FINDING #4688 · 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
6.71
ACCEL
-0.29
RETENTION
54.5%
PEAK 2026-07-09 · FORK-RETENTION 0.0% · 47 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 47 / 47 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
LLMQuant/quant-wiki собрал 47 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,264 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 3,859. Это даёт surprise-индекс 0.00172 (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 32% OF 6892 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6892 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 32%
VELOCITY6.714.14+2.57ABOVE 64%
RETENTION54.5%40.6%+13.9 PPABOVE 70%
FORKS30789+218ABOVE 79%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 19%