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@egzion
On this record: Topic · Observations · Growth · Engagement · Posts · Citations · Cite this entry
22,392subscribers
+419 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 10,000–31,623.
| Telegram ID | -1001269723965 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @egzion |
| Created | Between 1 March 2018 and 31 July 2021 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 19 September 2026 |
| Measurements held | 33 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 19 September 2026 |
| On Telegram | t.me/egzion |
Crypto & trading — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q6_K_XL, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 10 August 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 65% 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.
These are measurements, not verdicts. Each one below states something we counted, alongside the evidence it was counted from, so you can check it rather than take it. None of them is graded: every observation this register holds is recorded at severity 0, because the precision of the detectors behind them has not been measured yet, and a rating we cannot support is worse than none. Read each as a fact about the data, not as a judgement about the channel. How we measure.
23,300 average views per post against 22,392 subscribers — an engagement rate of 104.1%. Across the 48,075 registered channels in the same cohort — 10,000–31,621 subscribers — the middle half sit between 3.39% and 15.2%, with a median of 7.60%.
| Window | 30 days (23 August 2026 – 22 September 2026) |
|---|---|
| Posts measured | 8 of 8 published in the window (0 exact, 8 rounded by Telegram) |
| Views totalled | 186,500 |
| Mature posts only | 104.1% over 8 posts read at least 24h after publication |
| Subscribers | 22,392 measured 19 September 2026 |
| Cohort | b10000 · 48,075 channels · p10 1.32% · p25 3.39% · p50 7.60% · p75 15.2% · p90 26.0% |
| Position in cohort | 99.796th percentile · 13.7× the cohort median |
| Uncertainty | ±0.136% of the figure, from Telegram’s rounding |
| Post language | Korean · 100.0% of the window’s posts |
When this is recorded. A channel is listed here only when its engagement rate sits at or above the 99th percentile of its cohort and is at least 3× away from that cohort’s median — above it — on both the all-readings figure and the mature-only figure. The percentile alone would be circular: a percentile cut puts the same share of every cohort in the tail whatever the data looks like. The distance from the median is what makes it a statement about this channel.
This is not a verdict, and the direction is not a quality signal. A low rate has many innocent causes — audiences that read in the Telegram app without opening the channel, a subscriber base built long before the current output, an audience in a different timezone from our reading. A high rate has innocent causes too: a post that travelled far beyond the channel’s own subscribers will do it. We publish the measurement and the distribution it sits in. The full cohort baselines are downloadable, so this comparison can be reproduced rather than trusted.
Recorded under the key err_high, last confirmed 22 September 2026. An observation that a later pass no longer finds is cleared, and a cleared observation is removed from this page rather than being shown struck through — we do not keep publishing a claim we have withdrawn. Dispute an observation.
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 19 Sept 2026, 02:21 | 22,392 | +7 |
| 16 Sept 2026, 19:56 | 22,385 | +15 |
| 14 Sept 2026, 18:58 | 22,370 | -5 |
| 13 Sept 2026, 05:20 | 22,375 | -7 |
| 11 Sept 2026, 07:17 | 22,382 | +34 |
| 8 Sept 2026, 09:57 | 22,348 | +104 |
| 5 Sept 2026, 06:42 | 22,244 | -3 |
| 3 Sept 2026, 10:24 | 22,247 | +12 |
| 2 Sept 2026, 07:34 | 22,235 | +17 |
| 1 Sept 2026, 08:15 | 22,218 | +19 |
| 31 Aug 2026, 04:49 | 22,199 | +5 |
| 30 Aug 2026, 01:43 | 22,194 | -1 |
| 29 Aug 2026, 05:13 | 22,195 | +10 |
| 28 Aug 2026, 02:43 | 22,185 | +7 |
| 26 Aug 2026, 23:08 | 22,178 | +12 |
| 25 Aug 2026, 21:53 | 22,166 | +14 |
| 25 Aug 2026, 01:24 | 22,152 | +22 |
| 23 Aug 2026, 14:57 | 22,130 | +13 |
| 21 Aug 2026, 22:15 | 22,117 | -14 |
| 20 Aug 2026, 17:03 | 22,131 | first reading |
37 posts held, back to 5 July 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 59 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.
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.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 2 September 2026 |
|---|---|
| Posts held | 37 (5 July 2026 – 2 September 2026) |
| Views total | 186,500 |
| Reactions total | — |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 3 Sept 2026, 12:47 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.
