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@MarketSnapK
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
462subscribers
+1 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1003961919436 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @MarketSnapK |
| Created | Between 1 April 2026 and 15 July 2026— 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 | 3 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 8 August 2026 |
| On Telegram | t.me/MarketSnapK |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 8 Aug 2026, 13:44 | 462 | +1 |
| 8 Aug 2026, 04:49 | 461 | no change |
| 7 Aug 2026, 16:22 | 461 | first reading |
15 posts held, back to 15 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 1 pageof 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 13 of 15 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 | 15 (15 July 2026 – 7 August 2026) |
| Views total | 58,330 |
| Reactions total | 37 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 8 Aug 2026, 04:49 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.
37 reactions across 12 posts, in 6 distinct kinds. The most used accounts for 64.9% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 24 | 64.9% | |
| 👍 | 9 | 24.3% | |
| 👀 | 1 | 2.70% | |
| 💋 | 1 | 2.70% | |
| 🔥 | 1 | 2.70% | |
| 🤔 | 1 | 2.70% |
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 13 of the 15 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 37reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 15 most recent posts we hold, published 15 July 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.
AI가 노동의 몫을 50% 아래로 밀 수 있다 (JP모건) 미국 경제에서 노동자에게 돌아가는 소득의 몫이 이미 사상 최저 수준으로 내려온 가운데, AI 확산이 이를 더욱 낮출 수 있다는 분석이 나왔습니다. 2026년 1분기 비농업 부문의 노동소득분배율은 부가가치 1달러당 53.7센트까지 하락했으며, JP모건은 현재 추세와 AI의 영향을 고려하면 2030년 말 이전 50% 아래로 내려갈 가능성도 제시했는데요. AI를 생산 과정에 반영한 16개 거시모형 가운데 11개 역시 장기적으로 노동의 몫이 크게 줄어드는 결과를 내놨습니다. 문제는 이러한 변화가 노동시장에만 머물지 않을 수 있다는 점입니다. 소득이 소비 성향이 높은 노동자보다 자본 보유자에게 더 많이 돌아가면 고소득층의 저축 과잉이 심화되고, 이를 흡수하기 위해 반대편에서는 정부나 해외 …
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일라이 릴리, 보험 보장 확대가 키우는 비만 치료제 시장 일라이 릴리의 2분기 매출은 전년 대비 48% 증가했습니다. Mounjaro와 Zepbound의 합산 매출은 149억 달러로 1년 전보다 63억 달러 늘었고, 회사는 연간 매출 가이던스도 850억~870억 달러로 상향했는데요. 다만 이번 컨퍼런스콜에서 더 주목할 부분은 기존 치료제의 판매 증가를 넘어, 보험 보장 확대와 본인부담금 인하가 비만 치료제 시장의 잠재 수요를 실제 처방으로 전환하고 있다는 점입니다. 현재 미국을 비롯한 글로벌 시장에서 비만 치료제 이용률은 여전히 한 자릿수 중반에 머물고 있으며, Zepbound 처방의 약 55%는 환자가 비용을 직접 부담하고 있습니다. 이러한 비용 장벽을 낮추기 위해 미국 CMS는 지난 7월 Medicare GLP-1 Bridge 프로…
