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@harveyspecterMike
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
12,405subscribers
+172 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 10,000–31,623.
| Telegram ID | -1001768680053 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @harveyspecterMike |
| Description | 📊 글로벌 경제·산업 구조와 금융시장을 분석합니다. Macro | Geopolitics | Equities | Fixed Income | FX 본 채널은 교육·정보 제공 목적이며 투자 권유가 아닙니다. 게시물 내용은 부정확할 수 있으며, 투자 손실의 책임은 거래 당사자에게 있습니다. 또한 어떠한 경우에도 법적 근거로 사용될 수 없습니다. 📩 [email protected] |
| Created | 31 May 2022 — measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel) |
| First recorded | 7 August 2026 |
| Last confirmed live | 14 August 2026 |
| Measurements held | 7 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 14 August 2026 |
| On Telegram | t.me/harveyspecterMike |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 14 Aug 2026, 13:26 | 12,405 | +18 |
| 13 Aug 2026, 05:23 | 12,387 | +30 |
| 10 Aug 2026, 22:51 | 12,357 | +10 |
| 10 Aug 2026, 02:12 | 12,347 | +51 |
| 8 Aug 2026, 23:23 | 12,296 | +59 |
| 7 Aug 2026, 22:31 | 12,237 | +4 |
| 7 Aug 2026, 06:15 | 12,233 | first reading |
29 posts held, back to 30 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 17 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 26 of 27 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 14 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 29 (30 July 2026 – 14 August 2026) |
| Views total | 121,260 |
| Reactions total | 342 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 15 Aug 2026, 00:44 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.
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 15 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. A count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints these counters in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈142,000 means somewhere between 141,500 and 142,499.
342 reactions across 26 posts, in 2 distinct kinds. The most used accounts for 75.1% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 257 | 75.1% | |
| 👍 | 85 | 24.9% |
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 26 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 342reactions 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 30 July 2026 to 14 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.
일본 금융기관의 기준선이 다시 그려지고 있다 -일본 금융기관 전체의 자산배분 함수가 바뀌면서 JGB 30y같은 초장기채를 메가뱅크가 이례적 매수를 검토하기 시작했으며, 관망하던 대형 생보에서도 같은 움직임이 있음. -일본 국내 ALM 자금의 구조적 회귀는 신규 flow 기준으로는 방향이 정해졌고, stock 기준으로는 아직 아무것도 정해지지 않았음. -3개월 롤링 헤지 기준으로 엔 투자자의 헤지 후 미국채 30년은 약 2.4%(5.24% − 헤지코스트 약 285bp). JGB 30년 4.0% 대비 160bp 열위. -단 이건 오늘의 단기 금리차가 30년간 유지된다는 가정이 깔린 숫자이고, 만기매칭 기준으로는 격차가 훨씬 작음. -이 숫자가 의미 있는 이유는 일본 기관의 실무 헤지가 대부분 단기 롤링. -엔 투자자에게 남은 질문은 하…