. [이그전] 숨겨진 리스크: 유로존 국가 간 국채금리 디커플링 안녕하세요. KB증권 자산배분 이은택입니다. 1) 미국 장기금리보다 유럽의 장기금리 급등은 더 빠릅니다. 유럽은 20년래 최고치에 근접하고 있습니다. 2) 더 문제는 유로존 국가 간 금리차가 벌어지기 시작했다는 점입니다. 다만 이번에는 서유럽 금리가 급등 중입니다. 3) 지금은 큰 문제는 없을 것입니다. 다만 문제는 경기사이클이 꺾이면서 시작될 것입니다. - URL: https://m.blog.naver.com/egzion/224398194889
**[KB 9월 전략] 어둡지만 주머니에 성냥은 있다** 안녕하세요, KB증권 주식전략팀 김민규, 박유안, 김지우 입니다. - 재정우려와 고금리는 분명 해결되기 어려운 문제입니다. 그렇다고 당장의 시장을 비관적으로만 볼 필요는 없습니다. 이 정도 금리면 웬만한 불확실성은 반영된 것으로 보이며, 비록 완전한 해결은 아니더라도 금리안정을 위한 대응책은 더 강해질 수 있습니다 - 2022년의 영국의 단기반등 사례가 좋은 예입니다. 당시 리즈트러스 내각은 고금리와 재정적자에도 불구 감세안을 발표하며 금리 급등과 파운드화 약세를 초래했습니다. 영란은행의 긴급 국채매입, 총리 교체, 감세안 철회로 '잠시나마' 주식시장이 안정을 찾고 반등했습니다. 물론 장기적으로 재정적자는 해결되지 못했습니다. - 업종으로는 양쪽의 가능성 모두를 열고 대응합니다.…
. [이그전] '케빈 워시'는 매파였다. 그래서 '금리인상'을 할까? 안녕하세요. KB증권 자산배분 이은택입니다. 1) 케빈 워시의 잭슨홀 발언은 매파적이었습니다. 다만 특별히 매파로 전환했다기보다는 기존 매파성을 더 명확히 한 정도입니다. 2) 따라서 기존과 크게 다르지 않은 시각으로 시장을 볼 수 있습니다. 데이터 디펜던트입니다 (증거주의). 3) 9월 물가 발표의 중요성은 매우 커졌는데, 이에 대한 전망을 적었습니다. 아울러 미래 베센트-워시의 갈등 가능성도 살펴봤습니다. - URL: https://m.blog.naver.com/egzion/224395726198
. [이그전] 국채금리, 한국도 이젠 많은 것을 반영한 상태로 보인다 안녕하세요. KB증권 자산배분 이은택입니다. 1) 이그전은 올해 초 한국 GDP성장률 전망치가 너무 보수적이라고 전망했습니다. 2) 최근 KDI와 한국은행은 올해 GDP성장률 전망을 각각 3.2%와 3.3%으로 상향했습니다. 이젠 대부분 반영된 듯합니다. 3) 내년 예상 불확실성 등이 남았지만, 국채금리는 이제 경제성장 등을 상당 부분 반영한 상태로 보입니다. - URL: https://m.blog.naver.com/egzion/224392888796
. [이그전] 베센트: ‘재정 건전성' 같은 소리하고 있네! 안녕하세요. KB증권 자산배분 이은택입니다. 1) 드러켄밀러, 시타델은 베센트의 ‘채권시장 개입’을 비판하고, ‘재정건전성’ 정책을 주장했습니다. 원론적으로는 동의합니다. 2) 하지만 최근 2~3년간 재정건전성을 추진한 정권은 거의 다 권력을 잃었고, 그 자리를 포퓰리즘 정당이 채웠습니다. 3) 그 이유를 자료에서 적었습니다. 결국 재정건전성 정책이 현실적으로 의미있게 추진될 가능성은 제로에 가깝습니다. - URL: https://m.blog.naver.com/egzion/224391701508
[이그전] 빨라지는 템포: CIA국장 방러, 미중 협상, 이란 휴전 협상 안녕하세요. KB증권 자산배분 이은택입니다. 1) 미국의 행보가 빨라지고 있습니다. 2) 어제 CIA 국장은 비밀리에 러시아에 방문했고, 미중 1.5트랙 대화가 진행됐으며, 이란 휴전 협상 루머도 나왔습니다. 3) 이런 사건들은 한 방향을 가리킵니다. 무엇을 위한 움직임인지, 앞으로 나타날 현상은 무엇인지 살펴봤습니다. - URL: https://m.blog.naver.com/egzion/224390892725
. [이그전] 장기금리의 상승 (2편): 금 매수 타이밍 지표 안녕하세요. KB증권 자산배분 이은택입니다. 1) 장기금리 상승으로 주목 받는 자산은 금과 코인입니다. 2) 금의 매력은 ‘투자자산’이 아니라 ‘안전한 화폐’의 기능에 있습니다. 3) 장기국채 금리 스프레드와 금 가격의 흐름이 거의 일치하는 것을 보면, 금의 매매 타이밍 전략도 세울 수 있습니다. - URL: https://m.blog.naver.com/egzion/224389342803
