Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.30.0 · Metriken 2.5.0 · 2026-08-03 15:35 UTC

MuuYesen / trade-learn

机器学习交易策略搭建研究的全套解决方案 / Building Trading Strategies with Machine Learning in Closed-Loop

PythonEigene Lizenz★ 90 Sterne⑂ 19 Forksseit Apr. 2024Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

MuuYesen/trade-learn erreicht einen Gesundheitsindex von 60 von 100 und liegt damit im Bereich Mittel. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (72/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (38/100). Zuletzt vor 14 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

60
gesamt / 100
Mittel

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.

60
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 57 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 60 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

MuuYesenPersönliches Konto
26 Follower8 öffentliche Reposseit Mai 2017

Dieses Repository gehört einem persönlichen Konto. Ein Projekt mit nur einem Eigentümer trägt ein höheres Kontinuitätsrisiko als ein organisationsgetragenes.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPItrade-learn0.2.57445vor 14 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

69Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 14 Tagen
7.6/36Commit-Rhythmus — 11/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 701 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year701
human_commit_share1
days_since_last_push14
active_weeks_last_year11

Release-Disziplin

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 7 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 14 Tagen
12.6/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 132,2 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count7
latest_release_tagv0.2.5
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release14
mean_days_between_releases132,2

Community & Verbreitung

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

44Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

42Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
31.6/60Stars — 90 Stars
10.5/25Forks — 19 Forks
0/15Watcher — 1 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks19
stars90
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

44Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
16.9/22.5Lizenz — Lizenzdatei vorhanden, keine anerkannte Lizenz
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges5
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

48Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
38.3/80Downloads pro Monat — 744 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagestrade-learn
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads744
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?

54Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

10Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 100 % der Commits
1.4/13.5Breite der Beitragenden — 1 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
0/30PR-Annahme — keine entschiedenen Pull Requests oder keine Daten
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs0
open_issues0
closed_issues1
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs0
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): PR-Annahme, newcomer_pr_acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

49Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
10.3/25Reichweite des Inhabers — 26 Follower von MuuYesen
18.9/25Kontohistorie — 8 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 9 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers26
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginMuuYesen
public_repos8
account_age_days3.375
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 14 Tagen
20/20Versionshistorie — 5 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagestrade-learn
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish14

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

72Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://muuyesen.github.io/trade-learn/
10/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics—
has_wikija
homepagehttps://muuyesen.github.io/trade-learn/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

45Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

31Gefährdet
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
0/2.5CI-Tests — keine Daten
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 1 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
0/5SAST — no SAST tool detected
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 120 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate3,1
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): ci_tests. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

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_packages29
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:trade-learn@0.2.5 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 29 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.

38Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

18Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
17.6/40Lesbare Commit-Historie — 33 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
legible_history_share0,33
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

45Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
12.6/18Bootstrap mit einem Befehl — Cargo.toml, rust/tradelearn-rust/Cargo.toml (Toolchain-Konvention, kein Task-Runner)
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesCargo.lock, uv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifestsCargo.toml, rust/tradelearn-rust/Cargo.toml
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
54.7/55Handhabbare Dateigrößen — 2/322 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes113.011
source_files_sampled322
oversized_source_files2

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)
0/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispiele — examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
has_mcp_signalnein
api_schema_files—

Eckdaten

90GitHub-Sterne
1Mitwirkende
701Commits, letzte 12 Monate
14Tage seit letztem Push
7Releases
1Bus-Faktor
0offene Issues
crates.io, 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 ★ / 19 ⇿
0Sterne
19Forks
5Releases

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.

0481216201922024-062025-062026-07
Major 0Minor 0Patch 3

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 3.1 / 10
3.1Gesamtwert

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 · 2026-08-03 15:35 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
k. A.CI-Testsno pull request found
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 1 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
0SASTno SAST tool detected
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities120 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 11
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPInumpy>=1.26pyproject.toml
PyPIpandas—pyproject.toml
PyPIscipy—pyproject.toml
PyPIscikit-learn—pyproject.toml
PyPIpyarrow—pyproject.toml
PyPIpandas-ta-classic—pyproject.toml
PyPIxlsxwriter—pyproject.toml
PyPIbokeh—pyproject.toml
PyPItqdm—pyproject.toml
PyPItyper—pyproject.toml
PyPIpyyaml—pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 366

