание фейковой ИИ реальности вокруг бигтехов.
Удивительно, но почти никто не касался вопроса адекватности искусственно сконструированных и нагнетаемых завышенных ожиданий роста финансовых показателей бигтехов в рамках концепции экспансии ГИИ.
Обратите внимание на следующее: ни одна компания из бигтехов среди софтверного сегмента (Microsoft, Google, Meta, Amazon, Apple) не создала НИ ОДНОГО работоспособного и эффективного инструмента или продукта на базе ГИИ.
Примечание: весь оголтелый хайп с 2023 происходит исключительно вокруг ГИИ, поэтому комплексный подход к ИИ пока опускаю.
Весь прогресс в сегменте публичных ГИИ двигают исключительно стартапы и только они. Ни один из успешных проектов в нише ГИИ не принадлежит бигтехам.
Смотрите сами: ChatGPT (OpenAI), Perplexity, Claude AI (Anthropic), Midjourney, Stable Diffusion AI (в состоянии банкротства), Leonardo AI, Luma AI, Runway AI и многие другие эффективные стартапы изначально создавались вне контура бигтехов и лишь впоследствии входили под крыло крупнейших технологических корпораций.
Формально OpenAI в партнерстве с Microsoft, но Альтман неоднократно заявлял, что путь технологического развития OpenAI определяет самостоятельно, а партнерство заключается в использовании мощностей Microsoft и предоставлении разработок OpenAI для первоочередной интеграции в продукты Microsoft.
Perplexity под крылом Amazon, но скорее как партнерство, а Anthropic под Google, но каждая из них двигается самостоятельно, а бигтехи инвестировали в эти проекты уже после проявления успешности стартапов.
А то же есть у бигтехов? Попробую разобрать:
▪️Microsoft имеет Microsoft Copilot полностью выстроенный на базе продуктов OpenAI (чистое паразитирование) с интеграцией в Microsoft 365, Azure и Dynamics 365, где самое известное – это 240 долларовая годовая подписка на Copilot для Microsoft 365.
Это похоже на издевательство, потому что Copilot для Microsoft 365 содержал ошибки и был настолько криво интегрирован, что изначально это был полный провал и пока им и остается – особенно в Excel. Пробовал, смысла нет никакого, имея активный доступ к нативному ChatGPT.
GitHub Copilot за $100– неплохо, но есть не менее прогрессивный и бесплатный Codeium, а во-вторых, лично для меня удобнее через оригинальный ChatGPT в связке с Codeium.
Azure AI в виде Azure OpenAI Service и Azure AI Studio представляет собой средства для разработчиков и имеет косвенное отношение к ГИИ.
▪️Meta развивает ИИ через свою платформу Meta AI, которая включает передовую модель Meta Llama 3, но в целом Meta Llama 3 оказалась «требухой» в сравнении с более мощными ChatGPT и Claude. Если не было бы конкурентов, Llama 3 могла удивить, но так нет – слабо и сразу мимо. Нишевый продукт внутри экосистемы Meta AI.
▪️Google выкатила Gemini Ecosystem спустя почти 1.5 года после релиза ChatGPT 3.5, но смею доложить после 6 месяцев использования Gemini Advanced (240 баксов в год, но сам не платил ни доллара в режиме тестирования) – это редкостная дрянь и феноменальное дерьмо. Хорошо, что это тестирование закончилось.
Причем с каждым месяцем все хуже. Все ответы Gemini сводятся «я лишь нейросеть и не могу ответить на этот вопрос, иди сам и найди информацию по этим ссылкам» или просто гонит адскую дичь.
Gemini отличается тем, что не просто лепит невероятное количество ошибок и неточностей – эта мерзость вообще не способна ответить ни на один относительно сложный вопрос. Чистый скам, пользы ноль.
Рекламы и бравады много в рамках развития экосистемы продуктов Google на базе ИИ, но все обещания Google так и остались обещаниями. Не сделано ничего, а то, что сделано – реализовано отвратительно. 1 из 10, полный позор и провал в контексте условий и ожиданий (размер Google и доступные аналоги конкурентов из успешных стартапов).
Google Cloud Vertex AI – единственный адекватный продукт Google, имеющий отношение к ГИИ, но это исключительно для разработчиков, как облачная платформа для развертывания моделей машинного обучения, включая генеративные модели ИИ.
