Channel
@venture_math
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
106subscribers
+18 since we began measuring on 19 October 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1004368587015 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @venture_math |
| Created | 30 June 2026 — measured — dated from the channel’s first post |
| First recorded | 19 October 2026 |
| Last confirmed live | 20 October 2026 |
| Measurements held | 3 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 20 October 2026 |
| On Telegram | t.me/venture_math |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 20 Oct 2026, 17:46 | 106 | +18 |
| 19 Oct 2026, 19:22 | 88 | no change |
| 19 Oct 2026, 18:47 | 88 | first reading |
14 posts held, back to 30 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 1 page 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 19 October 2026 |
|---|---|
| Posts held | 14 (30 June 2026 – 19 October 2026) |
| Views total | 374 |
| Reactions total | 34 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 19 Oct 2026, 19:22 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.
112 reactions across 13 posts, in 7 distinct kinds. The most used accounts for 52.7% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 👍 | 59 | 52.7% | |
| 🔥 | 26 | 23.2% | |
| ❤ | 18 | 16.1% | |
| 💯 | 6 | 5.36% | |
| 👌 | 1 | 0.893% | |
| 🤔 | 1 | 0.893% | |
| 🤝 | 1 | 0.893% |
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 13 of the 14 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 112 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 14 most recent posts we hold, published 30 June 2026 to 19 October 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.
А теперь немного венчурной математики, почему мы решили снова инвестировать в Buddy.ai. Впервые мы инвестировали в компанию еще в 2021 году. С тех пор несколько раз возвращались к вопросу о доинвестировании, но каждый раз в итоге отказывались. Причина довольно простая – за эти годы мы сами стали значительно опытнее, в том числе в B2C, а вместе с нашим опытом ужесточились и критерии оценки таких компаний. Одного рос…
👍5🔥3❤1
AngelsDeck снова инвестировал в Buddy.ai, репетитора на основе искусственного интеллекта для детей. Buddy.ai развивает приложение для раннего обучения, своего рода Duolingo для детей. Ребенок занимается с персонажем Buddy, разговаривает с ним, выполняет игровые задания и учится через мультфильмы и короткие уроки. У приложения уже более 115 млн загрузок, 1,2 млн пользовательских отзывов и рейтинг 4,7. EdTech всегда …
👍7🔥4❤3🤔1
AngelsDeck снова проинвестировал в свою портфельную компанию Closo. Это уже третья наша инвестиция в компанию, которая продолжает активно развиваться. Ранние инвестиции я люблю сравнивать с подготовкой олимпийского чемпиона. Инвестор остается рядом на протяжении всего пути и помогает деньгами, знаниями, контактами и всем остальным, что может приблизить компанию к результату. Но главный вопрос в такой работе: как за…
🔥6👍2💯2
Miro: почему главным победителем оказался Seed-инвестор Продажа Miro компании Bending Spoons за $1,79 млрд equity value вызвала предсказуемую реакцию. Еще несколько лет назад Miro привлекла Series C при оценке $17,5 млрд. Получается, компания подешевела почти в десять раз. Но для инвесторов результат зависел от того, на какой стадии они вошли в компанию и какие условия получили. В Series C была 1× non-participatin…
🔥5👍3❤2
Дубай вышел на первое место в мире по числу FDI-проектов в creative industries. FDI – это прямые иностранные инвестиции: капитал, который приходит в компании, команды, инфраструктуру и рабочие места. По данным Arabian Business, в 2025 году Дубай привлек 754 таких проекта, 19 304 рабочих места и $3,756 млрд капитала. Мы кстати говоря, достаточно давно смотрим на entertainment как на максимально перспективный сектор. …
👍6💯2❤1
Мне кажется, венчур лучше всего объяснять не через стартапы и единорогов, а через математику риска и доходности. Любая инвестиция означает, что вы отдаете деньги сегодня в расчете получить больше денег завтра. Чем ниже риск, тем дешевле капитал. Чем выше риск, тем большую потенциальную доходность ожидает инвестор. Если расположить основные модели финансирования по этой шкале, получится примерно такая лестница. Бан…
👍10❤2🔥2
И еще по следам этого поста: Такие новости хороший повод разобрать одну важную вещь для стартапов – инвестору мало показать, что рынок большой и компания может расти. Нужно показать, как именно этот рост будет превращаться в стоимость бизнеса. Особенно это важно для B2B-сегмента, где органический рост часто упирается в длинный цикл продаж: новый клиент может закрываться 12–18 месяцев. Если стартап строит модель, г…
👍6🔥2
Наша портфельная компания Fura приобрела LG Logistics Solutions, американского оператора в сегментах full truckload, less-than-truckload и intermodal перевозок. Для Fura это уже шестое приобретение. В марте компания купила Barton Logistics, теперь закрыла LG Logistics и продолжает собирать вокруг себя фрагментированный рынок логистики в США. Мне нравится, что компания последовательно идет по своей стратегии: покупа…
👍5🔥2
Решил сделать серию материалов про венчурную математику. Начал с CapEx-heavy стартапов, потому что в таких сделках чаще всего расходятся ожидания фаундеров и инвесторов: по оценке компании, темпам роста, структуре раунда и тому, за чей счет будет финансироваться физическая инфраструктура. Для фаундера оборудование часто выглядит как естественная часть масштабирования. Для инвестора это сразу меняет расчет: если equ…
👍4🔥2
Чарльз Хадсон в интервью Мэгги Най для TechCrunch озвучил идею, которую фаундеры обычно не любят – высокая оценка и крупный раунд далеко не всегда однозначная победа. За плечами Хадсона более пятисот инвестиций, и его опыт подтверждает, что инвесторы финансируют компании, способные вернуть целый фонд, а венчурная модель подходит далеко не каждому хорошему бизнесу. Для основателя размер раунда и оценка означают еще и…
👍5🤝1
По данным Crunchbase, в первом полугодии 2026 года стартапы в США и Канаде привлекли $392 млрд, во втором квартале – $137,2 млрд, при этом около 80% funding ушло в AI-focused startups. Один только Anthropic привлек $65 млрд и дал почти половину квартального объема. На seed картина другая: около $4,9 млрд во втором квартале, минус 15% к предыдущему кварталу и минус 27% год к году. Количество сделок также снижается. …
👍3👌1
В Crunchbase вышла хорошая колонка Henrik Landgren, сооснователя и CPTO Gilion, бывшего VP of Analytics в Spotify. Главная мысль простая: венчур сейчас активно примеряет AI, но часто делает это не с того конца. Многие команды используют LLM, чтобы быстрее резюмировать питчи, собирать отчеты, обрабатывать материалы, которые предоставляет команда. Это удобно, но не меняет качество инвестиционного процесса, если исходн…
👍3💯2
Showing the 12 most recent of 14 posts we hold for @venture_math. 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.
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.
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.
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 20 October 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Венчурная математика | Игорь Калошин” (@venture_math), 106 subscribers as measured 20 October 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/venture_math.
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.