Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.18.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-21 13:39 UTC

TradeInsight-Info / TiPortfolio

Yet another portfolio management / asset allocation optimisation python library for quants, intitutes and retrail traders.

PythonApache-2.0★ 8 Sterne⑂ 1 Forkseit Nov. 2025Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird
#asset-management#backtesting#data-science#fintech#portfolio-management#quantitative-finance

TradeInsight-Info/TiPortfolio erreicht einen Gesundheitsindex von 63 von 100 und liegt damit im Bereich Mittel. Am stärksten schneidet es bei Vitality (79/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (31/100). Zuletzt vor 9 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

63
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.

63
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 59 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 63 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

TradeInsight.InfoOrganisation
8 Follower24 öffentliche Reposseit Dez. 2024

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPItiportfolio1.4.1-8vor 9 Tagenalgorithm-tradingbacktestingportfolio-optimization

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

79Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 9 Tagen
13.2/36Commit-Rhythmus — 19/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 265 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 12 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year265
human_commit_share—
days_since_last_push9
active_weeks_last_year19

Release-Disziplin

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 3 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 9 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 48,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count3
latest_release_tagv1.4.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release9
mean_days_between_releases48,9
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?

31Gefährdet · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

14Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
13.7/60Stars — 8 Stars
0/25Forks — 1 Forks
0/15Watcher — 0 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks1
stars8
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonbelow_threshold

Community-Gesundheit

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
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?

53Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

13Kritisch
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
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
6/30PR-Annahme — 1/5 entschiedene PRs gemergt
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_prs1
open_issues0
closed_issues1
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs4
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

63Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
6.9/25Reichweite des Inhabers — 8 Follower von TradeInsight-Info
13.4/25Kontohistorie — 24 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 1 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers8
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginTradeInsight-Info
public_repos24
account_age_days589
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 9 Tagen
20/20Versionshistorie — 8 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagestiportfolio
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish9

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://tiportfolio.tradeinsight.info/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 6 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsasset-management, backtesting, data-science, fintech, portfolio-management, quantitative-finance
has_wikinein
homepagehttps://tiportfolio.tradeinsight.info/
docs_sitehttps://tiportfolio.tradeinsight.info/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

48Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

43Schwach
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
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
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 — 12 commit(s) and 0 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 — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 70 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4,3
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): CI-Tests, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
13.8/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 2 betroffen: click 8.3.1 (high 7.2), diskcache 5.6.3 (moderate)
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
37.2/40Keine offenen Advisories — 1 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 159 Tagen veröffentlicht
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories131
affected_packages20
assessed_packages209
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 3, high 8, moderate 8, low 1
direct_affected_packages2
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 209 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. Dieses Repository veröffentlicht kein Paket, das der Index auflöst; bewertet wurde daher der Abhängigkeitsgraph des Repositorys. Dieser Graph vermischt Entwicklungs- und Test-Pins mit ausgelieferten Abhängigkeiten, daher werden nur die deklarierten Laufzeit-Abhängigkeiten bewertet; transitive Befunde werden als Kontext ausgewiesen und fließen nicht in die Bewertung ein. 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.

79Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — CLAUDE.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
0/40Lesbare Commit-Historie — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_filesCLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes1.757
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lesbare Commit-Historie. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

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

73Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfung — src/tiportfolio/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine Daten
5/8Automatisierte Wartung — Abhängigkeits-Automatisierung konfiguriert, in den erfassten Commits nicht beobachtet
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_confignein
typecheck_configssrc/tiportfolio/py.typed
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Belegte Agentenpraxis. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (src/tiportfolio/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/69 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes25.759
source_files_sampled69
oversized_source_files0

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, notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples, notebooks
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

8GitHub-Sterne
1Mitwirkende
265Commits, letzte 12 Monate
9Tage seit letztem Push
3Releases
1Bus-Faktor
0offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • deps.dev does not index pypi:tiportfolio@1.4.1; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 8 ★ / 1 ⇿
8Sterne
1Forks

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.