Продолжение следует...
Кредитное безумие в России продолжается – новые рекорды.
Совсем немного не хватило до рекорда по чистому приросту задолженности по кредитам физлиц – в июне рост на 963 млрд руб vs рекорда 978 млрд млрд руб в авг.23.
Тогда в августе прошлого года рекордных рост кредитов объяснялся опережающим наращиванием долгов перед ожиданиями неизбежного роста ставок по кредитам на траектории ужесточения ДКП.
Прошел почти год, ключевая ставка не меняется с дек.23 и вновь появляются, так называемые, «разовые» факторы мешают Банку России нормализовать кредитную активность – это даже немного комично.
Общий прирост задолженности по всем видам кредитов физлиц составил 3.37 трлн с начала 2024 vs 2.56 трлн за аналогичный период в 2023 (при стабильной ключевой ставке 7.5%) и всего 2.4 трлн за 1П21 (тот момент, когда кредитный бум казался невероятным).
Кредитный ажиотаж на треть превышает максимумы предыдущего кредитного бума и это в условиях экстремально жестких ДКУ.
Ипотечные кредиты выросли на 586 млрд в июне перед завершением льготных программ, с начала года – 1.65 трлн vs 1.59 трлн в 1П23 и 1.32 трлн в 1П22.
Доля ипотеки с господдержкой в июне составила 80%, где по всем типам программ рекордный прирост, но и рыночная ипотека выросла на 28% м/м до максимума с дек.23!
Потребительское кредитование выросло на 291 млрд, повторив около рекордный результат в мае и это второй лучший результат в истории после 314 млрд в авг.23. За 1П24 прирост потребительских кредитов составил 1.33 трлн vs 0.85 трлн в 1П23 и 0.95 трлн в 1П22.
Активность выросла почти 1.6 раза по рекордным ставкам! ЦБ это объясняет манипуляциями с грейс-периодом и зажиточным населением на фоне роста дохода, что открывает пространство для кредитной активности тех, кто раньше не мог получить кредит.
Автокредитование выросло на 87 млрд – почти рекордные темпы, а за 1П24 невероятные +458 млрд vs 150 млрд в 1П23 и +109 млрд в 1П21.
Банк России вновь ужесточил нормативы и правила выдачи кредитов, но пока не помогает. Население с особым ожесточением выжирает кредиты по рекордным ставкам.
Сильнейшее с 4 квартала 2022 перераспределение активов в США
С 10 июля наблюдается агрессивное перераспределение капитала внутри американских компаний – массированный выход из лидеров роста и покупки отстающих компаний. В анализе участвуют нефинансовые компании, которые торгуются, как минимум с января 2017 (многие стартапы 2020-2021 не участвуют в расчетах).
Текущая капитализация 45.8 трлн по нефинансовым компаниям среди тех, кто торгуется с 2017 (финсектор не учитывается), а если учесть все публичные нефинансовые компании – это примерно +2.5 трлн сверху.
Максимум по капитализации был 16 июля – 47.2 трлн среди отобранного списка, т.е. потери 3% или -1.4 трлн и минус 2.7% или -1.25 трлн с 10 июля (пик ИИ хайпа), но в структуре потерь доминируют лидирующие с начала года компании.
К началу июля около 90% роста всего рынка обеспечили ТОП 20 компаний – эта группа с 16 июля потеряла 4.8% или 1 трлн, а с 10 июля (наивысшее безумие с ИИ хайпом) обвал на 7.8% или почти 1.7 трлн, где ТОП 7 потеряли 4.4% с 16 июля (-727 млрд) и 7.8% с 10 июля (-1.33 трлн).
При этом группа нефинансовых компаний вне ТОП 20 снизилась на 1.6% с 16 июля (-421 млрд), но выросли (!!) на 1.7% (+427 млрд) с 10 июля.
Разворотная точка все же была не 16 июля, а 10 июля – минус 1.7 трлн капитализации по ТОП 20 и плюс 0.43 трлн по всем остальным.
Что все это означает?
• Рынок все еще экстремально бычий – нефинансовые компании вне ТОП 20 в области своего исторического максимума (всего минус 1.8% от максимумов марта 2022) и ВЫШЕ истхая 2021.
