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@xangle_research
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
2,521subscribers
-7 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
| Telegram ID | -1001582433962 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @xangle_research |
| Created | 16 February 2022 — measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel) |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 12 August 2026 |
| Measurements held | 4 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 12 August 2026 |
| On Telegram | t.me/xangle_research |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 12 Aug 2026, 18:54 | 2,521 | -6 |
| 6 Aug 2026, 17:30 | 2,527 | -1 |
| 6 Aug 2026, 11:16 | 2,528 | no change |
| 6 Aug 2026, 09:55 | 2,528 | first reading |
21 posts held, back to 19 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 2 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 2 of 11 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 | 21 (19 June 2026 – 7 August 2026) |
| Views total | 5,391 |
| Reactions total | 2 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 7 Aug 2026, 16:25 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.
12 reactions across 5 posts, in 3 distinct kinds. The most used accounts for 66.7% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 8 | 66.7% | |
| 👍 | 2 | 16.7% | |
| 🔥 | 2 | 16.7% |
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 21 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 12reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 21 most recent posts we hold, published 19 June 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.
[Weekly Xangle] 고용 둔화와 유가 변동성 사이에서 이어진 위험자산 반등 2026년 8월 첫째 주 가상자산 시장은 상승 흐름을 보였다. 비트코인은 8월 7일 기준 64,262달러로 전주 대비 2.31% 상승했고, 이더리움은 1,902달러로 2.24% 상승하며 동반 강세를 보였다. 시가총액 상위 100위 기준 주간 상승률 상위에는 에이다(ADA, +19.54%), 펌프펀(PUMP, +15.49%), 에테나(ENA, +15.42%) 등이 이름을 올렸으나, 이는 대형 자산 반등과 함께 일부 테마성 종목으로도 자금이 유입된 모습이다. 이번 주 시장의 핵심 변수는 미국 고용 둔화가 금리 경로에 미친 영향이었다. 7월 ADP 민간고용은 4만4,000명 증가에 그치며 6월 수정치 9만5,000명 대비 둔화됐고, 공식 고용보고서를 앞두고 노동…
[Xangle RWA Series] 블록체인 블록체인은 RWA를 단순히 디지털 형태로 발행하는 도구를 넘어, 거래 이후의 결제와 명부 변경을 연결하고 발행된 자산을 담보·대출·자산운용에 활용할 수 있게 하는 기반이다. 다만 같은 RWA라도 투자자 범위와 유통 지역, 정보 공개 수준, 온체인 활용 범위에 따라 필요한 네트워크 구조는 크게 달라진다. 따라서 처리속도나 수수료만 비교하기보다, 어떤 자산을 누구에게 제공하고 블록체인이 상품 운영에서 어떤 역할을 맡을지를 먼저 정해야 한다. 퍼블릭 체인은 외부 지갑과 유동성, 다양한 금융 애플리케이션에 자산을 연결하는 데 강점이 있고, 프라이빗 네트워크와 기관용 DLT는 거래정보의 기밀성과 운영 통제를 확보하는 데 유리하다. 다만 퍼블릭 체인에서도 승인된 투자자만 자산을 보유하도록 제한할 수 있고,…
