Github Trends®
8676 findingsmedian surprise 0.00441window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #3420 · UNIT ID 132754148
stefan-jansen/machine-learning-for-trading
Code for Machine Learning for Trading, 3rd edition — from data sourcing to live execution.
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00332
ENGAGEMENT0.51
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
17.33
ACCEL
+0.00
RETENTION
94.4%
PEAK 2026-08-08 · FORK-RETENTION 80.0% · 52 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
5,179
FOLLOWERS
2,750
OWNER ★
24,287

Engagement Signals

FORKS
5,507
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 52 / 52 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

stefan-jansen/machine-learning-for-trading собрал 52 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,750 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 5,179. Это даёт surprise-индекс 0.00332 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 80.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 8676 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 61%
VELOCITY17.335.67+11.67ABOVE 82%
RETENTION94.4%33.3%+61.1 PPABOVE 95%
FORKS5,507339+5,168ABOVE 93%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 45%