• Растет весь рынок за исключением бигтехов, где основной вклад обеспечил потребительский сектор и медицина.
• Рынок встряхнули адски перегретые компании в ТОП 7 – все основное давление продаж находится именно там, потеряно 1 трлн за три дня (сильнее было только на минус 1.2 трлн 14.06.2022, 10.05.2022 и 09.09.2020).
• Даже с падением за последнюю неделю, ТОП-7 на 33% выше начала года или +3.9 трлн и почти на 5.4 трлн выше максимумов 2021. Для сравнения, с доковидного фев.20 до дек.21 прирост был всего 5.3 трлн.
Способен ли ИИ радикальным образом повлиять на экономику и трансформировать общество?
Ответ на этот вопрос не знает никто, в том числе и разработчики передовых решений в сегменте ГИИ, но некоторые тенденции уже проявляются.
▪️Этот бизнес генерирует только убытки из-за астрономических расходов на ИИ-инфраструктуру и сверхдорогих программистов, зарплаты которых доходят до неадекватных 1 млн долларов – порог входа очень высокий, отрасль избыточно перехайпована.
Любой стартап в начале генерирует убытки (из последнего – электрокары и возобновляемая энергетика), но в ГИИ потенциал развития и маржинальности не определен. Из текущих 15 млрд выручки к 2023 ГИИ вырастет до 100 млрд и выше, но даже маржинальность 15-20% не слишком вдохновляет.
▪️Это самый переоцененный пузырь в истории человечества. Подробностей было много, но только ТОП 7 компаний в США создали более 10 трлн капитализации с начала 2023 на ИИ хайпе, что в несколько раз выше пузыря 2021.
▪️Ожидается волна IPO стартапов в сегменте ГИИ по неадекватным мультипликаторам, большая часть из которых окажется легкозаменяемым скамом.
▪️Количество компаний, которые создаются в сфере ГИИ значительно с точки зрения медийного отклика, но незначительно с точки зрения экономики. Каждый месяц новый проект и улучшения существующих.
Я ежедневно слежу за этой темой и могу сказать, что примерно 99% проектов чистый скам, мусор, жульничество и треш. Большинство либо не работают, либо копируют исходный функционал ChatGPT и надстройки к нему, т.к. просто не нужны, имея доступ к ChatGPT.
1% проектов что-то из себя представляют и имеют потенциал, но ни один не удивил в достаточной мере, чтобы создать ожидать о «революционном прорыве в технологиях и качественно другом подходе взаимодействия с окружающим пространством».
Среди видео крупнейшие проекты в странах Запада:
• Luma Dream Machine
• Runway Gen-2
• Genmo
• InVideo
• Pika Labs
• Imagen Video Google
• Noisee AI
• Pictory AI
• Haiper
• Clipwise
• Synthesia
Среди генерации изображений:
• Midjourney
• DALL-E 3
• Imagen Google
• Stable Diffusion
• Leonardo AI
• Playground AI
• Recraft AI
• RunwayML
• Artbreeder
• Picsart AI
В видео не работает ничего по банальной причине – ГИИ не учитывает законы физики и не способен адекватно оценивать механизмы взаимодействия объектов и света. Проблемы с интеграцией объектов в сцены, неверные пропорции и масштабы, искажения и артефакты, ошибки освещения, нереалистичные движения, несогласованность и неправильное взаимодействие, не говоря уже о физике и свойствах объектов. По видео потенциала прогресса пока не вижу из-за ограничений в технологии.
• С изображениями чуть лучше и относительно работоспособны только три: Midjourney, DALL-E и Leonardo.
• Музыка, звуковые эффекты - потенциально да.
• Создание логотипов, аватаров, дизайн объектов, работа с векторной графикой и глубокое редактирование графического контента – здесь есть над чем работать, но прогресс может быть.
• Распознавание речи, синтез речи, перевод речи, удаление шумов с аудио и транскрипция аудио – с этим неплохо, но это было и раньше.
• Обработка и анализ текстов (конспектирование, обобщение, классификация и извлечение неструктурированной информации) – относительно приемлемо за исключением сценариев профессиональной работы.