[Weekly Xangle] 매파적 동결과 유가 변동성 속 위험자산 선별 반등 2026년 7월 다섯째 주 가상자산 시장은 상승 흐름을 보였다. 비트코인은 7월 31일 기준 64,725달러로 전주 대비 0.98% 상승했고, 이더리움은 1,917달러로 3.07% 상승하며 동반 강세를 보였다. 시가총액 상위 100위 기준 주간 상승률 상위에는 오디에라(BEAT, +18.85%), 유니스왑(UNI, +17.38%), 시바이누(SHIB, +12.70%) 등이 이름을 올렸으나, 이는 대형 자산 반등과 함께 일부 테마성 종목으로도 자금이 유입된 모습이다. 이번 주 시장의 핵심 변수는 FOMC 이후 재평가된 미국 금리 경로였다. 7월 FOMC는 기준금리를 3.50~3.75%로 동결했지만, 12명 중 3명이 25bp 인상을 주장하면서 동결 자체보다 내부 …
[Xangle RWA Series] 지갑 인프라 디지털자산 지갑은 토큰을 보관하는 저장소가 아니라, 블록체인에 기록된 자산에 접근하고 거래를 승인하는 수단이다. 커스터디와 KMS가 자산을 안전하게 보관하고 키를 통제하는 기반이라면, 지갑은 이를 실제 사용자 서비스와 기업 업무로 연결하는 접점이다. 같은 RWA 상품이라도 사용자가 자신의 외부 지갑을 연결할 수도 있고, 플랫폼이 가입 과정에서 지갑을 함께 제공할 수도 있어 서비스 구조에 따라 이용 경험과 통제 방식이 달라진다. 지갑 인프라는 사용자에게 보이는 접근 방식과 기업 내부의 자산 운영 구조를 나눠서 봐야 한다. 사용자 지갑에서는 지갑을 누가 제공하고 최종 서명 권한을 누가 갖는지가 중요하며, 기업형 지갑에서는 고객자산과 기업자산을 구분한 뒤 키를 직접 통제할지 외부 수탁기관에 맡길지…
[Xangle RWA Series] 디파이 : 렌딩 토큰화의 목적은 자산을 온체인에 올리는 것이 아니라 그 자산을 활용하는 것이다. 온체인에서 자산을 활용하는 시장이 디파이이며, 그중 보유 자산으로 자금을 조달하는 영역이 렌딩이다. 전통 금융에서 국채를 담보로 자금을 조달하는 repo와 목적은 같으나, 예치와 차입, 상환, 청산이 24시간 코드로 처리되므로 중개기관을 거치지 않는다. 다만 온체인에는 신용을 심사할 상대가 없어 대출은 담보에 의존하며, 담보 조건은 프로토콜이 자산마다 미리 설정해둔다. 이번 리서치는 그 조건을 자금 출처와 예치금 운용 방식, 토큰화 자산의 보유 자격 세 가지로 구분해 프로토콜을 살펴본다. Aave Horizon은 적격 투자자만 보유할 수 있는 허가형 토큰화 자산을 담보로 수용하기 위해 별도 시장을 개설했고, …
KGeN : AI 시대의 검증된 인간 데이터 네트워크 AI 성능은 데이터를 더 투입해 끌어올려 왔지만, 인터넷의 고품질 텍스트는 2028년 전후로 고갈될 것으로 예측된다. 합성 데이터로 학습을 반복하면 출력의 다양성이 무너지고, 봇과 AI 생성물이 웹을 채우면서 출처가 확인되는 사람의 데이터는 희소해진다. AI에 데이터를 공급하려면 사람의 규모와 실재 검증, 지역 다양성을 한꺼번에 갖춰야 한다. KGeN은 이 셋을 갖춘 검증된 인간 네트워크다. KGeN의 평판 엔진은 60여 개국 6,190만 명이 실재하는 고유한 개인인지, 어떤 분야에서 실력을 쌓았는지를 점수로 산출한다. 이 검증이 값으로 환산되는 곳은 물리적 세계의 데이터다. 로봇이 현실에서 작동하려면 사람이 움직인 기록을 학습해야 하는데, 같은 작업이라도 인도와 브라질의 손동작과 도구…
[Weekly Xangle] 유가 충격과 금리 경계 사이, 비트코인 중심 반등 지속 2026년 7월 넷째 주 가상자산 시장은 상승 흐름을 보였다. 비트코인은 7월 24일 기준 65,045달러로 전주 대비 1.79% 상승했고, 이더리움은 1,877달러로 1.96% 상승하며 동반 강세를 보였다. 시가총액 상위 100위 기준 주간 상승률 상위에는 오디에라(BEAT, +25.03%), 펌프펀(PUMP, +11.82%), 지토(JTO, +11.40%) 등이 이름을 올렸으나, 이는 대형 자산 반등과 함께 일부 테마성 종목으로도 자금이 유입된 모습이다. 이번 주 시장의 핵심 변수는 중동 긴장 재고조에 따른 유가 상승이었다. 후티의 사우디 유조선 공격과 바브엘만데브 해협 운항 차질 우려가 겹치며 브렌트유는 7월 23일 장중 배럴당 100달러에 도달했고,…
