https://heekoo.notion.site/101-27c7fb1e49ea807eb112d9e3231e996a?source=copy_link
🙏2

Channel
@BanklessKorea
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
185subscribers
+0 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1002126249832 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @BanklessKorea |
| Description | X: https://twitter.com/BanklessKorea |
| Created | Between 1 November 2023 and 31 May 2024— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 8 August 2026 |
| Last confirmed live | 8 August 2026 |
| Measurements held | 2 |
| On Telegram | t.me/BanklessKorea |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 8 Aug 2026, 12:16 | 185 | no change |
| 7 Aug 2026, 11:16 | 185 | first reading |
19 posts held, back to 23 December 2024 — 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 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 19 posts for this entry, the most recent from 28 September 2025. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 8 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. Below Telegram’s rounding threshold, so these counts are exact.
27 reactions across 18 posts, in 6 distinct kinds. The most used accounts for 29.6% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 8 | 29.6% | |
| 👍 | 8 | 29.6% | |
| 👏 | 4 | 14.8% | |
| 🔥 | 3 | 11.1% | |
| 🙏 | 3 | 11.1% | |
| 😢 | 1 | 3.70% |
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 19 of the 19 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 27reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 19 most recent posts we hold, published 23 December 2024 to 28 September 2025, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
https://heekoo.notion.site/101-27c7fb1e49ea807eb112d9e3231e996a?source=copy_link
🙏2
안녕하세요. 뱅크리스 투자 다오 운영자 Koo 입니다. 본업이 바빠 한동안 디파이와 크립토에 손을 놓고 있었네요. 실은 작년부터 야심차게 디파이 전자책 제작을 기획했으나... 벌써 1년이 다 지나가도록 마무리를 못 짓고 있었습니다 ㅜㅜ 기왕 이렇게 늦어진거, 그냥 더 많은 사람들이 디파이 기초에 대해 아실 수 있도록 자료를 풀어버리겠습니다!!! 아직 미완성의 자료이고, 기회가 된다면 빠른 시일내에 완성본도 만들겠습니다. 재미있게 읽어주시고, 실습도 해주시고, 피드백도 주시면 감사하겠습니다. 한동안 채널도 죽어있었는데 틈틈이 시간 내서 살려보도록 하겠습니다. 디파이 기초 자료는 아래 링크에서 보실 수 있습니다.
