▲РЕПО НЕТ В ОКНЕ 3D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 1D (1 day) — РАНГ #3219.
FINDING #3219 · UNIT ID 135300551
PyPortfolio/PyPortfolioOpt
Financial portfolio optimization in python, including classical efficient frontier, Black-Litterman, Hierarchical Risk Parity
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
6.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-14 · FORK-RETENTION 0.0% · 6 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
1,214
FOLLOWERS
22
OWNER ★
5,851
Engagement Signals
FORKS
1,145
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 6 / 6 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
PyPortfolio/PyPortfolioOpt собрал 6 звёзд за окно, тогда как у автора всего 22 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,214. Это даёт surprise-индекс 0.00478 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 47% OF 6024 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6024 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 47%
VELOCITY6.009.00-3.00ABOVE 19%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS1,145495+650ABOVE 66%
SURPRISE0.000.00+0.00ABOVE 50%