[Xangle RWA Series] 토큰화 대체자산 부동산, 금, 포켓몬 카드, 사모신용처럼 전통적인 주식·채권 밖에 있는 자산을 대체자산이라 부른다. 이들은 임대수익, 실물 가치, 희소성, 대출 이자처럼 서로 다른 수익 구조를 갖지만, 높은 최소 투자금과 낮은 유동성, 복잡한 보관·운영 때문에 일반 투자자가 접근하기 어려웠다. 토큰화는 이러한 자산을 더 작은 단위로 나누고, 권리와 수익 배분, 이전 기록을 디지털화함으로써 비유동 자산을 온체인 금융상품으로 바꾸려는 시도다. 대체자산 토큰화의 핵심은 단순히 실물자산을 토큰으로 만드는 데 있지 않다. 부동산은 등기나 SPV 지분, 원자재는 금고에 보관된 실물에 대한 청구권, 수집품은 진품성과 보관 상태가 확인된 실물에 대한 NFT, 사모신용은 대출과 펀드에서 발생하는 현금흐름을 토큰으로 표현…
Nado, 토큰화 주식이 '살아있는 자본'이 되는 곳 토큰화 주식은 RWA 시장에서 가장 빠르게 성장하는 자산군 중 하나지만, 아직 대부분의 활용은 보유와 현물 거래에 머물러 있다. 주식은 전통 금융에서 담보, 대차, 헤지, 레버리지 전략의 기반으로 쓰이지만, 온체인에서는 이를 지원하는 대출시장과 파생상품, 통합 마진 인프라가 충분히 형성되지 않았다. 결국 토큰화 주식이 온체인 자본시장으로 확장되기 위해서는 단순히 발행되는 것을 넘어, 실제 금융 활동에 반복적으로 활용될 수 있어야 한다. Nado는 이 간극을 줄이기 위해 xStocks를 현물 거래 자산이자 포트폴리오 마진의 담보로 편입했다. 사용자는 SPYx, QQQx, NVDAx, TSLAx 같은 토큰화 주식을 보유한 상태에서 USDT0를 차입하거나, 무기한 선물 포지션을 함께 운용할 …
SynFutures가 여는 온체인 트레이딩의 미래 토큰화 주식은 RWA 가운데 가장 빠르게 성장하는 자산이지만, 발행과 거래가 분리돼 있다는 한계를 안고 있다. 여러 발행사가 주식을 토큰으로 발행하는 동안, 거래소는 실물 없이 가격만 따라가는 합성 방식으로 주식 노출을 제공해왔다. 토큰화 주식이 온전한 자산으로 기능하려면, 실물로 1:1 담보된 토큰을 실제 거래되는 거래소가 직접 다뤄 발행시장과 유통시장을 이어야 한다. SynFutures는 그 둘을 하나로 잇는 거래소다. SynFutures는 이 연결을 검증된 거래 엔진과 Anchored의 발행을 맞물려 풀어낸다. 2021년부터 온체인 거래소를 운영해온 SynFutures는 오더북과 AMM을 결합한 Oyster AMM으로 거래를 맡고, 토큰화를 전문으로 하는 Anchored는 실물 주식의…
[Xangle RWA Series] 컴플라이언스 토큰화 자산의 컴플라이언스는 투자자의 신원, 자금 흐름, 전송 자격, 기초자산의 실재, 스마트컨트랙트의 안전성을 발행부터 상환까지 관리하는 구조다. 전통 금융에서는 계좌 안에서 함께 처리되던 통제가 토큰화 이후 지갑, 블록체인, 수탁기관과 중앙화 시스템으로 분산된다. 발행사는 흩어진 정보와 통제를 다시 연결해 자산의 생애주기 전반에서 규제 의무가 이어지도록 설계해야 한다. 이번 리서치는 이를 투자자 검증, 자금세탁방지, 전송 통제, 자산 검증, 스마트컨트랙트 보안으로 구분했다. 투자자 검증은 지갑 사용자의 신원과 자격을 확인하고, 자금세탁방지는 지갑의 자금 출처와 거래 흐름을 추적한다. 전송 통제는 자격 없는 지갑으로의 이전을 차단하며, 자산 검증은 토큰 발행량과 기초자산의 보유 상태를 대조…
❤2
[Weekly Xangle] 금리 경계와 유가 변동성 속 비트코인 중심의 선별 매수세 2026년 7월 둘째 주 가상자산 시장은 자산별로 엇갈린 흐름을 보였다. 비트코인은 7월 10일 기준 63,193달러로 전주 대비 1.04% 상승했고, 이더리움은 1,744달러로 0.69% 하락하며 비트코인은 상대적 강세를 보였으나 이더리움은 부진한 흐름을 보였다. 시가총액 상위 100위 기준 주간 상승률 상위에는 딕시(DEXE, +23.52%), 피스 네트워크(PYTH, +15.62%), 모포(MORPHO, +14.08%) 등이 이름을 올렸으나, 이는 시장 전반의 방향성이 제한된 가운데 일부 종목 중심의 선별적 강세가 나타난 것으로 해석된다. 이번 주 시장의 핵심 변수는 연준의 금리 경로였다. 6월 FOMC에서 기준금리는 3.50~3.75%로 동결됐지만…
Showing the 12 most recent of 21 posts we hold for @xangle_research. 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 — 22,273 of 1,169,250entries 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.
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 12 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“쟁글(Xangle) 리서치 채널” (@xangle_research), 2,521 subscribers as measured 12 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/xangle_research.
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.