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 11 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 86% 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
31 measurements spanning 43 days, net -231. 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 10,673–10,974 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded, most recent 20 of 31
Measured (UTC)
Subscribers
Change
19 Sept 2026, 10:16
10,708
-1
16 Sept 2026, 21:20
10,709
-8
14 Sept 2026, 22:59
10,717
-8
13 Sept 2026, 06:18
10,725
-3
11 Sept 2026, 07:40
10,728
-5
8 Sept 2026, 11:57
10,733
-21
5 Sept 2026, 04:41
10,754
-10
3 Sept 2026, 08:49
10,764
-12
2 Sept 2026, 01:56
10,776
-12
1 Sept 2026, 00:06
10,788
-9
30 Aug 2026, 20:14
10,797
-6
28 Aug 2026, 19:27
10,803
-10
27 Aug 2026, 22:38
10,813
-1
26 Aug 2026, 20:12
10,814
-13
25 Aug 2026, 18:11
10,827
-2
24 Aug 2026, 18:45
10,829
-11
23 Aug 2026, 06:44
10,840
-3
21 Aug 2026, 19:56
10,843
-7
20 Aug 2026, 19:07
10,850
-5
19 Aug 2026, 18:42
10,855
first reading
Engagement
28 posts held, back to 24 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 39 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
27.7%
avg views ÷ 10,708 subscribers
Avg views / post
2,970
3 posts measured
Reaction rate
0.157%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
3
of 28 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 31 August 2026
Posts held
28 (24 July 2026 – 31 August 2026)
Views total
8,900
Reactions total
14
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
1 Sept 2026, 20:11 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
493 reactions across 27 posts, in 3 distinct kinds. The most used accounts for 76.3% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
376
76.3%
👍
99
20.1%
👏
18
3.65%
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 27 of the 28 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 493 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 28 most recent posts we hold, published 24 July 2026 to 31 August 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.
여러분~ 최근 업로드된 평온 작가님 배당편 보셨을까요?
작가님은 배당투자로 매달 500만원 이상의 든든한 현금흐름을 만드셨는데요.
한눈에 확인하실 수 있도록,
작가님의 실제 포트폴리오와
영상에서 추천해주신 연령대별 맞춤 포트폴리오를 보기 쉽게 정리해왔습니다!😀
2030세대
5060세대
은퇴세대
이렇게 나누어 정리했으니, 종목과 비중 확인해보시면 좋겠습니다 ^^
더해서 배당투자할 때의 마음가짐 그리고 실전법이 담긴 평온 작가님 1,2편도 많은 사랑 부탁드립니다-! 🩵
🎬 1부 보러가기: https://youtu.be/QpCDzUCddmo?si=5qGO78OAKHOfRCGD
🎬 2부 보러가기: https://youtu.be/bttl2GX08AY?si=I5uEm8vdhvD7kTpJ
엔비디아는 스페이스X와의 파트너십을 통해 우주 환경에 최적화된 '베라 루빈 NVL-72'를 설계했습니다
• 베라 루빈 NVL-72란?
단순한 칩 하나가 아니라 엔비디아의 차세대 두뇌들이 한데 묶여 하나의 거대한 컴퓨터처럼 작동하는 초대형AI 슈퍼컴퓨터 랙 시스템.
베라(CPU): AI가 직접 코드를 짜고 도구를 실행하도록 돕는 엔비디아 자체 설계 차세대 CPU
루빈(GPU): 블렉웰 뒤를 잇는 차세대 초고성능 AI GPU
NVL72: 고속 연결 기술.GPU 72개와 CPU 36개를 하나의 거대한 랙에 묶어놓은 구조
**72개의 루빈 GPU와 36개의 베라 CPU. 이유는 기본 조립 단위가 '1개의 CPU + 2개의 GPU '
엔비디아가 AI 추론 전용 칩 기술을 품은 ‘그록 3 LPX’ 랙 시스템 양산에 본격 돌입
=======…
미 재무부, 장기채 바이백
40억 달러로 2배 확대
**Washington Post 보도
The Guardian 분석**
베센트 미 재무장관이 장기 국채금리 상승을 억제하기 위해 대규모 조기 환매응 단행하면서, 캐빈워시 의장과의 정책 엇박자 우려가 화두!
미 재무부는 장기 국재 바이백 규모를 회차당 최소 20억 달러에서 최소 40억 달러로 2배이상 상향 결정. 10년-30년물 장기 국채 금리가 20년만에 최고치를 기록하면서 기업 조달 비용이 압박을 느끼자
-> 시장 안정 조치 단행!
공시 명분: 유동성이 떨어진 과거 발행 장기채를 흡수해 채권 시장의 유동성을 지원하는 것. 하지만 월가에서는 사실 재무부가 단기 국채 발행을 늘려 장기채를 사들이는 '수익률 곡선 제어'성격으로 해석중.
웰링턴의 브리지 쿠라나 포트폴리오 매니저는 "연준처럼…
꽤 흥미로운 뉴스입니다.
