PacktPublishing/Python-for-Algorithmic-Trading-Cookbook — GitHub trend

◂ BACK TO LEADERBOARD

▲РЕПО НЕТ В ОКНЕ 1D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 7D (7 days) — РАНГ #7676.

FINDING #7676 · UNIT ID 649907135

PacktPublishing/Python-for-Algorithmic-Trading-Cookbook

Python for Algorithmic Trading Cookbook, published by Packt

[ JUPYTER NOTEBOOK ][ ORG ][ VERIFIED ][ GITHUB ↗ ]

SURPRISE SCORE

0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0000136

ENGAGEMENT0.64

FRESHNESS1.00

SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE

SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)

1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D

1.57

ACCEL

-1.04

RETENTION

6.3%

PEAK 2026-10-12 · FORK-RETENTION 0.0% · 11 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE

115,739

FOLLOWERS

20,027

OWNER ★

75,638

Engagement Signals

FORKS

357

ISSUE AUTH

PR AUTH

UNIQUE STARGAZERS 11 / 11 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

PacktPublishing/Python-for-Algorithmic-Trading-Cookbook собрал 11 звёзд за окно, тогда как у автора всего 20,027 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 115,739. Это даёт surprise-индекс 0.0000136 (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 5% OF 8058 FINDINGS

#278Liuziyu77/Valen[ JUPYTER NOTEBOOK ]0.0526 #348ShuhongLL/SGS-SLAM[ JUPYTER NOTEBOOK ]0.0337 #412FinanceFlash/unvibecode[ JUPYTER NOTEBOOK ]0.0284 #480Akun-python/autumn-recruitment[ JUPYTER NOTEBOOK ]0.0251 #980Exorust/TorchLeet[ JUPYTER NOTEBOOK ]0.0127

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 8058 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW

METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE

SCORE0.000.00-0.00ABOVE 5%

VELOCITY1.573.14-1.57ABOVE 8%

RETENTION6.3%22.2%-16.0 PPABOVE 30%

FORKS357260+97ABOVE 56%

SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 2%