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 19 direkte und 347 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIbokeh—direkt
PyPIbokeh3.9.0direkt
PyPInumpy1.26.4direkt
PyPInumpy2.2.6direkt
PyPInumpy2.4.4direkt
PyPIpandas2.2.2direkt
PyPIpandas2.3.3direkt
PyPIpandas-ta-classic0.4.47direkt
PyPIpyarrow23.0.1direkt
PyPIpyyaml6.0.3direkt
PyPIscikit-learn1.5.2direkt
PyPIscikit-learn1.7.2direkt
PyPIscikit-learn1.8.0direkt
PyPIscipy—direkt
PyPIscipy1.15.3direkt
PyPIscipy1.17.1direkt
PyPItqdm4.67.3direkt
PyPItyper0.24.2direkt
PyPIxlsxwriter3.2.9direkt
crates.ioautocfg1.5.0indirekt
crates.ioheck0.5.0indirekt
crates.iolibc0.2.186indirekt
crates.iomatrixmultiply0.3.10indirekt
crates.iondarray0.16.1indirekt
crates.ionum-complex0.4.6indirekt
crates.ionum-integer0.1.46indirekt
crates.ionum-traits0.2.19indirekt
crates.ionumpy—indirekt
crates.ionumpy0.28.0indirekt
crates.ioonce_cell1.21.4indirekt
crates.ioportable-atomic1.13.1indirekt
crates.ioportable-atomic-util0.2.7indirekt
crates.ioproc-macro21.0.106indirekt
crates.iopyo3—indirekt
crates.iopyo30.28.3indirekt
crates.iopyo3-build-config0.28.3indirekt
crates.iopyo3-ffi0.28.3indirekt
crates.iopyo3-macros0.28.3indirekt
crates.iopyo3-macros-backend0.28.3indirekt
crates.ioquote1.0.45indirekt
crates.iorawpointer0.2.1indirekt
crates.iorustc-hash2.1.2indirekt
crates.iosyn2.0.117indirekt
crates.iotarget-lexicon0.13.5indirekt
crates.iounicode-ident1.0.24indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1indirekt
PyPIaiohttp3.13.5indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIalembic1.18.4indirekt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.13.0indirekt
PyPIanywidget0.10.0indirekt
PyPIappdirs1.4.4indirekt
PyPIappnope0.1.4indirekt
PyPIarch8.0.0indirekt
PyPIargon2-cffi25.1.0indirekt
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0indirekt
PyPIarrow1.4.0indirekt
PyPIastor0.8.1indirekt
PyPIastropy6.1.7indirekt
PyPIastropy7.2.0indirekt
PyPIastropy-iers-data0.2026.4.27.1.3.2indirekt
PyPIasttokens3.0.1indirekt
PyPIasync-lru2.3.0indirekt
PyPIasync-timeout4.0.3indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbackoff2.2.1indirekt
PyPIbackrefs6.2indirekt
PyPIbacktesting0.6.5indirekt
PyPIbacktrader1.9.78.123indirekt
PyPIbashlex0.18indirekt
PyPIbeautifulsoup44.14.3indirekt
PyPIbleach6.3.0indirekt
PyPIblinker1.9.0indirekt
PyPIbracex2.6indirekt
PyPIbuild1.4.4indirekt
PyPIcachetools7.0.6indirekt
PyPIcausal-learn0.1.4.5indirekt
PyPIcertifi2026.4.22indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIcibuildwheel2.23.4indirekt
PyPIcibuildwheel3.4.1indirekt
PyPIclarabel0.11.1indirekt
PyPIclick8.3.3indirekt
PyPIcloudpickle3.1.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcolorlog6.10.1indirekt
PyPIcomm0.2.3indirekt
PyPIcontourpy1.3.2indirekt
PyPIcontourpy1.3.3indirekt
PyPIcoverage7.13.5indirekt
PyPIcryptography46.0.7indirekt
PyPIcvxpy1.7.5indirekt
PyPIcvxpy1.8.2indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIdask2026.3.0indirekt
PyPIdatabricks-sdk0.105.0indirekt
PyPIdataclasses-json0.6.7indirekt
PyPIdateparser1.4.0indirekt
PyPIdateutils0.6.12indirekt
PyPIdebugpy1.8.20indirekt
PyPIdecorator5.2.1indirekt
PyPIdeepmerge2.0indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdependency-groups1.3.1indirekt
PyPIdill0.4.1indirekt
PyPIdistributed2026.3.0indirekt
PyPIdocker7.1.0indirekt
PyPIduckdb1.5.2indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfaiss-cpu1.13.2indirekt
PyPIfastapi0.136.1indirekt
PyPIfastjsonschema2.21.2indirekt