024688122025-112026-032026-06
OpenSSF Scorecard 4.3 / 10
4.3Gesamtwert

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 · 2026-07-21 13:38 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
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained12 commit(s) and 0 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
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities70 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 12
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIalpaca-py>=0.43.2pyproject.toml
PyPIdiskcache>=5.6.3pyproject.toml
PyPIjoblib>=1.5.2pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.10.8pyproject.toml
PyPInumpy>=2.2.6pyproject.toml
PyPIpandas>=2.3.3pyproject.toml
PyPIpandas-market-calendars>=5.1.3pyproject.toml
PyPIprogressbar>=2.5pyproject.toml
PyPItidata>=0.2.0pyproject.toml
PyPItqdm>=4.67.1pyproject.toml
PyPIyfinance>=0.2.66pyproject.toml
PyPIclick>=8.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 209

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 14 direkte und 195 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIalpaca-py0.43.2direkt
PyPIclick8.3.1direkt
PyPIdiskcache5.6.3direkt
PyPIjoblib1.5.3direkt
PyPImatplotlib3.10.8direkt
PyPInumpy2.2.6direkt
PyPInumpy2.4.2direkt
PyPIpandas2.3.3direkt
PyPIpandas3.0.1direkt
PyPIpandas-market-calendars5.3.0direkt
PyPIprogressbar2.5direkt
PyPItidata0.2.0direkt
PyPItqdm4.67.3direkt
PyPIyfinance1.2.0direkt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.12.1indirekt
PyPIappnope0.1.4indirekt
PyPIarch8.0.0indirekt
PyPIargon2-cffi25.1.0indirekt
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0indirekt
PyPIarrow1.4.0indirekt
PyPIastropy6.1.7indirekt
PyPIastropy7.2.0indirekt
PyPIastropy-iers-data0.2026.3.2.0.47.4indirekt
PyPIasttokens3.0.1indirekt
PyPIasync-lru2.2.0indirekt
PyPIattrs25.4.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbackrefs6.2indirekt
PyPIbeautifulsoup44.14.3indirekt
PyPIbleach6.3.0indirekt
PyPIcertifi2026.2.25indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirekt
PyPIchoreographer1.2.1indirekt
PyPIclarabel0.11.1indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcomm0.2.3indirekt
PyPIcontourpy1.3.2indirekt
PyPIcontourpy1.3.3indirekt
PyPIcurl-cffi0.13.0indirekt
PyPIcvxpy1.7.5indirekt
PyPIcvxpy1.8.1indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIdateparser1.3.0indirekt
PyPIdebugpy1.8.20indirekt
PyPIdecorator5.2.1indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdill0.4.1indirekt
PyPIeditorconfig0.17.1indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexchange-calendars4.13.1indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfastjsonschema2.21.2indirekt
PyPIfonttools4.61.1indirekt
PyPIfqdn1.5.1indirekt
PyPIfrozendict2.4.7indirekt
PyPIghp-import2.1.0indirekt
PyPIgriffelib2.0.1indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhighspy1.13.1indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIidna3.11indirekt
PyPIimageio2.37.2indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipykernel7.2.0indirekt
PyPIipython8.38.0indirekt
PyPIipython9.10.0indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIipywidgets8.1.8indirekt
PyPIisoduration20.11.0indirekt
PyPIjedi0.19.2indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjsbeautifier1.15.4indirekt
PyPIjson50.13.0indirekt
PyPIjsonpointer3.0.0indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIjupyter-client8.8.0indirekt
PyPIjupyter-core5.9.1indirekt
PyPIjupyter-events0.12.0indirekt
PyPIjupyter-lsp2.3.0indirekt
PyPIjupyter-server2.17.0indirekt
