Github Trends®
9593 findingsmedian surprise 0.00799window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #7170 · UNIT ID 1218493681
LLMQuant/awesome-trading-agents
Curated list of LLM-driven trading agents, MCP servers, and agent skills for market research, strategy, and execution.
[ ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000446
ENGAGEMENT0.66
FRESHNESS1.07
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
13% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.97
ACCEL
+0.15
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-30 · FORK-RETENTION 0.0% · 59 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
4,372
FOLLOWERS
1,404
OWNER ★
7,819

Engagement Signals

FORKS
80
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 59 / 59 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

LLMQuant/awesome-trading-agents собрал 59 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,404 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 4,372. Это даёт surprise-индекс 0.000446 (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 9593 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 25%
VELOCITY1.973.63-1.67ABOVE 19%
RETENTION0.0%25.0%-25.0 PPABOVE 0%
FORKS80117-37ABOVE 41%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 10%