Github Trends®
9558 findingsmedian surprise 0.00429window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #3466 · 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

SURPRISE0.00479
ENGAGEMENT0.41
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
25.33
ACCEL
+4.50
RETENTION
87.1%
PEAK 2026-08-27 · FORK-RETENTION 70.0% · 76 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
5,246
FOLLOWERS
2,782
OWNER ★
24,648

Engagement Signals

FORKS
5,573
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 76 / 76 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

stefan-jansen/machine-learning-for-trading собрал 76 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,782 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 5,246. Это даёт surprise-индекс 0.00479 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 70.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9558 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 64%
VELOCITY25.335.67+19.67ABOVE 89%
RETENTION87.1%42.9%+44.2 PPABOVE 91%
FORKS5,573333+5,240ABOVE 94%
SURPRISE0.000.00+0.00ABOVE 52%