3 measurements spanning 8 days, net +2. 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 244–246 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
14 Aug 2026, 05:14
246
+2
7 Aug 2026, 02:31
244
no change
6 Aug 2026, 12:36
244
first reading
Engagement
20 posts held, back to 8 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 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
82.5%
avg views ÷ 246 subscribers
Avg views / post
203
4 posts measured
Reaction rate
3.82%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
4
of 20 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 1 August 2026
Posts held
20 (8 June 2026 – 1 August 2026)
Views total
812
Reactions total
31
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
7 Aug 2026, 02:31 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
143 reactions across 18 posts, in 3 distinct kinds. The most used accounts for 83.9% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
120
83.9%
🔥
20
14.0%
👍
3
2.10%
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 18 of the 20 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 143reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 20 most recent posts we hold, published 8 June 2026 to 1 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.
🎥 آموزش شبیهساز پراپفرم در ForwardLab
در این ویدیو با نحوه استفاده از شبیهساز چالش پراپفرم آشنا میشوید.
در این آموزش یاد میگیرید:
✅ فعالسازی حالت Prop Firm
✅ تنظیم قوانین چالش
✅ شروع معامله در گذشته بازار
✅ مشاهده لحظهای وضعیت Pass یا Fail
✅ بررسی عملکرد بر اساس قوانین پراپ
شبیهساز پراپفرم تنها یکی از قابلیتهای ForwardLab است.
برای آشنایی با سایر قابلیتها و اطلاعات بیشتر، به وبسایت ForwardLab مراجعه کنید…
دوباره یک دوره آموزشی...
دوباره یک منتور جدید...
دوباره یک استراتژی جدید...
و دوباره این امید که:
«این همان چیزی است که من را سودده میکند.»
این چرخهای است که خیلی از معاملهگرها بارها و بارها آن را تکرار میکنند.
هر بار که نتیجه نمیگیرند، به جای اینکه دلیل واقعی را پیدا کنند، فقط مسیرشان را عوض میکنند.
کمکم تعداد آموزشها بیشتر میشود...
اما نتیجه، همان نتیجه قبلی است.
در این مقاله بررسی کردهایم چرا بی…
مهم نیست سود کردی یا زیان.
هر معاملهای که خارج از پلن معاملاتی باشد، یک معامله اشتباه است.
بیشتر معاملهگرها کیفیت تصمیمهایشان را با نتیجه معامله قضاوت میکنند.
اگر سود کنند، فکر میکنند تصمیم درستی گرفتهاند.
اگر ضرر کنند، فکر میکنند اشتباه کردهاند.
در حالی که نتیجه یک معامله، معیار درستی برای قضاوت نیست.
ممکن است بهترین تصمیم ممکن را بگیری و آن معامله با ضرر بسته شود.
و ممکن است بدترین تصمیم ممکن را بگیری و هما…
� آپدیت جدید ForwardLab
از امروز امکان بکتست روی دو بازار محبوب نیز فراهم شده است:
✅ NASDAQ (NASDAQ)
✅ Dow Jones (DJIUSD)
منتظر آپدیتهای بعدی باشید
🌐forwardlab.ir
🌐forwardlab.io
📢 @forward_lab
📸 instagram : forwardlab.io
ForwardLab
تقریباً همه معاملهگران، حداقل یک بار از بازار سود میگیرند.
اما فقط تعداد کمی میتوانند این سود را به یک مهارت پایدار تبدیل کنند.
چرا؟
چون سود گرفتن با سودده بودن تفاوت دارد.
بیشتر معاملهگران برای رسیدن به سوددهی، سالها درگیر حل کردن مشکل اشتباه هستند.
استراتژی جدید...
ستاپ جدید...
سرمایه بیشتر...
در حالی که تفاوت واقعی، جای دیگری است.
اگر قرار باشد فقط یک ویژگی مشترک بین تمام معاملهگران سودده نام ببریم،…
بیا واقعبین باشیم...
کی وارد معامله شد؟
خودت.
کی تصمیم گرفت معامله رو نگه داره؟
خودت.
کی حد ضرر رو انتخاب کرد؟
باز هم خودت.
پس اگه قرار باشه از کسی انتقام بگیری...
