FINDING #6811 · 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)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.00
ACCEL
-0.29
RETENTION
47.5%
PEAK 2026-08-24 · FORK-RETENTION 42.9% · 28 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
4,351
FOLLOWERS
1,403
OWNER ★
7,776
Engagement Signals
FORKS
322
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 28 / 28 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
LLMQuant/quant-wiki собрал 28 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,403 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 4,351. Это даёт surprise-индекс 0.000911 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 42.9% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 30% OF 9771 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9771 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 30%
VELOCITY4.003.71+0.29ABOVE 52%
RETENTION47.5%39.3%+8.2 PPABOVE 63%
FORKS32291+231ABOVE 79%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 14%