🙏1
[월스트리트 디파이] 📌 스테이블코인 & 자산 토큰화 시장 정리 CDFi 2기 첫 번째 세션에서는 Chainalysis의 서다영 애널리스트가 스테이블코인과 자산 토큰화 시장의 구조와 트렌드를 소개했습니다. 1/ 💰 스테이블코인 시장 구조 - 스테이블코인은 법정화폐에 연동된 디지털 자산 -현재 USDT(테더)와 USDC(서클) 양강 체제 (시장 점유율 99%) -대부분 법정화폐 또는 암호자산으로 1:1 담보되어 발행 -최근 알고리즘형, Yield-bearing 형태의 스테이블코인도 등장 2/ 🌐 자산 토큰화 트렌드 - 주식, 채권, MMF 등 실물 자산을 블록체인에 올리는 흐름 - BlackRock, Fidelity 등 전통 금융사도 진입 - USDC와의 연계를 통한 즉시 현금화(Insta-Redemption) 구조 도입 3/ 🔒 글로벌…
❤4
📊 CNN을 활용한 차트 분석 및 금융 모델 CDFi 2기 첫 번째 세션에서는 장희수 교수(숭실대 금융학부)님이 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 활용한 금융 시장 분석을 소개해주셨습니다. 1/ 📈 CNN을 활용한 가격 예측 - 전통적인 금융 분석 대신 머신러닝을 적용해 차트를 이미지로 변환하고 CNN 모델을 학습하여 가격 예측의 성능을 평가하는 연구 - 기존 모델 대비 CNN이 높은 유연성과 해석 가능성을 제공한다고 강조 2/ 🏆 CNN vs 기존 금융 분석 - 기존 분석: 특정 지표(모멘텀, 이동평균 등)를 사람이 직접 설정 - CNN: 차트 이미지를 학습해 자동으로 의미 있는 패턴을 추출, 예측 성능 개선 3/ 🔍 CNN의 작동 원리 - 입력 데이터: 5일, 20일, 60일 기간의 가격 정보를 이미…
❤1
뱅크리스 코리아 다오와 협력관계에 있는 '월스트리트 디파이 세미나(CDFi 세미나)'에 대한 많은 문의를 받고 있습니다. 이번 인터뷰를 통해 CDFi 세미나를 만든 영석님의 생각을 들어보시면 좋을 것 같습니다. 아울러 이번 주말에 2기 모집이 마감된다고 하니 많은 지원 부탁드립니다. 👉CDFi 세미나 2기 지원 — 🏦 CDFi 멤버 인터뷰 | 황영석 Cofounder & Seminar Director CDFi 1기 멤버들을 소개하는 ‘CDFi 멤버 알아보기’ 첫 번째 인터뷰! 🎤 오늘의 주인공은 CDFi 세미나를 시작하신 Cofounder, 황영석 님입니다. 💳 미국 아메리칸 익스프레스 데이터 사이언스 컨설턴트 📊 금융·리스크 모델링 & 데이터 툴 개발 PM 📈 한국계 VC Deal Sourcing & Due Diligence 📢 CD…
[오프라인 세미나] 세이프 멀티시그 월렛 사용법 이제 개미도 멀티시그를 써야 합니다! 선물 거래의 최대 리스크가 청산이라면 디파이 거래의 최대 리스크는 해킹, 피싱입니다. 몇번 털려본 디젠들은 무조건 사용한다는 멀티시그! 그냥 세이프 지갑 만들어서 두번 트랜잭션 처리하면 되는거 아니냐? 해보면 생각보다 그리 간단하지 않습니다. 하나는 핸드폰? 다른 하나는 노트북? 근데 둘중 하나를 잃어버리면...??? 한번의 클릭 실수로 1,200만원 털린 뱅크리스 다오의 블린님이 개미들도 세이프 멀티시그 월렛으로 코인 안전하게 지키는 법을 알려드립니다. 일시: 2월16일(일) 2:00~4:00pm 장소: 강남역 인근 참가비: 1만원 *아래 폼에서 신청해주시면 자세한 안내 드리겠습니다. https://forms.gle/6h7uR22H41Q7S…
👏1
월스트리트 디파이 Cofounder인 영석님께서 미국 경제 이야기를 해주셨습니다. 찐 월가인이 뉴욕에서 전하는 생생한 미국 경제를 들어보세요. 1. 빚과 인플레이션으로 본 미국의 전략 - 미국은 세계 최대 채무국이지만, 동시에 달러를 발행할 수 있어 ‘인플레이션’으로 부채의 실질 가치를 떨어뜨립니다. - ‘빚과 자산 생산 수단’을 가진 이들은 인플레이션 덕분에 부를 더 빠르게 키울 수 있는 구조가 형성됩니다. 2. 바이든의 인플레이션 활용 - 전쟁(우크라이나, 가자지구)으로 인한 군수·에너지 수요 급증을 활용해 인플레이션을 유도, 미국 부채 부담을 낮추는 효과를 노렸습니다. - 재생에너지 투자·이민 정책 등을 통해 내부 소비와 경제활동을 끌어올린 뒤, 장기적으로 부채 가치 절하에 성공했다는 평가가 나옵니다. 3. 트럼프의 재등장과 경제 …
