FINDING #2957 · 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)
13% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
5.77
ACCEL
-0.01
RETENTION
37.3%
PEAK 2026-07-08 · FORK-RETENTION 0.0% · 519 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 519 / 519 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
LLMQuant/quant-wiki собрал 519 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,264 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 3,859. Это даёт surprise-индекс 0.00148 (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 54% OF 6380 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6380 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 54%
VELOCITY5.773.99+1.77ABOVE 63%
RETENTION37.3%17.1%+20.2 PPABOVE 87%
FORKS30790+218ABOVE 79%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 17%