• Консультант по выбору товаров и услуг, виртуальный помощник и справочник/навигатор по инструкциям и сетапам – здесь достаточно хорошо.
• Репетитор, образовательная платформа – потенциально да, но из-за галлюцинаций пока не применима.
• Создание кода – способен помогать, но о замене программистов говорить не приходится.
• Создание контента – только простой и тупой, создание сложного академического или узкоспециализированного контента принципиально не способен осилить из-за архитектурных ограничений.
Интересная игрушка, которая может быть полезна во многих областях, но которая эффективна только в очень узком сегменте, как надстройка, плагин, ничего радикально не меняющая с точки зрения механизмов и паттернов взаимодействия с окружающим пространством.
О значимости внутренних источников фондирования в России
С 2022 года внешние рынки капитала для России закрыты в связи с множественными санкциями, как изменилась структура долгов российских нефинансовых компаний?
Совокупный долг в кредитах и облигациях составил 85.9 трлн руб на 1кв24 по последним отчетным данным, среди которых рублевый долг составляет 65.7 трлн или 76.6% (учитывается эффект курсовой переоценки).
С 2кв22 доля рублевых долгов остается стабильный со средней долей 76.3% по сравнению с 66.4% в 2021 и в среднем 63.1% в 2017-2021.
Внутри долгов в иностранной валюте происходят существенные трансформации. Сейчас половина валютного долга концентрируется во внутренних заимствованиях, т.е. размещения облигаций внутри российской финансовой системы и выданные валютные кредиты со стороны российских банков.
Годом ранее доля валютного долга среди внутренних заимствований была 38%, а два года назад – 32%, около 30% в 2021 и столько же в 2017-2021.
Подобная динамика вполне оправдана спецификой внешнего долга, который практически полностью концентрировался среди недружественных стран, за исключением кросс обязательств между квази-российскими оффшорами. Данная часть долга находится в режиме непрерывного закрытия обязательств.
Валютный долг преимущественно распределен среди экспортеров, а мотивы в валютных заимствования заключаются в снижении издержек (стоимость обычно ниже, чем по рублевым долгам) и в хеджировании рисков в условиях нестабильности курса при условии, если часть выручки формируется в валюте.
Рост ключевой ставки с августа 2023 пока не привел к изменению структуры заимствований, но дифференциал продолжает нарастать, где ставки по рублевым заимствования становятся на 10-14 п.п дороже, чем по валютным (практически полностью в юанях).
Но и здесь есть ограничения, т.к. объем доступной юаневой ликвидности на внутреннем рынке ограничен и формируется в основном за счет возврата валютной выручки экспортеров, а китайские банки никак не участвуют в российских проектах.
Как аналитика данных повышает эффективность финансовых решений
1. Принятие обоснованных решений
Аналитика данных помогает выявлять рыночные тренды, анализировать исторические данные и делать точные прогнозы, улучшая эффективность инвестиционных стратегий.
2. Управление рисками
Модели риска на основе данных минимизируют потери и улучшают управление портфелем, обеспечивая стабильность и безопасность инвестиций.
3. Оптимизация инвестиционного портфеля
Анализ корреляций и доходностей активов позволяет создавать сбалансированные и доходные портфели, улучшая баланс между риском и вознаграждением.
Отличный вариант, чтобы освоить необходимые для этого скиллы – обучение в узкоспециализированной школе аналитики Changellenge >> Education.
Программа "Аналитик PRO" включает в себя всё, что нужно для освоения аналитики с нуля до продвинутого уровня:
– Это одна из самых комплексных на рынке программ (если не самая) для перехода в аналитику: там есть аналитика данных, финансовая аналитика и бизнес-аналитика.
– 75% курса — это практические задачи и реальные бизнес-проекты от компаний уровня Тинькофф.. Интересно не просто решать тренировочные задачки, но и придумывать стратегию выхода компании на новые рынки или предлагать идеи новых цифровых продуктов? На курсе “Аналитик PRO” вас ждут 7 амбициозных проектов, причем 4 из них будут от реальных компаний.
– В ходе курса осваивают 11 ключевых аналитических инструментов и навыков: SQL, Excel, Python, Tableau, критическое мышление и другие.
– Есть также отдельный блок именно для финансистов: анализ финансовой отчетности компаниий методом DCF, сбор дашбордов для управления моделью, юнит-экономика и прочее.
