Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-10 18:57 UTC

Jebel-Quant / jquantstats

Time series and portfolio analytics for quantitative finance.

PythonMIT★ 44 Sterne⑂ 10 Forksseit Mai 2025Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#analytics#dashboard#plotly#polars

Jebel-Quant/jquantstats erreicht einen Gesundheitsindex von 93 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (100/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (60/100). Zuletzt vor 2 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

93
gesamt / 100
Außergewöhnlich

Software-Gesundheitsindex

Metriken werden auf einer standardisierten Skala von 1–100 in gewichtete Kategorien gruppiert. Der Gesamtwert beginnt als ihr gewichtetes Mittel, kalibriert auf die Verteilung des öffentlichen Registers, sodass die Stufen Perzentilbedeutung tragen; sobald öffentliche Evidenz die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen auslöst, wird die Bewertung angepasst und erhält die Obergrenze Gefährdet von 34.

93
Außergewöhnlich93-100Die Spitzengruppe des Registers (≈ obere 5 %); erfüllt im Wesentlichen alle geprüften Kriterien
Exzellent80-92Durchgehend stark; geringfügige Lücken
Gut65-79Gesund; Lücken sind begrenzt und beherrschbar
Mittel50-64Akzeptabel mit deutlichen Lücken; Überprüfung empfohlen
Schwach35-49Wesentliche Schwächen in mehreren Bereichen
Gefährdet20-34Erhebliche Schwächen; eine Übernahme erfordert Vorsicht
Kritisch1-19Schwerwiegende Probleme (aufgegeben, nur ein Maintainer, keine Hygiene)
VitalitätCommunity &VerbreitungNachhaltigkeit &GovernanceEngineering-QualitätSicherheitAI Readiness

Bewertungsprofil

Jede Achse ist eine Kategorie. Die Form zählt mehr als der Durchschnitt — ein gesundes Projekt füllt die gesamte Fläche, während ein Profil aus Spitzen und Kratern bedeutet, dass Stärke in einer Dimension Risiken in einer anderen verdeckt.

Der gewichtete Gesamtwert 79 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 93 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Jebel QuantOrganisation
25 Follower30 öffentliche Reposseit Juni 2025

Dieses Repository wird von einer Organisation getragen — geteilte, rechenschaftspflichtige Trägerschaft, die jeden einzelnen Maintainer überdauern kann.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIjquantstats0.11.021.87165vor 10 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

Lebt das Projekt — wird Code geschrieben und werden Releases ausgeliefert?

98Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 2 Tagen
36/36Commit-Rhythmus — 52/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 1.083 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 28 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year1.083
human_commit_share0,78
days_since_last_push2
active_weeks_last_year52

Release-Disziplin

96Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 69 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 10 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 11,8 Tage
6/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — 3 out of the last 5 releases have a total of 6 signed artifacts.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count69
latest_release_tagv0.11.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release10
mean_days_between_releases11,8

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

61Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

34Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
26.5/60Stars — 44 Stars
8/25Forks — 10 Forks
0/15Watcher — 1 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks10
stars44
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges8
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesbadge.fury.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

72Gut
Wie die Bewertung erfolgt
57.9/80Downloads pro Monat — 21.871 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesjquantstats
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads21.871
unverified_packages_excluded—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Abhängige in der Registry. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

60Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

25Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0.2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 99 % der Commits
5.4/13.5Breite der Beitragenden — 4 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled4
top_contributor_share0,993

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
26.6/30PR-Annahme — 634/714 entschiedene PRs gemergt
8.7/13Newcomer PR acceptance — 2/3 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/21 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs634
open_issues0
closed_issues267
prs_merged_7d3
prs_decided_7d3
prs_merged_30d42
prs_decided_30d44
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs80
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d3

Eigentümerschaft & Trägerschaft

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
10.2/25Reichweite des Inhabers — 25 Follower von Jebel-Quant
13.3/25Kontohistorie — 30 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 1 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers25
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginJebel-Quant
public_repos30
account_age_days450

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 10 Tagen
20/20Versionshistorie — 65 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesjquantstats
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish10

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

100Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 9 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .ruff.toml, ruff.toml
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
6.4/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfigja
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://jebel-quant.github.io/jquantstats/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 4 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsanalytics, dashboard, plotly, polars
has_wikija
homepagehttps://jebel-quant.github.io/jquantstats/
docs_sitehttps://jebel-quant.github.io/jquantstats/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

Sind die sichtbaren Sicherheits- und Lieferkettenpraktiken belastbar, ohne ungeklärte Exposition gegenüber Hochrisikojurisdiktionen?

71Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 2/21 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 28 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
4.5/7.5Signed-Releases — 3 out of the last 5 releases have a total of 6 signed artifacts.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate6,4

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages9
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:jquantstats@0.11.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 9 Paketen. Erreichbarkeit wird nicht analysiert.

AI Readiness

Wie gut ist das Repository dafür ausgestattet, mit KI-Coding-Agenten entwickelt und gepflegt zu werden? Trägt ein bewusst kleines Gewicht (4 %): Agenten-Tooling ist ein echtes Pflegesignal, doch ein Repository ohne jedes Signal kann weiterhin 100/100 erreichen.

87Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — CLAUDE.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 76 von 78 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,974
agent_instruction_filesCLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes4.351

AI-Verify-Loop (Build / Test / Typprüfung)

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .ruff.toml, ruff.toml
11/11Statische Typprüfung — src/jquantstats/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 42 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 22 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configssrc/jquantstats/py.typed
agent_commit_share0,42
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,22

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (src/jquantstats/py.typed)
54.6/55Handhabbare Dateigrößen — 1/157 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes75.079
source_files_sampled157
oversized_source_files1

Eckdaten

44GitHub-Sterne
4Mitwirkende
1.083Commits, letzte 12 Monate
2Tage seit letztem Push
69Releases
1Bus-Faktor
0offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 10 ⇿
0Sterne
10Forks
42Releases

Wann jeder Stern und Fork hinzugefügt wurde, von GitHub erfasst und nach Tagen gruppiert. Das kumulierte Wachstum steht direkt über den täglichen Zugängen, aus denen es besteht, sodass beide gegeneinander lesbar sind: stetiger organischer Zuwachs sieht ganz anders aus als ein abrupter, kurzlebiger Ausschlag. Wo dieser Unterschied messbar ist, wird er als Wachstumsauthentizität ausgewiesen.

02468101012025-072026-012026-08
Major 0Minor 9Patch 33

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.4 / 10
6.4Gesamtwert

Unabhängige, werkzeugneutrale Sicherheitsbewertung durch das quelloffene OpenSSF Scorecard. Jede Prüfung honoriert eine Sicherheits-Praxis, nicht das Werkzeug eines bestimmten Anbieters. Prüfungen, die Scorecard nicht ermitteln konnte, sind mit k. A. markiert und vom Sicherheitswert ausgeschlossen (nie als null gezählt).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-10 18:56 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 2/21 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 28 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
6Signed-Releases3 out of the last 5 releases have a total of 6 signed artifacts.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 6
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIjinja2>=3.1.0pyproject.toml
PyPInarwhals>=2.0.0pyproject.toml
PyPInumpy>=2.0.0pyproject.toml
PyPIplotly>=6.1.1pyproject.toml
PyPIpolars>=1.43.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.14.1pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 88

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 6 direkte und 82 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIjinja23.1.6direkt
PyPInarwhals2.25.0direkt
PyPInumpy2.4.6direkt
PyPIplotly6.9.0direkt
PyPIpolars1.44.1direkt
PyPIscipy1.17.1direkt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.13.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.14.3indirekt
PyPIcertifi2026.4.22indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIchoreographer1.3.0indirekt
PyPIclick8.3.3indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcontourpy1.3.3indirekt
PyPIcurl-cffi0.15.0indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIdocutils0.22.4indirekt
PyPIfastapi0.141.1indirekt
PyPIfonttools4.62.1indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhypothesis6.167.1indirekt
PyPIidna3.15indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIitsdangerous2.2.0indirekt
PyPIjedi0.19.2indirekt
PyPIkaleido1.4.0indirekt
PyPIkiwisolver1.5.0indirekt
PyPIlogistro2.0.1indirekt
PyPIloro1.10.3indirekt
PyPIlxml6.1.1indirekt
PyPImarimo0.24.0indirekt
PyPImarkdown3.10.2indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib3.11.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImsgspec0.21.1indirekt
PyPImultitasking0.0.13indirekt
PyPIorjson3.11.8indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpandas3.0.5indirekt
PyPIparso0.8.7indirekt
PyPIpeewee4.0.5indirekt
PyPIpillow12.3.0indirekt
PyPIplatformdirs4.9.6indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpolars-runtime-321.44.1indirekt
PyPIprotobuf7.34.1indirekt
PyPIpsutil7.2.2indirekt
PyPIpyarrow24.0.0indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic2.13.3indirekt
PyPIpydantic-core2.46.3indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpymdown-extensions11.0.1indirekt
PyPIpyparsing3.3.2indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-timeout2.4.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.3indirekt
PyPIpython-multipart0.0.32indirekt
PyPIpytz2026.2indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIpyzmq27.1.0indirekt
PyPIquantstats0.0.81indirekt
PyPIrequests2.33.1indirekt
PyPIrich15.0.0indirekt
PyPIseaborn0.13.2indirekt
PyPIsimplejson4.1.1indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsortedcontainers2.4.0indirekt
PyPIsoupsieve2.8.4indirekt
PyPIstarlette1.3.1indirekt
PyPIsyrupy5.5.3indirekt
PyPItabulate0.10.0indirekt
PyPItomlkit0.15.0indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2026.2indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuvicorn0.52.4indirekt
PyPIwebsockets16.0indirekt
PyPIyfinance1.7.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:jquantstats@0.11.0 zieht 9 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte Abhängigkeiten.

Keine bekannten Advisories betreffen die bewerteten Abhängigkeiten.

Ein Advisory bedeutet, dass die im Abhängigkeitsgraphen erfasste Version in den betroffenen Bereich eines Advisories fällt. Erreichbarkeit wird nicht analysiert, und der Graph enthält Entwicklungs- und Test-Pins — ein Fund kann das Werkzeug betreffen und nicht die ausgelieferte Software.

JSON-Rohbericht maschinenlesbar

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Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.