Github Trends®
9721 findingsmedian surprise 0.00633window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #4681 · 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

SURPRISE0.00307
ENGAGEMENT0.53
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
16.00
ACCEL
-0.96
RETENTION
58.0%
PEAK 2026-08-04 · FORK-RETENTION 78.3% · 112 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 112 / 112 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

stefan-jansen/machine-learning-for-trading собрал 112 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,750 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 5,179. Это даёт surprise-индекс 0.00307 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 78.3% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9721 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 52%
VELOCITY16.003.43+12.57ABOVE 86%
RETENTION58.0%32.1%+25.9 PPABOVE 87%
FORKS5,507130+5,377ABOVE 98%
SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 33%