FINDING #1881 · UNIT ID 161840815
goldmansachs/gs-quant
Python toolkit for quantitative finance
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
87.33
ACCEL
-88.00
RETENTION
12.7%
PEAK 2026-08-27 · FORK-RETENTION 26.9% · 262 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
7,515
FOLLOWERS
2,115
OWNER ★
16,425
Engagement Signals
FORKS
1,729
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 262 / 262 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
goldmansachs/gs-quant собрал 262 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,115 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 7,515. Это даёт surprise-индекс 0.0116 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 26.9% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 79% OF 9102 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9102 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 79%
VELOCITY87.335.67+81.67ABOVE 97%
RETENTION12.7%45.5%-32.8 PPABOVE 25%
FORKS1,729340+1,390ABOVE 80%
SURPRISE0.010.00+0.01ABOVE 66%