Github Trends®
2559 findingsmedian surprise 0.00074window 180 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 180 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #1381 · UNIT ID 27251463
QuantConnect/Lean
Lean Algorithmic Trading Engine by QuantConnect (Python, C#)
[ C# ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000502
ENGAGEMENT1.09
FRESHNESS1.18
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
4% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.38
ACCEL
-0.07
RETENTION
5.6%
PEAK 2026-02-28 · FORK-RETENTION 49.0% · 788 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
8,689
FOLLOWERS
1,934
OWNER ★
24,105

Engagement Signals

FORKS
5,104
ISSUE AUTH
21
PR AUTH
35
UNIQUE STARGAZERS 777 / 788 (DIVERSITY 0.99)

Why This Is A Finding

QuantConnect/Lean собрал 788 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,934 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 8,689. Это даёт surprise-индекс 0.000502 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 49.0% и 56 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 2559 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 46%
VELOCITY4.382.88+1.49ABOVE 70%
RETENTION5.6%6.3%-0.6 PPABOVE 47%
FORKS5,1041,183+3,921ABOVE 83%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 42%