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@AurumResearch
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
3,206subscribers
-3 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 3,162–10,000.
| Telegram ID | -1001777622804 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @AurumResearch |
| Created | Between 1 December 2021 and 30 April 2023— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 7 August 2026 |
| Last confirmed live | 13 August 2026 |
| Measurements held | 3 |
| Confirmed unchanged | 2 times, most recently 13 August 2026 |
| On Telegram | t.me/AurumResearch |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 10 Aug 2026, 03:20 | 3,206 | -5 |
| 7 Aug 2026, 14:01 | 3,211 | +2 |
| 7 Aug 2026, 04:32 | 3,209 | first reading |
29 posts held, back to 5 August 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 3 pagesof 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. It is computed over the 6 of 29 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 7 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 29 (5 August 2026 – 7 August 2026) |
| Views total | 4,006 |
| Reactions total | 4 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 7 Aug 2026, 23:42 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.
4 reactions across 4 posts, in 1 kind.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 4 | 100.0% |
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 6 of the 29 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 4reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 29 most recent posts we hold, published 5 August 2026 to 7 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.
고용 역성장 쇼크는 1) 레저/접객이 월드컵 소멸 효과로 2개월 연속 역성장했고 2) 신규 고용을 주도했던 교육/의료 부문 고용도 둔화되기 시작했고 3) 소매업은 2개월 연속 역성장 4) 정부 고용은 -53k로 큰 폭으로 하락 3개월 평균으로 보면 논팜 고용은 20k로 직전 3개월 평균 77k 대비 큰 폭으로 하락. 물론 신규 고용 손익분기점보다는 높은 수준이지만 고용 추세는 점차 둔화되고 있음을 확인
<🇺🇸 7월 고용보고서 컨센 대폭 하회> 1️⃣ 비농업 고용 실제 -23k / 컨센 85k / 이전 20k(하향조정) *민간: 실제 30k / 컨센 78k / 이전 30k(하향조정) 2️⃣ 실업률 실제 4.1% / 컨센 4.2% / 이전 4.2% 3️⃣ 시간당 임금 전년비 실제 3.2% / 컨센 3.5% / 이전 3.4%(하향조정) 4️⃣ 시간당 임금 전월비 실제 0.1% / 컨센 0.3% / 이전 0.3% 5️⃣ 경제활동참가율 실제 61.4% / 이전 61.5%
오늘 공유드린 위의 헤지펀드 포지션 (달러 하락 배팅) 유효한 것으로 확인: 비농업고용지수 -23k (예상치 85k) [그림 1] 달러인덱스
중국 CXMT의 부상과 메모리 시장 공급 부족 전망 — SemiAnalysis 레이 왕 인터뷰 1. CXMT는 어떻게 4위 D램 업체가 됐나 - 2016년 설립, 창업자는 미국 공학 유학 후 귀국해 인력을 모아 시작함 - 초기엔 자체 R&D와 외부 IP·기술 인수로 기반 기술을 확보함 - 수십 년 된 산업에서 8년 만에 세계 4위 메모리 공급사로 올라섬 - 중국 정부·국가 자본의 지원이 성장의 한 축이었음 2. 기술 위치 — 범용 D램은 통과, HBM은 아직 - LPDDR은 중국 내에서 이미 대량 채택됐고 중국 판매용 해외 브랜드 제품에도 들어감 (매출 대부분이 LPDDR) - 서버 D램은 2024~25년까지 인증이 난관이었으나 중국 CSP 쪽에서 뚜렷이 진전됨 (미국 CSP는 여전히 어려움) - HBM은 전공정에서 선두 대비 몇 세대 뒤…
