▲РЕПО НЕТ В ОКНЕ 3D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 30D (30 days) — РАНГ #9331.
FINDING #9331 · UNIT ID 625348785
datawhalechina/whale-quant
本项目为量化开源课程，可以帮助人们快速掌握量化金融知识以及使用Python进行量化开发的能力。
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
1.83
ACCEL
-0.10
RETENTION
28.2%
PEAK 2026-09-18 · FORK-RETENTION 0.0% · 55 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
149,198
FOLLOWERS
34,182
OWNER ★
404,172
Engagement Signals
FORKS
321
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 55 / 55 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
datawhalechina/whale-quant собрал 55 звёзд за окно, тогда как у автора всего 34,182 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 149,198. Это даёт surprise-индекс 0.0000123 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 4% OF 9675 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9675 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 4%
VELOCITY1.833.80-1.97ABOVE 13%
RETENTION28.2%20.3%+7.9 PPABOVE 67%
FORKS321138+183ABOVE 69%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 2%