– Обучение в школе реальное, а не только видео записанное. Эксперты из компаний уровня Avito, BCG, Google, VK проводят регулярные онлайн мастер-классы; а менторы, окончившие курс ранее, помогают преодолевать сложности в учебе. Средняя оценка студентами работы экспертов - 9,5/10.
Курс "Аналитик PRO" – это одна из лучших возможностей для тех, кто стремится не просто учиться, а работать и набираться реального опыта.
По промокоду Spydel20 вы можете получить скидку 20 000 рублей на все программы школы. Оставьте заявку по ссылке на бесплатную консультацию. Промокод действует 48 часов.
__
Реклама. ООО "Высшая школа аналитики и стратегии", ИНН: 7716917009, erid:2SDnjdfxnAn
О российском рынке акций
Дивидендный сезон на российском рынке акций закончен. Последний залп дивидендов будет распределен до конца июля и дальше все … промежуточные относительно серьезные дивиденды через полгода в декабре-январе от нефтяников, а так только мелочь и ожидания дивидендного сезона 2025, под который торговые истории будут формироваться не ранее февраля 2025.
Рынок теперь переходит в свободное плавание, т.е поддержка будет обусловлена исключительно денежными потоками от чистых текущих сбережений домохозяйств плюс перераспределение активов.
Падение составило 18.2% от максимума 20 мая до минимума 16 июля (40 торговый дней) – это одно из сильнейших снижений рынка за 10 лет.
Если не брать аномалию в момент начала СВО и март 2020, последний раз сопоставимые или более мощные падения рынка были на новостях по мобилизации – 28.1% за 16 торговых дней, до этого:
• трехфазовое снижение рынка на 26.4% с 20.10.21 по 24.01.22,
• затяжное падение на 22.7% с 03.01.2017 по 25.06.2017,
• интенсивный обвал на 19.3% на фоне разгорающегося банковского, валютного и экономического кризиса с декабря 2014 (04.12.2014-17.12.2014)
• Крымский шок на 22.1% с 18.02.2014 по 17.03.2014.
Падение в 2024 неординарное, так в чем причины?
• Снижение денежного потока в рынок от физлиц на фоне ужесточения риторики Банка России с середины мая.
• Продажи от банков и инвестфондов для балансировки портфеля после коллапса рынка облигаций.
• Волна маржинколлов по спекулятивным счетам после 6-месячного пампа рынка в 2023 и затяжного боковика в ожидании прорыва к 4000 пунктам по индексу.
• Однако, основная причина кроется в санкциях США от 12 июня и окне до 13 августа для выхода из российских активов. Это обстоятельство побуждает резидентов по принудительному закрытию позиций оценочным объемом 300-600 млрд руб.
Если импульс снижения с 20 мая по первые числа июня был обусловлен действиями резидентов, а с начала июля волна продаж поддерживалась преимущественно нерезидентами из нейтральных стран. Денежный поток от физлиц и российских инвестфондов был недостаточным, чтобы перекрыть продажи нерезов.
Данные от Банка России будут в следующем месяце, но пока это основная гипотеза.
Давление на рынок ослабнет в начале августа, спекулятивные рывки вверх возможны, но устойчивого роста не жду.
• Нет больше дивидендных историй.
• Крупные участники будут абсорбировать денежный поток в фондах ликвидности, депозитах и облигациях.
• Поддержки от нерезидентов ждать не стоит.
Разворот рынка к 4000 пунктам и выше будет возможен, если развернется ДКП Банка России, но пока этого даже близко нет.
Рост ключевой ставки в России абсолютно неизбежен.
Банк России опубликовал последний аналитический отчет «О чем говорят тренды» перед неделей тишины преддверии заседания 26 июля по ключевой ставке. Обычно данный отчет дает проекцию намерений Банка России, по крайней мере, так было в 2П23.
Отчет необычайно жесток в контексте ДКП – последний раз подобное было в начале осени 2023. Вопрос стоит не том, повысит ли ставку ЦБ, вопрос в масштабе ужесточения и длительности удержания жестких ДКУ.
Отчет перегружен статистическими данными и выкладками по российской экономике – все это подробно обсуждалось в канале в момент выхода данных, поэтому я остановлюсь на мере жесткости ДКП и аргументации Банка России.