👍1
이더리움 조Long 전략마저 무너지나봅니다. 진짜 나락 가.... 아 아닙니다. 개미 투자자들에게 이더vs솔라나 이런게 무슨 의미겠습니까. 우리는 투자만 하면 되는걸요. 이제 디파이도 슬슬 솔라나 비중을 높여야 하지 않을까요? 더 높은 수익을 바래서라기보다는 리스크를 나눠야하니까요. 이번에는 기초 of 기초를 다뤄봤습니다. 이더-솔라나 체인 간에 어떻게 브릿지하는지 알려드립니다. 탈출이 아니라... 헷징입니다...ㅋㅋ 👉https://youtu.be/OHt1U0SgWu4?feature=shared
👍2
📢 안녕하세요. 뱅크리스 코리아 다오와 협력 관계에 있는 CDFi 세미나에서 세미나원을 신규 모집 중입니다. 미국, 한국 등에서 전통 금융 및 Web3에 종사하는 분들이 온라인에서 모여 교류하는 세미나입니다. 🏛 미국 대형 은행, 헤지펀드, 자산운용사, 미국 대학 교수, 한국 대학 교수, DeFi 창업/Exit 등에서 일하는 코어 멤버 및 잠재 세미나원들이 있습니다. 💼 전통 금융 종사자들은 기존의 금융 산업을 컨텐츠로 커버하고, Web3/Crypto 기업 종사자들은 최신 Web3 주제를 다룹니다. 파급력 있는 게스트 스피커도 초대 예정입니다. 🤝 한 달에 한 번 줌으로 모이고, 세미나원끼리 서로 돕고, 여러 기수로 지속하는 커뮤니티를 만들 예정입니다. 1.5기 회원으로 참여하실 열정 가득한 분들을 모십니다. 많은 관심과 지원 부탁드립…
👍2
트럼프 밈코인이 다 씹어먹었던 한주였습니다. 그런데 대체 트럼프는 어디서 어떻게 사나? 너무 엄청난 코인이라 거래소에 바로 상장이 되긴 했지만, 더 빨리 알고 DEX에서 트럼프를 주웠다면 수익률이 더 어마무시했겠죠? 이렇게 갑자기 떠오르는 코인을 가장 먼저 DEX에서 사는 법을 알아보겠습니다. 오늘은 솔라나 체인의 1위 DEX인 Raydium에서 실습합니다! 👉https://youtu.be/RCgHTMcgaWM
🔥1
📖 Pricing and Risk Management (채권 트레이더, 이유성) Powered by CDFI 이번 세션에서는 특히 Market Risk에 초점을 맞추어 설명을 하고자 합니다. Risk를 측정하려면 어떤 상품들이 어떤 원리로 가격이 측정이 되고 결정이 되는지를 알아야 하기 때문에, Risk와 Pricing에 대해 좀 더 이야기할 것입니다. 👉 상세 글: https://bit.ly/4hmd1yQ #CDFI #월스트리트디파이 #리스크매니지먼트
❤1
트럼프 취임 전, 아직 코인 한 발 남았다? 불장이 끝나지 않았다고 믿는다면, 현명하게 레버리지를 활용해 보는 건 어떨까요? 물론, 거래소 선물처럼 10배, 50배 레버리지는 위험할 수 있습니다. 하지만 **디파이(DeFi)**에서는 다른 방식으로 레버리지를 활용할 수 있습니다. 은행에서 담보를 맡기고 대출받는 것처럼, 디파이에서는 내 코인을 담보로 맡기고 스테이블코인을 대출받을 수 있습니다. 예를 들어, 비트코인(BTC)이나 이더리움(ETH) 같은 메이저 코인을 장기 보유할 계획이라면, 이 코인을 담보로 스테이블코인을 빌려 새로운 투자 기회를 만들어 볼 수 있습니다. 오늘은 랜딩 프로토콜을 활용해 코인을 맡기고 대출받는 기초를 배워봅시다. 👉https://youtu.be/dR165BdOw_w
👏1
Showing the 12 most recent of 19 posts we hold for @BanklessKorea. 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 — 615,450 of 1,176,251entries 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.
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 8 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Bankless Korea” (@BanklessKorea), 185 subscribers as measured 8 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/BanklessKorea.
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.