❤7👍1
일본에서 벌어지고 있는 조금 다른 변화 -대부분 많은 사람들의 잘못된 인식이 일본을 노동력 부족+생산성 정체+투자 부진+저임금이라는 하나의 악순환으로 묘사함. -일본을 단순히 노동생산성이 정체된 나라라고 규정하기에는 2020년대 데이터가 오히려 반대 방향. -2010년대 일본의 문제는 노동력이 부족해서가 아니라, 노동력이 부족해지고 있는데도 기업이 그것을 자본으로 대체할 유인이 충분하지 않았다는 것에 가까웠음. -일본 기업은 지난 20년 동안 해외 직접투자를 엄청나게 늘렸고,2025년 말 일본의 해외 직접투자 자산은 약 384.5조 엔 수준. -일본의 노동력 부족은 단순한 GDP의 공급 제약이 아니라, 노동->자본으로 생산함수를 이동시키는 가격 신호 가 되고 있음. -BOJ는 2024·2025·2026년 3년 연속 높은 수준의 임금…
❤15👍1
일본 기관의 BM, TOPIX도 사상 최고가 -일본 시장을 설명할 때 외국 언론이나 개인투자자는 흔히 Nikkei225를 대표 지수로 보지만, 일본 기관투자자의 운용성과와 BM이라는 관점에서는 TOPIX가 훨씬 중요. -실제 GPIF의 국내주식 성과도 TOPIX(배당 포함) 대비 초과수익률로 평가. -일본 기관투자자의 다수가 TOPIX와 비교해 운용성과를 평가한다라고 JPX(도쿄증권거래소)가 직접 설명함. -지금처럼 일본의 은행·보험·상사·산업재·내수주까지 상승이 확산되는 국면에서는 TOPIX가 훨씬 중요한 신호. -외국인이 보는 일본=Nikkei225 일본 기관이 관리하는 일본 주식 포트폴리오=TOPIX -Nikkei 신고가보다 TOPIX 신고가가 일본 기관투자자 관점에서는 더 의미가 크다는 것. -멀티에셋 분산 논거로서 닛케이…
❤6👍5
BOJ 정상화, 이제는 금리 수준보다 ‘속도’를 봐야 한다 -BOJ의 이번 사이클 인상 간격: 2024.3->7(4개월)->2025.1(6개월)->2025.12(11개월)->2026.6(6개월)->2026.9(3개월)->2027.1(4개월) -금리스왑시장 분석이라서 그래프 해석은 100%는 0.25%p 인상 1회가 거의 완전히 가격에 반영,200%는 0.25%p 인상 2회가 거의 완전히 반영, 230%는 2회를 넘어 추가적인 인상 가능성까지 일부 반영. -BOJ의 금리 정상화 경로가 상당히 앞당겨지고 있다는 것. -BOJ가 실제로 1.25%로 올리는 것 자체는 더 이상 큰 서프라이즈가 아니고 오히려 시장을 움직이는 것은 1.50%까지 정말 가는 것인가와 1.50% 이후에도 추가 인상이 가능한가라는 질문. 최종적으로 BOJ가 엔화 약세…
❤5👍1
미국보다 강한 글로벌 주식 시장: 글로벌 자본 재배치의 시작. -미국의 예외주의 종식으로 인해 자금이 미국을 떠나고 있다고 해석하는 것은 옳지 않음. -2025년 초 이후 글로벌 주식시장의 수익률 분포가 상당히 벌어졌는데 핵심은 미국이 못 오른 것이 아니라, 미국 이외의 지역이 상대적으로 훨씬 강해진 것. -외국인 개인 투자자의 순매수(미국 증권에 대한 외국인 보유 지분의 80% 이상)는 실제로 2022-24년 연평균 1조 달러에서 2025년 1조 5천억 달러로 증가. -해외 투자자를 위한 미국 자산 헤지 비율 + 외환: 해외 투자자의 미국 달러 헤지 비율은 헤지 비용으로 인해 2025년 초 58%에서 56%로 소폭 감소. -S&P500 EW가 캡웨이트를 따라잡았다는 건, 메가캡 집중 포지션이 상대적으로 언와인드되고 있다는 뜻. -…
❤10👍2
일본이 왜 미국에 '시스템적'인가 -일본의 초저금리가 일본계 투자자의 해외 듀레이션 수요를 구조적으로 확대했고, 그 변화가 미국을 포함한 글로벌 채권시장에 중요한 파급효과를 만들었음. -일본의 정상화는 글로벌 자금의 가격 체계가 바뀌는 사건 -BOJ 정상화로 10년 JGB가 ~2%대, 30년이 ~3%대까지 올라왔는데 일본 기관이 더 이상 수익을 찾아 해외로 나갈 이유가 없음. 자국 통화로, FX 리스크 없이, 헤지비용 없이 본국에서 2%+를 얻을 수 있어서 UST의 구조적 매수 주체가 사라짐. -BOJ의 정상화로 JGB 장기금리가 오르면 두 가지가 미국을 흔들수 있음. -JGB 수익률이 오를수록 UST 대비 픽업이 줄어서 일본인이 UST를 팔고 JGB로 회귀를 통한 UST 매도. -JGB는 세계의 앵커 저금리 자산인데 전 세계 장기…
❤8👍3
엔화 개입의 숨은 카드, 9월 BOJ 금리인상 -우에다 총재가 직전 7/31 회견에서 "9월 이후 조기에 정책금리를 올리겠다"고 강하게 시사함. -미국은 이를 9월 회의 인상 시사로 받아들여, 일본이 요청한 협조개입에 협력. -실제로 현재 시장에서는 9월 회의에서의 추가 인상을 60% 이상 반영하고 있다는 보도도 나왔음. -베선트 재무장관은 일본 장기금리 상승이 미국 금리까지 끌어올려 미국 경제를 냉각시킬 가능성을 우려했음. -9월 25bp 인상 자체보다 이후의 인상 속도와 우에다의 포워드 가이던스가 훨씬 중요해짐. -이제는 엔 캐리 트레이드도 중요. 금리차 축소와 엔화 강세 기대가 동시에 강화되면 캐리 포지션의 기대수익이 낮아져 포지션 축소가 나타날 수 있음. -BOJ가 엔저를 더 이상 단순히 용인하기 어려운 정책환경으로 들어섰…
❤11👍2