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페트로달러의 빈자리, ‘세미컨덕터 달러’가 메운다 (JP모건) 중동 분쟁 이후 걸프 국가들이 방위비와 역내 인프라 투자를 늘리면서, 과거 원유 수출로 벌어들인 달러를 다시 미국 자산에 투자하던 ‘페트로달러 재순환’에도 변화가 나타나고 있습니다. 실제로 사우디아라비아의 해외 포트폴리오 투자가 크게 위축되는 등 일부 자금이 본국으로 돌아오는 흐름이 포착됐는데요. 사우디아라비아·UAE·쿠웨이트가 보유한 미국 증권은 약 1조2,000억 달러이며, 올해 들어 이들은 약 420억 달러를 순매도했습니다. 다만 이러한 자금 회수가 곧바로 미국으로의 자금 유입 약화로 이어지고 있는 것은 아닙니다. 걸프 지역의 매도를 다른 해외 투자자들의 자금이 상쇄하고 있기 때문입니다. JP모건은 이 과정에서 AI와 반도체 투자를 중심으로 미국에 유입되는 자금을 기존 …
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미국 노동시장, 반등을 지속할 수 있을까? (골드만삭스) 골드만삭스의 ‘일자리-근로자 격차’는 구인건수와 취업자를 합친 노동수요에서 노동력인구를 뺀 지표입니다. 차트는 2019년 12월 이후 변화를 보여주는데요. 미국은 팬데믹 직후 -6%p 아래까지 급락한 뒤 2021~2022년에는 약 +3%p까지 상승했지만, 이후 다시 하락해 2025년에는 -1%p 안팎까지 낮아졌습니다. 다만 최근에는 이 수치가 -0.5%p 부근까지 반등했습니다. 노동공급에 비해 약해지던 노동수요가 일부 회복되고 있다는 의미지만, 지표는 여전히 2019년 말 수준을 밑돌고 있고, 반등 폭도 크지 않은 만큼 노동시장이 뚜렷한 회복세로 돌아섰다고 판단하기는 이른데요. 관건은 최근 나타난 반등이 이어질 수 있는지, 그리고 이러한 흐름이 실제 구인과 고용 데이터에서도 확인되…
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비트코인 채굴장이 AI 데이터센터로 바뀌는 이유 (모건스탠리) AI 데이터센터 확장의 핵심 병목이 GPU에서 전력을 얼마나 빨리 확보하느냐, 즉 ‘Time to Power’로 이동하고 있습니다. 미국 일부 지역에서는 전력망 연결 대기기간이 이미 5~7년에 이르고 있는데요. 모건스탠리는 2026~2028년 미국 데이터센터에 필요한 전력 68GW 중 약 38GW가 현재 건설 중인 발전설비와 이미 확보된 전력망 용량만으로는 충족되기 어려울 것으로 추정했습니다. 이러한 상황에서 이미 대규모 부지와 전력망 연결권을 확보한 비트코인 채굴장이 신규 데이터센터보다 1~3년 빠르게 AI 인프라를 공급할 수 있는 대안으로 부상하고 있는 것인데요. 그 중에서도 특히 채굴장을 서버가 들어설 수 있는 전력·냉각 기반 시설인 ‘Powered Shell’로 전…
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미 재무부, TGA 잉여현금을 레포 시장에 직접 투입할까 (도이체방크) 미 재무부가 정부 현금계정인 TGA에 쌓아둔 잉여현금 일부를 레포 시장에 투자하는 방안을 검토하고 있습니다. 앞서 미 재무부 차입자문위원회(TBAC)는 지난 5월 이와 관련한 기본적인 운용 프레임워크를 제시한 바 있는데요. 이번 8월 국채 차환계획과 관련한 설문에도 해당 주제가 포함됐습니다. 현재 재무부는 세금과 국채 발행을 통해 확보한 현금을 대부분 연준에 개설된 TGA에 보관합니다. 이번에 논의되는 방안은 향후 정부 지출에 필요한 자금과 안전 버퍼를 남긴 뒤, 나머지 현금을 국채 등 우량자산을 담보로 받는 레포 거래에 투자하는 구조인데요. 쉽게 말하면 재무부가 TGA에 묶어두던 현금 일부를 활용해 단기자금시장에 직접 자금을 빌려주는 것입니다. TBAC는 정상적인 …
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AI 데이터센터 붐의 숨은 수혜주, 무디스 (골드만삭스) AI 데이터센터 투자 확대는 반도체와 전력 장비뿐 아니라 회사채 시장에도 새로운 수요를 만들고 있습니다. 하이퍼스케일러와 데이터센터 사업자들이 대규모 설비투자를 조달하기 위해 채권 발행을 늘리면서, 신용평가와 금융 데이터·분석 서비스를 제공하는 무디스가 간접적인 수혜를 받고 있습니다. 무디스의 2분기 신용평가 부문 매출은 전년 대비 25% 증가했고, 회사는 올해 신용평가 대상 채권 발행 증가율 전망을 기존 한 자릿수 초반에서 한 자릿수 중반으로 상향했습니다. 리파이낸싱과 사모신용 성장에 더해 AI 인프라 투자가 채권 발행을 뒷받침한 결과입니다. 분석 부문의 연간 반복매출 성장률도 1분기 8%에서 2분기 9%로 높아졌으며, 2026년 EPS 컨센서스는 연초 16.35달러에서 16.89…
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한국 증시 랠리, 소비를 얼마나 끌어올릴까 (골드만삭스) 올해 코스피 급등으로 한국 가계의 주식·펀드 자산은 지난해 말보다 GDP의 약 15% 증가한 것으로 추산됩니다. 연금 자산의 상승 효과까지 포함하면 가계가 얻은 주식 부의 증가는 GDP의 약 17%에 달합니다. 골드만삭스는 주식 자산이 100원 늘어날 때 연간 소비가 약 1.63원 증가한다고 분석했습니다. 이를 올해 자산 증가분에 적용하면 증시 랠리가 GDP의 약 0.3%에 해당하는 추가 소비를 만들어낼 수 있다는 계산입니다. 자산 증가폭에 비해 소비 부양 효과가 크지 않은 이유는 주식 자산이 소비 성향이 상대적으로 낮은 계층에 집중돼 있기 때문입니다. 상위 소득 20%와 상위 자산 20%가 전체 주식 자산의 각각 64%, 72%를 보유하고 있으며, 주식 자산의 73%는 저축 성향…
