Crypto & trading — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 10 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 92% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and why it has no browse page of its own yet.
Growth
29 measurements spanning 32 days, net -217. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 22,668–22,951 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded, most recent 20 of 29
Measured (UTC)
Subscribers
Change
8 Sept 2026, 22:18
22,701
-13
5 Sept 2026, 16:21
22,714
-16
3 Sept 2026, 16:00
22,730
-18
2 Sept 2026, 09:39
22,748
-5
1 Sept 2026, 11:45
22,753
-7
31 Aug 2026, 12:34
22,760
-9
30 Aug 2026, 09:16
22,769
-4
29 Aug 2026, 10:08
22,773
-6
28 Aug 2026, 13:43
22,779
-2
27 Aug 2026, 16:15
22,781
-25
26 Aug 2026, 13:04
22,806
+1
25 Aug 2026, 16:17
22,805
-11
24 Aug 2026, 12:56
22,816
-16
22 Aug 2026, 18:04
22,832
-1
21 Aug 2026, 11:04
22,833
+2
20 Aug 2026, 13:45
22,831
-11
19 Aug 2026, 15:05
22,842
-6
18 Aug 2026, 14:35
22,848
+1
17 Aug 2026, 15:35
22,847
-1
16 Aug 2026, 08:26
22,848
first reading
Engagement
21 posts held, back to 9 June 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 57 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
10.7%
avg views ÷ 22,701 subscribers
Avg views / post
2,430
3 posts measured
Reaction rate
0.986%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
3
of 21 held
ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.
ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views — note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate.
What these figures were computed from
Window
Rolling 30 days · latest post in window 2 September 2026
Posts held
21 (9 June 2026 – 2 September 2026)
Views total
7,300
Reactions total
72
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
3 Sept 2026, 12:04 UTC
Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.
Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.
Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.
Reaction mix
744 reactions across 21 posts, in 8 distinct kinds. The most used accounts for 53.6% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
🔥
399
53.6%
👍
157
21.1%
❤
132
17.7%
🐳
33
4.44%
👏
14
1.88%
🤯
4
0.538%
🤔
3
0.403%
🙏
2
0.269%
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 21 of the 21 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 744 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 21 most recent posts we hold, published 9 June 2026 to 2 September 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
Telegram Stars
Stars received
1
across the posts below
Posts paid on
1
of 21 we hold a reading for · 5%
Most on one post
1
single highest reading
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @VelesEducation. Telegram publishes the count on the public post preview alongside ordinary reactions, and this register reads it there. It is the only figure on this site that measures money moving rather than attention.
Stars are not reactions, and the two are never added. They are rendered in the same strip on Telegram and counted in the same shape, but one is a tap and the other is a purchase. The reaction totals and the engagement rate elsewhere on this page exclude every figure in this section, and no rate here is computed against a reaction count.
This is not revenue, and we publish no currency figure. What a Star costs a reader and what it pays a channel are different numbers, Telegram takes a share we cannot observe, and the terms have changed. Converting a Star count into money would be an estimate dressed as a measurement, so the count is where we stop.
Counted over the 21 most recent posts we hold for this entry, published 9 June 2026 to 2 September 2026. Star counts above 1,000 reach us in Telegram’s short form and carry the same three-significant-figure rounding as everything else on this page.
🔴 Grid-бот или DCA-бот — что выбрать? Отвечаем на этот вопрос в новом видео на YouTube
Вы узнаете
⚡️ как устроен нейтральный Grid и почему он зарабатывает без тренда
⚡️ чем Grid принципиально отличается от DCA-бота в одной и той же рыночной ситуации
⚡️ когда включать шортовый и лонговый Grid
⚡️ почему любая сеточная стратегия может уйти просадку и где ставить стоп-лосс
— как выбирать между Grid и DCA
Совсем скоро н…
🎤 Легко посмотреть десять роликов про алготрейдинг и не собрать ни одного бота: теория понятна, а с чего начать — нет.
Перенос стратегии в настройки — отдельный навык. В новом видео показываем такой перенос целиком: от идеи до работающего алгоритма, который проверен на годовой истории до того, как в дело пойдёт реальный депозит.
После просмотра вы сможете
⚫️собрать трендового бота с нуля
⚫️настроить вход по связке …
💡Чаще всего ручной торговле мешает не рынок, а сам трейдер: пропущенные
сигналы, усталость, сомнения в собственной системе. Именно это и решает
алгоритмическая торговля — в новом видео разбираем её механику по шагам.
После просмотра вы поймете
⚫️чем алготрейдинг отличается от ручной торговли и чего он на самом деле не
умеет
⚫️из чего состоит любой торговый бот для криптовалюты
⚫️какие решения нужно принять до запус…
Вы собрали бота, нажали «Тестировать» — и перед вами экран с графиком и десятками цифр: Прибыль, МПП, МПУ, Net, Gross, проценты, вкладки. Возникает вопрос: на что вообще смотреть?
🔴 В новом видео мы взяли реальный бэктест из кабинета Veles Finance и разобрали буквально каждую метрику: что она значит, откуда берётся и что говорит о стратегии.