باید از خودت انتقام بگیری؟؟؟
از دور خیلی راحته که بگی:
«آسمونم به زمین بیاد، خارج از پلنم معامله نمیکنم.»
اما پای چارت...
بعد از چند ضرر پشتسرهم...
وقتی خشمگینی،
احساس میکنی باید همین الان ضررت رو جبران کنی،
و فقط میخوای پولت رو پس بگیری...
دیگه دنبال…
فکر میکنی بازار حقت رو خورده؟
بعد از چند ضرر پشتسرهم، یه صدایی توی ذهنت میگه:
«باید پسش بگیرم...»
و دقیقاً از همینجا...
انتقام شروع میشه.
اما واقعاً...
از کی میخوای انتقام بگیری؟
از بازار؟
بازاری که نه تو رو میشناسه،
نه میدونه کجای دنیا نشستی،
نه حتی براش مهمه سود کردی یا ضرر.
پس واقعاً...
از کی میخوای انتقام بگیری؟
🌐 forwardlab.io | forwardlab.ir
📢 @forward_lab
📸 forwardlab.io
🚀 بزرگترین اشتباه یک تریدر چیست؟
بیشتر افراد فکر میکنند جواب این سؤال، «استراتژی اشتباه» یا «مدیریت سرمایه ضعیف» است.
همه اینها مهم هستند...
اما واقعیت چیز دیگری است.
در ترید چیزی به اسم اشتباه وجود ندارد.
اگر بعد از یک ضرر، چیزی یاد بگیرید، آن ضرر دیگر اشتباه نیست.
آن ضرر فقط هزینهای بوده که بابت یاد گرفتن پرداخت کردهاید.
اشتباه واقعی زمانی اتفاق میافتد که تصمیم بگیرید...
دیگر ادامه ندهید.
بیشتر آدمها فک…
🚀 هر روز ForwardLab کاملتر میشود...
هدف ما فقط ساخت یک ابزار معاملاتی نیست؛ ما در حال ساخت یک اکوسیستم کامل معاملهگری هستیم تا تریدرها بدون نیاز به پلتفرمهای خارجی، همه ابزارهای موردنیازشان را در یک محیط یکپارچه داشته باشند.
در این آپدیت، دو قابلیت جدید به ForwardLab اضافه شد:
📊 چارت چندگانه (Multi Chart)
رصد و تحلیل همزمان تا ۱۶ نماد بهصورت لایو.
🔔 هشدارهای پیامکی و داخل پلتفرم (SMS & In-App Alerts)
ثبت هشدار …
سرعت بیشتر، تجربه بهتر، معامله هوشمندتر! ⚡️
پلتفرم ForwardLab روی دامنه ملی فعال شد! حالا با پینگ پایینتر و پایداری بینظیر، از هر کجای ایران
سریعتر از همیشه معامله کنید.
خبر خوب اینکه: این تازه شروع ماجراست! در آپدیتهای بعدی منتظر امکانات وسیع و فوقالعاده جدیدی باشید که فرآیند ترید شما را متحول خواهد کرد.
💰 قیمت ویژه و اختصاصی برای کاربران ایرانی
🔒 اتصال پایدار و بدون محدودیت
شروع کنید 👇
🌐 forwardlab.ir
مشکل تریدرها این نیست که بلد نیستن ترید کنن…
مشکل اینه که هیچوقت استراتژیشون رو تو شرایط واقعی امتحان نکردن.
یه مدت جواب میده…
بعد وسط مسیر، همهچی بههم میریزه.
برای همین ForwardLab ساخته شد.
بستری برای سنجش استراتژی در شرایط واقعی بازار، بدون ریسکِ سرمایه:
📈 چارت لحظهای طلا، فارکس و بیتکوین
🔁 بکتست با امکان اجرای معامله روی گذشته بازار
📸 ژورنال تصویری خودکار با ثبت قبل و بعد هر معامله
🧠 تحلیل عملکرد با …
🔥10
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @forward_lab. 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
Citation-graph rank — 493,074 of 1,478,351entries 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.
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
Named by 1 registered channel — 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.
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 14 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Forwardlab” (@forward_lab), 246 subscribers as measured 14 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/forward_lab.
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.