Github Trends®
9066 findingsmedian surprise 0.00976window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: starredAt history
FINDING #1170 · UNIT ID 823919159
leoncuhk/awesome-quant-ai
A curated list of awesome resources for quantitative investment and trading strategies focusing on artificial intelligence and machine learning applications in finance.
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0182
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.33
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
45% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.44
ACCEL
+0.02
RETENTION
9.6%
PEAK 2026-05-13 · FORK-RETENTION 0.0% · 220 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
95
FOLLOWERS
41
OWNER ★
535

Engagement Signals

FORKS
96
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 220 / 220 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

leoncuhk/awesome-quant-ai собрал 220 звёзд за окно, тогда как у автора всего 41 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 95. Это даёт surprise-индекс 0.0182 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9066 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 87%
VELOCITY2.443.60-1.16ABOVE 31%
RETENTION9.6%15.9%-6.3 PPABOVE 31%
FORKS9698-2ABOVE 49%
SURPRISE0.020.01+0.01ABOVE 67%