После просмотра вы
⭐️ сможете читать любой бэктест
⭐️ поймете, какие резул…
🌟 Посчитали, когда закончится медвежка по Биткоину, и когда снова покупать
Каждый раз, когда рынок падает, в чатах звучат одни и те же вопросы: когда дно? когда покупать? Обычно на них отвечают по ощущениям.
Мы решили ответить данными. Для этого выгрузили всю историю BTC/USDT и посмотрели, насколько предсказуемо повторяется халвинг-цикл.
Оказалось — почти по расписанию. Три цикла подряд топ, медвежка и разворот пр…
💫 Что делать после запуска бота? Продолжаем разбираться в приложении Veles
1️⃣ Статистика по ботам
⚫️ Откройте вкладку «Статистика» в нижней панели — это сводка результатов по всем вашим ботам за выбранный период (24 часа, неделя, месяц, 6 месяцев или свой интервал)
⚫️ Здесь видно, какие боты в плюсе, какие в минусе, и общий PnL. Есть рейтинг ботов по прибыли — проверьте, какая из ваших стратегий работает лучше всег…
Зарегистрировались в приложении Veles — вот с чего начать!
1️⃣ Шаг 1. Подключите биржу
🌟 Бот торгует не сам по себе, а через вашу биржу. Создайте API-ключ на бирже и добавьте его в раздел «API-ключи» в настройках профиля Veles
🌟 Сразу после этого включите блокировку по позиции для этого ключа — базовая защита от конфликтов между ботами
2️⃣ Шаг 2. Возьмите готового бота
🌟 На главном экране приложения есть блок «Гото…
Что такое МПУ?
Представьте, у вас открыта позиция, цена пошла не в вашу сторону, и на счёте уже висит нереализованный убыток — он может расти или уменьшаться в зависимости от дальнейшего движения рынка.
➖➖➖
🔍 МПУ фиксирует самое большое значение этого «плавающего» убытка в процентах от средней цены позиции или от начального баланса.
Зачем это нужно?
МПУ — ключевой инструмент вашего риск-менеджмента. Он показывает…
GRID или DCA: в чем разница?
Оба автоматизируют торговлю и оба используют сетку ордеров, но решают разные задачи. Разбираемся, чем они отличаются.
➖➖➖
Ключевое различие в том, на каком рынке зарабатывает бот.
⚫️ DCA-бот усредняет позицию в одном направлении. Его стихия — рынок, который после падения возвращается вверх.
⚫️ Grid-бот торгует в диапазоне. Он расставляет сетку ордеров на покупку внизу и на продажу вв…
Где скрываются риски?
В прошлом посте разобрали, как реинвест помогает увеличивать депозит. Сегодня разберем, как этот инструмент может сломать торговлю при неправильном использовании.
➖➖➖
Главная ловушка: реинвест + стоп-лосс
Приведем простой пример:
⚫️ Стартовый депозит бота — 1000 USDT, реинвест увеличил его до 1300 USDT за серию прибыльных сделок
⚫️ Срабатывает стоп-лосс, реальный капитал падает до 1100 USDT,…
Что такое реинвест и как он ускоряет рост депозита?
Ваш бот закрыл сделку с прибылью 50 USDT. Эту сумму можно оставить на балансе, а можно направить в торговлю, чтобы следующая позиция открылась с еще большим объемом.
➖➖➖
📊 Реинвестирование — это настройка, при которой бот автоматически добавляет часть прибыли от закрытой сделки обратно в депозит бота.
Как это работает:
⚫️ Бот закрыл сделку в плюс
⚫️ Считает NET-…
Как выйти из конфликта?
В прошлом посте разобрали блокировки, которые не дают ботам мешать друг другу. Но если блокировка не была настроена и боты все же открыли конфликтующие позиции — важно выйти из этого правильно.
➖➖➖
Чек-лист выхода из конфликта
1️⃣ Проверьте биржу
Зайдите на биржу и посмотрите, есть ли открытая позиция и какие ордеры по ней выставлены. Ориентируйтесь на реальную картину на бирже, а не на то…
❤7🔥3👍2
Showing the 12 most recent of 21 posts we hold for @VelesEducation. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Stars beside a post are paid reactions — Telegram Stars, bought with money and spent on that post. They are a different unit from reactions and are never added to them, here or anywhere else on this page.
Forward network
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.
Mentions
Named by 1 registered channel — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
Appears in Telegram’s recommendations for other channels
The reverse of the list above, and a different kind of signal. This does not require this channel to have ever been asked about directly — each row below is a channel we DID ask Telegram about, whose Telegram-generated list happened to include this one. A channel can appear here with an empty list above it, because being named by someone else’s query is independent of having been queried itself.
INVESTCOIN @investcoin_free · 47,439 Telegram ranks this channel #51 of 91 here — alongside 90 others — read 26 August 2026
This channel appears in 1 seed channel's Telegram-generated recommendation list in total. Each is Telegram’s list for THAT channel, not this one — see how this is measured.
Cite this entry
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 8 September 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Veles.Finance | Education” (@VelesEducation), 22,701 subscribers as measured 8 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/VelesEducation.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.