Github Trends®
9760 findingsmedian surprise 0.0099window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #4890 · 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

SURPRISE0.00397
ENGAGEMENT0.53
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
21.00
ACCEL
+2.93
RETENTION
87.1%
PEAK 2026-08-27 · FORK-RETENTION 23.3% · 147 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
5,247
FOLLOWERS
2,782
OWNER ★
24,648

Engagement Signals

FORKS
5,573
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 147 / 147 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

stefan-jansen/machine-learning-for-trading собрал 147 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,782 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 5,247. Это даёт surprise-индекс 0.00397 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 23.3% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9760 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 50%
VELOCITY21.003.71+17.29ABOVE 89%
RETENTION87.1%38.0%+49.1 PPABOVE 98%
FORKS5,57386+5,487ABOVE 99%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 29%