Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.12.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-17 16:16 UTC

Lumiwealth / lumibot

Backtestable AI trading agents and Python algorithmic trading strategies for stocks, options, crypto, futures, forex, SEC filings, FRED macro data, and real brokers.

PythonGPL-3.0★ 1.819 Sterne⑂ 349 Forksseit Sept. 2020Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#broker#alpaca#trading-bot#finance#algorithmic-trading#backtesting#quantitative-finance#forex#ai-agents#crypto-trading#fred#futures-trading#interactive-brokers#llm-agents#multi-agent#options-trading#python#sec-filings#stocks#technical-analysis

Lumiwealth/lumibot erreicht einen Gesundheitsindex von 89 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (100/100) ab, am schwächsten bei Security (52/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

89
gesamt / 100
Exzellent

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.

89
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 75 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 89 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

LumiwealthOrganisation
82 Follower11 öffentliche Reposseit Sept. 2020

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIlumibot4.5.78-629vor 0 Tagenalgorithmic-tradingbacktestingtrading-botlive-tradingstocksoptionscryptocryptocurrencyfuturesforexquantitative-financealpacainteractive-brokerstradierpolymarketschwabtrading-strategiespaper-tradingai-tradingmulti-assetevent-driven

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

100Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
36/36Commit-Rhythmus — 52/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 1.932 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year1.932
human_commit_share—
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 89 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 1,4 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count89
latest_release_tagv4.5.78
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases1,4
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Community & Verbreitung

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

68Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
52.9/60Stars — 1.819 Stars
21.2/25Forks — 349 Forks
9.6/15Watcher — 54 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks349
stars1.819
watchers54
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (GPL-3.0)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges—
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

67Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

41Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
8.3/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 63 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 38 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled38
top_contributor_share0,63

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

59Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
23.1/42Issue-Lösungsquote — 55 % der Issues geschlossen
26.7/30PR-Annahme — 864/969 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/8 approved changesets -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs864
open_issues62
closed_issues76
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,551
closed_unmerged_prs105
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

79Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
13.8/25Reichweite des Inhabers — 82 Follower von Lumiwealth
19.6/25Kontohistorie — 11 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 5 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers82
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginLumiwealth
public_repos11
account_age_days2.136
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 629 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packageslumibot
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

81Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 4 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 3 out of 3 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://lumibot.lumiwealth.com
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 20 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsbroker, alpaca, trading-bot, finance, algorithmic-trading, backtesting, quantitative-finance, forex, ai-agents, crypto-trading, fred, futures-trading, interactive-brokers, llm-agents, multi-agent, options-trading, python, sec-filings, stocks, technical-analysis
has_wikija
homepagehttps://lumibot.lumiwealth.com
docs_sitehttps://lumibot.lumiwealth.com
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

52Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

52Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
6.8/7.5Binary-Artifacts — binaries present in source code
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
2.5/2.5CI-Tests — 3 out of 3 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
0.8/7.5Code-Review — Found 1/8 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 2 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
2/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
2.2/7.5Vulnerabilities — 7 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,2
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

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.

77Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — .github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md, tests/AGENTS.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt vorhanden
0/40Lesbare Commit-Historie — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md, tests/AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes35.425
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lesbare Commit-Historie. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

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

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docsrc/Makefile
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine Daten
0/8Automatisierte Wartung — keine Daten
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_filesdocsrc/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configs—
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Belegte Agentenpraxis, Automatisierte Wartung. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

52Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
52.2/55Handhabbare Dateigrößen — 31/614 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes312.156
source_files_sampled614
oversized_source_files31

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispiele — examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
has_mcp_signalnein
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto), MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

1.819GitHub-Sterne
38Mitwirkende
1.932Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
89Releases
1Bus-Faktor
62offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 5.2 / 10
5.2Gesamtwert

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 · 2026-07-17 16:16 UTC

9Binary-Artifactsbinaries present in source code
k. A.Branch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
10CI-Tests3 out of 3 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 1/8 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 4 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 2 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
4Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
3Vulnerabilities7 existing vulnerabilities detected
Alle Abhängigkeiten 59

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 59 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIalpaca-py—indirekt
PyPIalpha-vantage—indirekt
PyPIanyio—indirekt
PyPIappdirs—indirekt
PyPIapscheduler—indirekt
PyPIbandit—indirekt
PyPIbcrypt—indirekt
PyPIboto3—indirekt
PyPIccxt—indirekt
PyPIcoverage—indirekt
PyPIdatabento—indirekt
PyPIduckdb—indirekt
PyPIexchange-calendars—indirekt
PyPIflask—indirekt
PyPIfree-proxy—indirekt
PyPIgoogle-adk—indirekt
PyPIgoogle-genai—indirekt
PyPIholidays—indirekt
PyPIhttpx—indirekt
PyPIibapi9.81.1.post1indirekt
PyPIisort—indirekt
PyPIjsonpickle—indirekt
PyPIlitellm—indirekt
PyPIlumiwealth-tradier—indirekt
PyPImatplotlib—indirekt
PyPImcp—indirekt
PyPInumpy—indirekt
PyPIopenai—indirekt
PyPIpandas—indirekt
PyPIpandas-market-calendars—indirekt
PyPIpandas-ta-classic—indirekt
PyPIplotly—indirekt
PyPIpolars—indirekt
PyPIpolygon-api-client—indirekt
PyPIpsutil—indirekt
PyPIpsycopg2-binary—indirekt
PyPIpy-clob-client-v2—indirekt
PyPIpyarrow—indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest-cov—indirekt
PyPIpytest-mock—indirekt
PyPIpython-dotenv—indirekt
PyPIpytz—indirekt
PyPIquandl—indirekt
PyPIquantstats-lumi—indirekt
PyPIrequests-oauthlib—indirekt
PyPIruff—indirekt
PyPIsafety—indirekt
PyPIschwab-py—indirekt
PyPIscipy—indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIsphinx-llms-txt—indirekt
PyPIsqlalchemy—indirekt
PyPItabulate—indirekt
PyPItermcolor—indirekt
PyPItqdm—indirekt
PyPIwebsockets—indirekt
PyPIyappi—indirekt
PyPIyfinance—indirekt
JSON-Rohbericht maschinenlesbar

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Bewertungen sind Signale, keine Garantien. Sie spiegeln öffentlich sichtbare Praxis auf GitHub wider — kein Code-Audit und keine Sicherheitsgarantie.

Fehlende Daten werden ausgeschlossen und die Gewichte neu normiert, nie als null bewertet. Die Methodik ist versioniert und offen: Metriken v2.10.0, Schema v0.12.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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