В фокусе: сильнейший дефицит кадров в истории России, аномально высокие темпы роста кредитной активности, активное расширение экономики выше сбалансированных темпов и усиление инфляционного давления.
Кратко по инфляции: в апреле – июне дезинфляционный тренд развернулся? устойчивое инфляционное давление в экономике также возросло, хотя и не столь значительно. Повысились инфляционные ожидания населения и бизнеса.
Сложности с трансграничными платежами импортеров создают проинфляционные риски, перевешивающие дезинфляционное влияние произошедшего укрепления рубля.
Инфляционный импульс поддерживается, как со стороны спроса, так и со стороны предложения (рост издержек), баланс факторов остается проинфляционным.
Для возвращения инфляции к цели, а экономики – к сбалансированному росту требуется, чтобы денежно-кредитные условия (ДКУ) во втором полугодии были более жесткими, чем в первом полугодии, а также поддержание жестких ДКУ продолжительное время (этот тезис был повторен несколько раз).
Еще раз: своевременное возвращение инфляции к 4% предполагает более жесткие ДКУ, чем те, что сложились в первом полугодии 2024 года. Это означается, что средние ставки в 2П24 будут выше, чем 16%, что означает гарантию повышения ставки.
Но есть еще любопытная аргументация про нейтральную ставку, которую пропустили СМИ.
При ограниченности внешних источников финансирования должны увеличиваться внутренние источники, то есть сбережения. Это, скорее всего, приведет к устойчивому повышению нормы сбережений.
Для этого требуется увеличить привлекательность сбережений относительно потребления. В свою очередь это предполагает более высокий уровень депозитных ставок и в конечном счете нейтральной процентной ставки, которая будет балансировать сбережения и инвестиции, обеспечивая ценовую стабильность при потенциальном росте ВВП.
Чем больше будет устойчивая потребность в финансировании (норма инвестиций), тем выше должна быть нейтральная ставка при прочих равных условиях.
Соответственно денежно-кредитную политику целесообразно подстраивать под текущую и прогнозную динамику цен для замедления инфляции до 4% при понимании, что последующее поддержание инфляции на уровне цели может потребовать поддержания более высоких реальных ставок из-за происходящих структурных сдвигов в экономике и связанное с ним увеличение нейтральной ставки.
Как все это понимать? Санкции привели к отсечению внешних рынков фондирования, поэтому ресурсом финансирования является внутренний рынок, а для инвестиций нужны сбережения, которые будут привлекаться более высокими ставками. Это предполагает более жесткие условия ДКП на протяжении продолжительного времени.
Однако, в отчете ЦБ не затрагивает издержки для экономики от высоких ставок. Цикл сбережений/инвестиций понятен, но ничего не говорится о пределе устойчивости тех, кто будет фондироваться по высоким ставкам.
Текущие условия создают механизм перераспределения капитала среди тех, у кого денег нет (заемщики) к тем, у кого деньги есть (владельцы капиталов, которые размещают ликвидность по высоким ставкам).
Новый максимум валют нейтральных стран в структуре расчетов за экспорт из России.
Тенденция по отвязке от валют недружественных стран продолжается, но уже не так быстро, как в 2022-2023 – 17.6% в структуре расчетов по российскому экспорту в мае 2024 по сравнению с 20.5% в среднем за янв-май.24, 39.6% за янв-май.23 и 84.7% за янв-май.21.
Валюты нейтральный стран формируют 45.4% расчетов по экспорту по сравнению с 40.4% с начала года, 22.2% в 2023 и всего 1.2% в 2021 за аналогичный период времени.
Соответственно, по рублю за экспорт – 37% в мае vs 39% с начала года, 38.2% в 2023 и 14.2% в 2021.
По расчетам за импорт доля рубля резко взлета с января по февраль 2024 почти на 10 п.п и держится в диапазоне 40-42% (41.8% в мае) vs 38.1% за янв-май.24, 29.1% в 2023 и 28.3% в 2021 за аналогичный период времени.
Доля валют нейтральных стран в импорте имеет тенденцию на снижение за счет роста рублевых расчетов – 34.9% в мае vs 41.3% на пике за полугодие с авг.23 по янв.24, а с начала года доля составила 36.6%, в 2023 – 28.9% и 3.8% в 2021 за январь-май.
