FINDING #4212 · UNIT ID 909701196
LLMQuant/quant-wiki
We are committed to the open-sourcing quantitative knowledge, aiming to bridge the information gap between the domestic and international quantitative finance industries. 我们致力于量化知识的开源与汉化，打破国内外量化金融行业信息差。
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
4% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
5.30
ACCEL
+0.15
RETENTION
37.3%
PEAK 2026-07-08 · FORK-RETENTION 0.0% · 159 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
3,859
FOLLOWERS
1,264
OWNER ★
6,657
Engagement Signals
FORKS
307
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 159 / 159 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
LLMQuant/quant-wiki собрал 159 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,264 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 3,859. Это даёт surprise-индекс 0.00136 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 33% OF 6295 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6295 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 33%
VELOCITY5.304.23+1.07ABOVE 58%
RETENTION37.3%29.4%+7.9 PPABOVE 65%
FORKS30792+215ABOVE 78%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 16%