PyPIfilelock3.29.0indirekt
PyPIflask3.1.3indirekt
PyPIflask-cors6.0.2indirekt
PyPIfonttools4.62.1indirekt
PyPIfqdn1.5.1indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIfsspec2026.3.0indirekt
PyPIghp-import2.1.0indirekt
PyPIgitdb4.0.12indirekt
PyPIgitpython3.1.47indirekt
PyPIgoogle-auth2.49.2indirekt
PyPIgraphene3.4.3indirekt
PyPIgraphql-core3.2.8indirekt
PyPIgraphql-relay3.2.0indirekt
PyPIgraphviz0.21indirekt
PyPIgreenlet3.4.0indirekt
PyPIgriffelib2.0.2indirekt
PyPIgunicorn25.3.0indirekt
PyPIgw-dsl-parser0.1.49.1indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhighspy1.14.0indirekt
PyPIhtmlmin—indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhttpx-sse0.4.3indirekt
PyPIhuey2.6.0indirekt
PyPIhumanize4.15.0indirekt
PyPIidna3.13indirekt
PyPIimageio2.37.3indirekt
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIinterrogate1.7.0indirekt
PyPIipykernel7.2.0indirekt
PyPIipylab1.0.0indirekt
PyPIipython—indirekt
PyPIipython8.39.0indirekt
PyPIipython9.13.0indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIipywidgets8.1.8indirekt
PyPIisoduration20.11.0indirekt
PyPIitsdangerous2.2.0indirekt
PyPIjedi0.19.2indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjoblib1.5.3indirekt
PyPIjson50.14.0indirekt
PyPIjsonpatch1.33indirekt
PyPIjsonpath-ng1.8.0indirekt
PyPIjsonpointer3.1.1indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIjupyter-ai2.31.7indirekt
PyPIjupyter-ai-magics2.31.7indirekt
PyPIjupyter-client8.8.0indirekt
PyPIjupyter-core5.9.1indirekt
PyPIjupyter-events0.12.1indirekt
PyPIjupyter-lsp2.3.1indirekt
PyPIjupyter-server2.17.0indirekt
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4indirekt
PyPIjupyterlab4.5.6indirekt
PyPIjupyterlab-git0.52.0indirekt
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirekt
PyPIjupyterlab-server2.28.0indirekt
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16indirekt
PyPIkanaries-track0.0.5indirekt
PyPIkiwisolver1.5.0indirekt
PyPIlangchain0.3.28indirekt
PyPIlangchain-community0.3.30indirekt
PyPIlangchain-core0.3.76indirekt
PyPIlangchain-text-splitters0.3.11indirekt
PyPIlangsmith0.7.36indirekt
PyPIlark1.3.1indirekt
PyPIllvmlite0.47.0indirekt
PyPIlocket1.0.0indirekt
PyPImako1.3.11indirekt
PyPImarkdown3.10.2indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImarshmallow3.26.2indirekt
PyPImatplotlib3.10.9indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.1indirekt
PyPImcp1.27.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImergedeep1.3.4indirekt
PyPImistune3.2.0indirekt
PyPImkdocs1.6.1indirekt
PyPImkdocs-autorefs1.4.4indirekt
PyPImkdocs-get-deps0.2.2indirekt
PyPImkdocs-material9.7.6indirekt
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1indirekt
PyPImkdocstrings1.0.4indirekt
PyPImkdocstrings-python2.0.3indirekt
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PyPIwasmtime44.0.0indirekt
PyPIwatchdog6.0.0indirekt
PyPIwcwidth0.6.0indirekt
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PyPIwebencodings0.5.1indirekt
PyPIwebsocket-client—indirekt
PyPIwebsocket-client1.9.0indirekt
PyPIwerkzeug3.1.8indirekt
PyPIwheel0.47.0indirekt
PyPIwidgetsnbextension4.0.15indirekt
PyPIxxhash3.6.0indirekt
PyPIxyzservices2026.3.0indirekt
PyPIyarl1.23.0indirekt
PyPIyfinance—indirekt
PyPIzict3.0.0indirekt
PyPIzipp3.23.1indirekt
PyPIzstandard0.25.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:trade-learn@0.2.5 zieht 29 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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