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AI 시대, 한국 전력의 88%는 수입 에너지에 달려 있다 (모건스탠리) 모건스탠리는 한국에서 생산되는 전력의 88%가 해외에서 들여온 에너지원에 의존한다고 분석했습니다. 수입 석탄 30%, 천연가스 29%, 원전 연료 30%가 발전의 대부분을 차지하며, 국내에서 조달할 수 있는 에너지 비중은 12%에 불과합니다. 표에 포함된 국가 가운데 싱가포르(94%) 다음으로 높은 수준입니다. 한국의 수입 의존도는 대만 82%, 일본 74%보다도 높고, 미국 20%와 유럽 40%를 크게 웃돕니다. 반면 자국 석탄을 적극 활용하는 중국과 인도는 수입 의존도가 각각 11%, 7%에 그쳤습니다. 같은 아시아 국가라도 국제 에너지 가격과 공급망 충격에 노출되는 정도가 크게 다르다는 의미입니다. 여기서 중요한 점은 해외 에너지 충격이 곧바로 국내 산업 리스…
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월드컵 특수, 럭셔리 호텔에 집중 (골드만삭스) 골드만삭스는 2026년 FIFA 월드컵의 수혜가 럭셔리 호텔에 집중되었다고 분석했습니다. 높은 티켓 가격을 감당할 수 있는 해외 관광객과 고소득 관람객이 개최 도시로 유입되면서 숙박 수요가 상위 등급 호텔에 집중됐다는 설명입니다. 실제로 대회 첫 5주간 월드컵 개최 도시의 객실당 매출(RevPAR)은 전년 대비 평균 16% 증가해, 미국 전체 호텔 시장의 8% 증가를 두 배가량 웃돌았는데요. 그중에서도 럭셔리 호텔의 주간 RevPAR 증가율은 11.7~24.5%에 달한 반면, 이코노미 호텔은 1.7~5.2%에 그치며 월드컵 특수가 상위 호텔에 집중된 모습이 뚜렷했습니다. 기업별로는 미국 내 객실의 25.7%가 월드컵 개최 도시에 위치한 하얏트의 수혜가 가장 컸으며, 메리어트 20.9%, 힐…
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AMC, 되살아난 박스오피스가 만든 106년 만에 최고 실적 미국 대표 영화관 체인 AMC 엔터테인먼트가 전일 실적 발표 이후 26.80% 상승했습니다. 창립 106년 이래 최대 분기 매출에 해당하는 예상 밖 뛰어난 실적을 기록했기 때문인데요. 2026년 2분기 실적 · 매출: 15.97억 달러 (예상 14.7억 달러) · 조정 EPS: 0.14달러 (예상 -0.06달러) · 조정 EBITDA: 3.21억 달러 (전년 1.90억 달러) · 조정 EBITDA 마진: 20.1% (전년 13.6%) · 잉여현금흐름: 1.90억 달러 (전년 0.89억 달러) · 글로벌 관객 수: 7,129만 명 (전년 대비 +13.5%) · 현금 및 현금성자산: 7.78억 달러 2026년 2분기 매출은 전년 대비 14.2% 증가한 약 16억 달러를 기록하며 시…
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미국 데이터센터, 점점 커지는 규제 리스크 (BofA) BofA에 따르면 미국 데이터센터 공급은 2020년 이후 빠르게 늘어났지만, 공실률은 여전히 1~2%에 머물고 있습니다. 공급 확대에도 AI 연산 수요가 이용 가능한 용량을 계속 앞서고 있다는 분석인데요. 여기서 중요한 점은 데이터센터 공급 확대의 병목이 전력망 제약과 인허가 지연, 주민 반발로 옮겨가고 있다는 것입니다. 이 같은 제약이 새로운 변수로 부상하면서, 발표된 대규모 개발 계획이 실제 가동 용량으로 이어지는 과정은 갈수록 어려워지고 있습니다. 실제로 미국에서는 전기요금 상승과 소음·교통 문제, 환경 및 건강 영향에 대한 우려가 커지면서 주별 정책 방향도 엇갈리고 있습니다. 일부 주는 세제 혜택과 규제 완화로 데이터센터 유치에 나서는 반면, 다른 지역에서는 신규 건설을 제한…
Showing the 12 most recent of 15 posts we hold for @MarketSnapK. 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 — 988,453 of 1,336,469entries 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.
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 8 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“마켓 스냅 (Market Snap)” (@MarketSnapK), 462 subscribers as measured 8 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/MarketSnapK.
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.