로이터통신과 CNBC 등에 따르면, 이 날 머크와 모더나는 mRNA 기반 주사 요법과 머크의 면역 치료제 키트루다를 병용한 결과, 3상 임상 시험에서 실험의 주요 목표를 달성했다고 밝혔다. 3상 임상 대상은 수술을 통해 암세포가 완전히 제거된 고위험 또는 진행성 흑색종 환자 1,100명 이상이었다.
중간 결과에 따르면 병용 요법결과 인티스메란이라는 치료제가 암 재발률 감소라는 1차 목표와 암이 다른 부위로 전이되는 것을 막는 이차 목표를 모두 달성한 것으로 나타났다.
피부암 1%해당하는 것이긴 하지만 병용요법으로 암 치료 신약이 계속 나올듯 합니다. 국내도 병용요법, 암치료 관련주를 잘 보시면 좋을듯 합니다
엔비디아,
스페이스X 6대 주주 등극!
미국 SEC에 엔비디아가 보낸 보고서를 보니, 스페이스X 무려 1억 2280만주를 보유. 2분기 말에는 210억달러, 최근 주가 반영해고 172억달러. (우리돈 23조 넘는 금액)
어떻게 이런일이!?
1월 엔비디아가 AI에 100억 달러를 베팅했는데, 스페이스X가 xAI를 인수하면서 스페이스X의 진짜 주주가 된 겁니다!
밀월 관계 아시죠...?
일론 머스크는 "스페이스X의 AI 데이터센터에는 오직 엔비디아 칩만 쓸 것"이라고 단언했고, 내년에 나올 엔비디아의 차세대 칩인 '베라 루빈'도 대량으로 확보하기로 약속을 받아냈습니다.
작성자: 원앵커의 월가 비밀노트
https://t.me/wonlyu9496/678
출처: 전인구경제연구소
여러분~ 이번에 업로드된 영상에서 최고민수님이 추천하신 ETF 목록 싹- 정리해왔습니다!
촬영이 끝나고도 작가님께서 "ETF만 해도 충분해~"라고 하셨는데요.
아무래도 개별종목 투자가 쉽지 않잖아요..
기업 하나를 선택하려면 고려해야 할 부분도 참 많고요.
반면, 대표지수 추종ETF나 테마별 ETF는 손해볼 위험도 훨씬 적고, 운용사가 주기적으로 리밸런싱까지 해주니 조금 더 안정적인 투자가 가능합니다.
매력적인 ETF가 참 많더라고요. 저도 이참에 ETF 투자를 더 늘려가보려고 합니다!
이미 ETF 투자를 활발히 하고 계신 분들도 많으실 텐데,
영상 속 최고민수님이 남겨주신 ETF 포트폴리오 전략부터 분할매수 전략 그리고 절세법까지 보시면서 비교해보셔도 좋겠습니다 ^^
영상도 많은 시청 바랍니다.🙇🏻♀️❤️
https://yo…
리사 쿡 연준 이사
추가 금리 인상 가능성 시사
보통 쿡 이사는 시장 친화적인 발언을 많이 해온 편이었는데, 이번엔 완전히 매운맛으로 돌아왔습니다. 알래스카 연설에서 "물가가 너무 높다, 필요하면 금리 더 올릴 준비 되어 있다"고 아주 센 발언을 던졌거든요.
연준이 제일 중요하게 보는 게 '물가 잡기'랑 '일자리 지키기' 두 가지잖아요? 그런데 쿡 이사는 지금 일자리 걱정할 때가 아니고 물가 터지는 걸 막는 게 훨씬 급하다고 본 겁니다.
시장에선 이제 금리 내려주겠지 하고 기대하고 있었는데, 도리어 금리를 더 올릴 수도 있다는 이야기가 나오니까 많이 당황스러운 분위기입니다. 당분간 증시 변동성에 유의하셔야겠습니다!
작성자: 원앵커의 월가 비밀노트
https://t.me/wonlyu9496/628
출처: 전인구 경제연구소
https:…
1. 누가 사고를 쳤나요?
레오폴드 아셰너브레너 (25세)
- 19살에 명문대를 수석 졸업하고 오픈AI에서 일했던 천재 연구원
상황: 회사에서 나온 뒤 "앞으로 인공지능(AI) 시대가 오면 반도체, 메모리, 데이터센터가 무조건 대박 난다!"라며 '시추에이셔널 어웨어니스'라는 거대 투자 펀드를 차렸습니다.
인기를 끌면서 올해 7월 초에는 무려 450억 달러짜리 거대 공룡 펀드로 성장했죠.
2. 무슨 문제가 생겼나요?
과도한 빚을 내서 무리하게 도박을 걸었다가 양쪽에서 뺨을 맞았습니다.
첫 번째 뺨
"AI 반도체 무조건 오른다!" 하고 마이크론, 샌디스크, SK하이닉스 같은 주식에 몰빵했는데, 최근 한 달간 이 주식들이 35% 넘게 폭락하면서 엄청난 돈을 잃었습니다.
두 번째 뺨
"앞으로 AI가 다 해주니까, 전통 소프트웨어 회사들은 …
❤31
Signed Won Park
Showing the 12 most recent of 28 posts we hold for @juningulab. 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.
Forward network
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.
Mentions
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
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.
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 19 September 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“전인구경제연구소 주식공유방” (@juningulab), 10,708 subscribers as measured 19 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/juningulab.
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.