Github Trends®
8038 findingsmedian surprise 0.00514window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
▲РЕПО НЕТ В ОКНЕ 1D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 3D (3 days) — РАНГ #4551.
FINDING #4551 · 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

SURPRISE0.00166
ENGAGEMENT0.50
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
9.00
ACCEL
-8.50
RETENTION
29.4%
PEAK 2026-10-10 · FORK-RETENTION 60.0% · 27 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
5,377
FOLLOWERS
2,841
OWNER ★
25,363

Engagement Signals

FORKS
5,697
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 27 / 27 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

stefan-jansen/machine-learning-for-trading собрал 27 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,841 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 5,377. Это даёт surprise-индекс 0.00166 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 60.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 8038 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 43%
VELOCITY9.005.67+3.33ABOVE 65%
RETENTION29.4%14.3%+15.1 PPABOVE 56%
FORKS5,697333+5,365ABOVE 93%
SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 31%