Почти четверть расчетов по импорту идет в валютах недружественных стран – 23.4% в мае vs 25.3% с начала года, 41.9% в 2023 и 67.9% в 2021.
Вот с этим можно немного подробнее… В соответствии с оперативными данными по импорту товаров и услуг с начала года речь идет о $144 млрд, среди которых $36.4 млрд прошло преимущественно в долларах и евро и это значительно меньше $65 млрд за янв-май.23 и $86 млрд за янв-май.22.
По экспорту в валютах недружественных стран прошло 102.6 млрд с начала 2024 vs 198 млрд в 2023 и 409 млрд (!) в 2022 за аналогичный период.
Формально, сальдо положительное, валюты достаточно для расчетов, но проблема скорее не в доступе к валюте (сейчас основной шлюз на внебиржевом рынке, куда валюты «впрыскивают» крупнейшие сырьевые экспортеры), а в нежелании внешних контрагентов заключать договора с Россией, опасаясь вторичных санкций и невозможности или нежелании работать с другими валютами.
Четверть импорта под угрозой, но реально скорее 10-12%.
Розничные продажи в США демонстрируют существенное замедление во втором квартале.
Розничные продажи формируют треть в потребительском спросе США и свыше 22% от ВВП, поэтому перед публикацией данных по ВВП США на следующей неделе, статистика по розничным продажам позволит оценить потенциальную траекторию экономики США.
Хотя данные за май пересмотрели с повышением на 0.2%, это не помогло исправить удручающую диспозицию со спросом.
За первое полугодие розничные продажи в реальном выражении снизились на 0.2% относительно уровня дек.23 (июн.24/дек.23) и это крайне слабый показатель.
Последний раз снижение в сопоставимом сравнении было в июн.09 на 0.5%, слабые данные были в июн.08 со снижением на 2.3% и июн.07 – минус 0.5%
За июн.23 розничные продажи выросли на 2.7% к дек.22, средний темп роста в 2010-2019 составил 2%, а 2001-2006 средний прирост составлял 1.8%, т.е. условная норма – это 1.8-2% роста, сейчас же падение на 0.2% и это явно выбивается из общей тенденции, даже несмотря на заниженный показатель PCE, где преобладает дефляционная тенденция в товарах.
Если сравнить июн.24 к мар.24, прирост всего на 0.2% vs +1.4% годом ранее и среднего роста на уровне 0.8% в 2010-2019.
Годовой рост розничных продаж в США замедлился до 2.3%, причем весь положительный эффект во втором полугодии 2023.
С 2010 по 2019 долгосрочный темп роста был 4.1% годовых, с фев.20 по июн.24 рост замедлился до 3.6% годовых.
С июн.21 по дек.22 стагнация розничных продаж обусловлена экстремальным ростом с апр.20 по апр.21, что привело к отклонению от долгосрочного тренда более, чем на 10%. Положительная тенденция наблюдалась с янв.23 по дек.23, а с начала 2024 превалирует стагнация с нисходящим уклоном.
Это не удивительно, т.к. весь избыточный ресурс потребления, сформированный в 2020-2021, поглощали 2.5 года и полностью исчерпали к середине 2024.
С высокой вероятностью, деградация спроса начнет нарастать с второй половины 2024.
2024… Покупать биткоин уже поздно, даже если он вырастет до 100.000$, вы в лучшем случае сделаете +40% от вложений.
Этим летом на крипторынке появилось ДЕСЯТКИ альткоинов, которые через месяц вырастут в 15-20 раз. Ваши $10.000 за пару месяцев могут превратиться в в солидный капитал.
Для того, чтобы зарабатывать в крипте - нужно читать знающих людей, например Артур из канала тайна Сатоши Накамото.
Знания и понимание законов рынка, не раз поможет вам избежать убытков. Такой контент стоит очень дорого, а Артур делится им бесплатно.
20 июля он выложит новый список монет на 2024 год.
Поспеши узнать и зайти закупиться пока монеты не дали иксы!
Подписывайтесь, чтобы оказаться в первом вагоне поезда: /channel/+vr4VayF5VEQyYWMy