. [이그전] 장기금리의 상승 (1편): 시장이 너무 비관적인가? 안녕하세요. KB증권 자산배분 이은택입니다. 1) 장기금리 상승은 미국뿐만 아니라 선진국 대부분에서 나타나는 현상입니다. 2) 이는 장기적으로 제어되기 어려운 문제라고 생각합니다. 결국 국채금리 상승은 ‘버블 붕괴’와 ‘금융억압’을 만들어낼 것입니다. 3) 다만 위험의 본질이 명확해진 후엔, ‘붕괴’가 아니라 ‘대응’이 나옵니다. 생각과는 달리 아직은 남은 카드가 많습니다. - URL: https://m.blog.naver.com/egzion/224388185631
[KB Asset Compass] 궁즉변 (窮則變) 안녕하세요. KB증권 자산배분 이은택입니다. 1) 글로벌 자산배분: 궁해진 뒤에야 변화가 시작됩니다. 이후 대응책에 주목합니다. 2) 경제: 글로벌 금리 상승의 부담 심화의 원인과 전망을 담았습니다. 3) 주식: Al 토큰 이슈와 국채금리의 영향을 살폈습니다. 4) 채권: 미국은 재정, 한국은 금리인상에 대한 우려가 부각됩니다. 5) 대체: 미•이란 합의 지연으로 유가는 다시 상승했습니다. - URL: https://bit.ly/4wKnzPV
★ LLM토큰, Open/Closed 모델 확인 및 해석 방법 "LLM Token Expenditure Index"를 확인하는 방법과 해석하는 방법을 간략히 정리한 글입니다. https://m.blog.naver.com/egzion/224384274814
[이그전] 앤트로픽/오픈AI 실적 우려와 토큰 인덱스의 반등 안녕하세요. KB증권 자산배분 이은택입니다. 1) 앤트로픽, 오픈AI의 실적 관련 기사가 있었는데, 시장의 기대에 못 미치는 결과였습니다. 2) 오픈모델의 공세로 가격/점유율이 동반 하락한 영향이었다고 판단됩니다. 다만 LLM 토큰 인덱스는 이틀 연속 소폭 반등했습니다. 3) 어제 최상위 모델인 GPT-5.6 Sol의 (한시적) 가격인하가 나왔습니다. KIMI K3와 동일한 가격이며, 이는 의미가 있습니다. - URL: https://m.blog.naver.com/egzion/224383241463
[이그전] 클로즈 모델 VS. 오픈 모델의 전쟁 (2편): 1라운드 종료 안녕하세요. KB증권 자산배분 이은택입니다. 1) 프런티어 모델의 수요 문제는 AI 투자 지속에 대한 의심과 벤더 파이낸싱에 대한 의심을 불러왔습니다. 2) 이에 따라 최근 프런티어 모델은 대규모 가격인하로 반격했고, 반대로 딥시크는 대폭 가격인상을 발표했습니다. 3) 2라운드엔 이런 1라운드에서 클로즈 모델과 오픈 모델의 대응이 시장에 어떤 영향을 가져올지 지켜보는 시간입니다. - URL: https://m.blog.naver.com/egzion/224382210023
Showing the 12 most recent of 37 posts we hold for @egzion. 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.
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
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.
Named by 2 registered channels — 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.
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 19 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“이그전 (이은택의 그림 전략)” (@egzion), 22,392 subscribers as measured 19 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/egzion.
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.