왜 엔화는 계속 약해지는가: 사사키 토오루가 본 ‘구조적 엔저’ -佐々木融(사사키 토오루)는 닛케이 베리타스 외환 애널리스트 랭킹 2016년, 2018~21년 4년 연속 1위인 인물. -핵심 주장은 "실질금리가 마이너스인 한 엔은 구조적으로 약하다."라고 이야기하면서 2026년말 165엔 시나리오. -그가 보는 첫 번째 구조적 엔저 요인은 명목금리<물가상승률 -두 번째는 대외직접투자에 의한 자본유출. 일본 기업·투자자들이 해외에 직접 투자하면서 엔화를 팔고 외화를 사는 흐름이 지속적으로 발생한다는 것. -실질금리 마이너스+대외직접투자-> 지속적인 자본유출=구조적 엔저 -사사키가 생각하는 엔고 리스크는: ① BOJ가 연 3~4회 수준으로 적극적인 금리인상 ② 일본 정부·BOJ가 장기금리 상승을 더 이상 억제하지 않고 허용 -사사키는…
❤8👍2
엔화의 반응함수가 바뀌고 있다는 것을 주장한 3명을 앞으로 팔로우하면 될듯. 1. 唐鎌大輔(가라카마 다이스케) Chief Market Economist, Mizuho Bank -2004년 게이오대 경제학부 졸업, JETRO(일본무역진흥기구), 일본경제연구센터,유럽위원회 경제금융총국 -전문분야가 일본 국제수지·경상수지와 엔화의 구조적 관계 -2022년 이후 엔화 약세를 설명할 때도 단순히 미·일 금리차->엔저로 끝내지 않고, 일본의 대외거래 구조 자체가 변하고 있다는 점을 강조. 2. 佐々木融(사사키 토오루) Chief Strategist, Fukuoka Financial Group -1992년 일본은행 입행,일본은행 국제국 외환과 외환시장 개입 업무 경험,뉴욕사무소에서 미국 금융시장 분석,2003년 JP모건체이스은행 입행,JP모건 치프…
❤11👍4
엔저의 새로운 공식: 경상수지+NISA+일본주식 -다카이치 내각의 적극재정->국채 불안-> 엔 매도라는 설명을 필자는 정면 반박함. -재정 리스크가 실재한다면 CDS가 가장 먼저 반응해야 하는데 그렇지 않음. -경상흑자 자체는 2000년대 연평균 17조엔 미만->2020~25년 연평균 22조엔으로 증가. 무역흑자 축소+소득수지 흑자 확대. -2024년 1월 신NISA 개시로 해외주식형 투신 순매수가 연평균 1,000억엔대->8~10조엔 규모로 급증. 대부분 환헤지 없음. -닛케이는 시가총액 변화를 반영하지 않고 값비싼 주식(値がさ株) 영향이 과도해 시장 대표성이 떨어지는 지표라고 잘라 말함. -일본주가 미국주보다 상대적으로 상승하면, 미국 측에서 대일 투자에 대한 추가 환헤지가 늘어남. 25년말~26년 6월말 기간에 대해 월간 1.…
❤5👍2
한국 개미, 국내 증시 대신 미국 주식으로 향하다 -크게 4~5월과 7월로 나눌수 있는데 4~5월의 경우에는 미국 자산을 팔아 국내 급등장으로 옮기던 시기고, 7월에는 국내증시의 하락장을 겪은 후 다시 미국으로 회귀한 구간. -한국 개인투자자는 7월에 미국 주식을 46억 달러어치 매수함. 한 달 만에 627% 급증한 규모이자, 1월 이후 최대치. -지금 코스피는 6월 고점 대비 30% 넘게 하락했고, 바로 그 개인 자금이 이번엔 미국으로 다시 돌아가고 있음. -물론 8월 3일 하루에만 개인이 코스피에서 4조 6,533억원을 순매수를 했고, 7월 27일에도 개인 순매수는 1조 9,800억원의 규모였음. -이건 "이탈"이라기보다 주변부 누수에 가까움. 자금의 압도적 대부분은 여전히 국내에 있고, 오히려 외국인 매도를 받아내는 역할을 하고…
❤13👍4
BNP파리바가 본 한국 증시: 레버리지 청산은 끝나가는데, 살 이유가 없다 -한국과 대만 합쳐 MSCI EM의 절반 가까이됨. EM 패시브 자금을 받는 구조적 수혜인 동시에, 반도체 사이클과 EM 자금 흐름에 지수 전체가 인질이라는 뜻. -한국 증시는 단일종목 레버리지 ETF 언와인딩으로 극도로 변동성이 높다는 것. -연초 이후 레버리지 포지션의 약 75%가 이미 청산됐다고 이야기함. -훼손 요인이 구조가 아니라 레버리지 언와인딩. EM 패시브 자금이 들어오면 기계적으로 수혜지만, 나가면 똑같이 기계적으로 맞는데 방향성을 못 주는 요인이라서 Overweight의 논거로 쓸 수가 없음. -Overweight를 줄 정도로 확신하기는 어렵지만 Underweight를 할 정도로 구조적 문제가 있는 것도 아니다라는 것. -한국 증시의 변동성…
❤10👍4
Showing the 12 most recent of 29 posts we hold for @harveyspecterMike. 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 — 126,654 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.
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 16 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 14 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Harvey's Macro Story” (@harveyspecterMike), 12,405 subscribers as measured 14 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/harveyspecterMike.
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.