메모리 투자의 다음 단계는 이익이 아니라 밸류에이션 재평가 1. 하이닉스 우위에서 삼성전자로 무게 이동 - 가격 상승 사이클에서는 HBM 마진 덕에 하이닉스가 압도적 승자였음 - 투자 아이디어가 수량 사이클과 멀티플 재평가로 옮겨가면서 하이닉스 매력도가 상대적으로 하락함 - ETF 구성만 봐도 하이닉스 쏠림이 극심했으나 분위기가 바뀌는 중임 - 2분기 실적에서 이 전환의 힌트가 나왔다는 진단임 2. PBR 논쟁의 핵심은 자본을 줄이는 것 - PBR은 PER 곱하기 ROE이므로, 이익이 늘거나 자본이 줄어야 정당화됨 - 2027년 메모리 빅2 ROE 전망이 10개월 만에 10%대 초중반에서 50%대 중반으로 상향됨 - 이익 전망을 의심하는 쪽에서는 결국 자본을 줄이는 길, 즉 주주환원이 답임 - 애플식 자사주 매입·소각이 대표 사례임 3.…
전력기기 4대장 비교: 초고압 변압기부터 배전반까지, 어디가 진짜 강한가 1. AI 데이터센터로 가는 전력 경로와 기업별 위치 - 발전소 → 초고압 변압기(승압) → 송전선 → 변전소(GIS·GCB·스태콤) → 배전 변압기 → 배전반 → GPU·냉각·UPS 순으로 전기가 흐름 - 초고압 변압기 구간은 효성중공업·HD현대일렉·LS일렉트릭이 함께 들어가 있음 - 송전선은 LS전선, 배전반은 LS일렉트릭이 대표 주자, HD현대일렉이 일부 참여 - 배전 변압기 구간에서 산일전기가 등장함 - 같은 전력기기라도 어느 구간에서 마진을 남기느냐가 갈림 — 수혜 강도가 기업마다 다름 2. 왜 지금 전력기기인가 (미국발 병목) - 로이터 보도 기준 변압기 리드타임이 2026년 1분기에 160주 이상까지 길어짐 - 전력회사들이 몇 년 전부터 변압기를 선주…
🇰🇷 2026-08-07 개인 투자자 수급 분석 (주식·ETF) 코스피 -0.60% · 코스닥 -0.36% 개인 +8,545억 순매수 (주식 +6,079억 + ETF +2,465억), 외국인 -9,958억 - 반도체 5종 +4,237억 / 그 외 전 종목 +1,842억 - 산 종목 등락 중앙 -4.07% vs 판 종목 +3.76% - 산 것: SK하이닉스 +2,711억(-4.9%) · 삼성전자 +1,430억(+0.2%) · NAVER +1,090억(-7.1%) - 판 것: SK이노베이션 -657억(+10.8%) · 삼성전기 -574억(+4.0%) · 셀트리온 -544억(+2.2%) - 11개 섹터 중 4개만 순매수 — Technology 5,582억 ETF - 산 것: KODEX 코스닥150레버리지 +409억 · TIGER 미국S&P50…
🇰🇷 2026-08-07 한국 시장 마감 브리프: "반도체에서 빠진 돈이 2차전지로 옮겨 탄 하루" 1. 한 줄 국면 요약 - 코스피 -0.82%, 주간 -9.86% → 7월 급등분 되돌림 이어짐. 코스닥은 +0.18%, 주간 +12.44%로 극명한 디커플링 지속됨 - 장 초 반등 출발 후 외국인 매도에 반락 → 지수보다 내부 로테이션이 큰 세션임 - 반도체(-2.4~-3.0%)·증권(-3.7~-4.1%)에서 빠진 자금이 2차전지(+3.9~+6.1%)·에너지화학(+5.9%)으로 이동함 2. 주요 자금 흐름·수급 판독 2차전지·정유 (자금 유입 주도) - SK이노베이션 +10.8% → 2분기 배터리 흑자전환·정제마진 개선·SK엔무브 완전자회사 재편이 촉매로 보임 - 삼성SDI +7.5% → 관세 환급·AMPC로 7개 분기 만의 흑자전환, …
SK 하이닉스 주주환원 "올해말까지 준비 중"에서 3분기 실적도 아니고 3분기로 못박았으니 늦어도 8월, 9월 중 안에는 나오는거니 그래도 유의미한 변화인거 같습니다! 이왕이면 8월 안에 빨리 발표하면 좋겠습니다!!!
❤1
일본 정부가 급격한 엔화 약세를 막기 위해 지난 4월 30일 사상 최대 규모로 엔화를 매수하고 달러를 파는 외환시장 개입을 한 것으로 나타났다. 일본 재무성은 일본 정부와 일본은행이 지난 4월 30일 6조2천787억엔(약 56조2천억원) 규모의 엔 매수·달러 매도 개입을 했다고 7일 발표했다. 이는 하루 기준 엔화 매수·달러화 매도 개입으로는 사상 최대 규모다. 종전 최대는 2024년 4월 29일의 5조9천185억엔(약 53조원)이었다. https://n.news.naver.com/article/001/0016238998
골드만삭스, HBM 단가 폭등 및 프리미엄 재확대 (2027~2028년 전망) 2027년 HBM ASP는 전년 대비 약 2배 폭등. 차세대 HBM 고성능화 및 AI 시장의 본격적인 수급 불균형으로 인해 범용 DRAM과의 격차를 다시 $1.0/Gb 이상으로 크게 벌릴 것으로 전망
DRAM ETF의 공매도 비중이 30% 안팎까지 치솟았습니다. 반도체 업종에 하락 베팅이 과도하게 몰린 만큼, 분위기가 돌아설 경우 숏커버가 강하게 유입될 수 있습니다. $DRAM
Showing the 12 most recent of 29 posts we hold for @AurumResearch. 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.
Citation-graph rank — 1,007,501 of 1,345,403entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
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.
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 10 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Aurum Research - 투자 정보 공유” (@AurumResearch), 3,206 subscribers as measured 10 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/AurumResearch.
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.