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4indirekt
PyPIjupyterlab4.5.5indirekt
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirekt
PyPIjupyterlab-server2.28.0indirekt
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16indirekt
PyPIkaleido1.2.0indirekt
PyPIkiwisolver1.4.9indirekt
PyPIkorean-lunar-calendar0.3.1indirekt
PyPIlark1.3.1indirekt
PyPIllvmlite0.46.0indirekt
PyPIlogistro2.0.1indirekt
PyPImarkdown3.10.2indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.1indirekt
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
PyPImkdocs-mermaid2-plugin1.2.3indirekt
PyPImkdocstrings1.0.3indirekt
PyPImkdocstrings-python2.0.3indirekt
PyPImsgpack1.1.2indirekt
PyPImultitasking0.0.12indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInarwhals2.17.0indirekt
PyPInbclient0.10.4indirekt
PyPInbconvert7.17.0indirekt
PyPInbformat5.10.4indirekt
PyPInest-asyncio1.6.0indirekt
PyPInetworkx3.4.2indirekt
PyPInetworkx3.6.1indirekt
PyPInotebook7.5.4indirekt
PyPInotebook-shim0.2.4indirekt
PyPInumba0.64.0indirekt
PyPIorjson3.11.8indirekt
PyPIosqp1.1.1indirekt
PyPIoverrides7.7.0indirekt
PyPIpackaging26.0indirekt
PyPIpaginate0.5.7indirekt
PyPIpandas-stubs2.3.2.250926indirekt
PyPIpandocfilters1.5.1indirekt
PyPIparso0.8.6indirekt
PyPIpathspec1.0.4indirekt
PyPIpatsy1.0.2indirekt
PyPIpeewee4.0.1indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIpillow12.1.1indirekt
PyPIplatformdirs4.9.2indirekt
PyPIplotly6.5.2indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIprometheus-client0.24.1indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIprotobuf7.34.0indirekt
PyPIpsutil7.2.2indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpybind113.0.2indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic2.12.5indirekt
PyPIpydantic-core2.41.5indirekt
PyPIpyerfa2.0.1.5indirekt
PyPIpygments2.19.2indirekt
PyPIpyluach2.3.0indirekt
PyPIpymdown-extensions10.21indirekt
PyPIpyparsing3.3.2indirekt
PyPIpytest9.0.2indirekt
PyPIpytest-timeout2.4.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.2indirekt
PyPIpython-json-logger4.0.0indirekt
PyPIpytz2025.2indirekt
PyPIpywinpty3.0.3indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIpyyaml-env-tag1.1indirekt
PyPIpyzmq27.1.0indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIregex2026.2.28indirekt
PyPIrequests2.32.5indirekt
PyPIrfc3339-validator0.1.4indirekt
PyPIrfc3986-validator0.1.1indirekt
PyPIrfc3987-syntax1.1.0indirekt
PyPIriskfolio-lib7.0.1indirekt
PyPIriskfolio-lib7.2.1indirekt
PyPIrpds-py0.30.0indirekt
PyPIschedule1.2.2indirekt
PyPIscikit-learn1.7.2indirekt
PyPIscikit-learn1.8.0indirekt
PyPIscipy1.15.3indirekt
PyPIscipy1.17.1indirekt
PyPIscs3.2.11indirekt
PyPIsend2trash2.1.0indirekt
PyPIsetuptools82.0.0indirekt
PyPIsimplejson3.20.2indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsoupsieve2.8.3indirekt
PyPIsseclient-py1.9.0indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPIstatsmodels0.14.6indirekt
PyPIterminado0.18.1indirekt
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirekt
PyPItinycss21.4.0indirekt
PyPItiportfolio1.4.1indirekt
PyPItomli2.4.0indirekt
PyPItoolz1.1.0indirekt
PyPItornado6.5.4indirekt
PyPItraitlets5.14.3indirekt
PyPItypes-pytz2025.2.0.20251108indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2025.3indirekt
PyPItzlocal5.3.1indirekt
PyPIuri-template1.3.0indirekt
PyPIurllib32.6.3indirekt
PyPIvectorbt0.28.2indirekt
PyPIwatchdog6.0.0indirekt
PyPIwcwidth0.6.0indirekt
PyPIwebcolors25.10.0indirekt
PyPIwebencodings0.5.1indirekt
PyPIwebsocket-client1.9.0indirekt
PyPIwebsockets16.0indirekt
PyPIwidgetsnbextension4.0.15indirekt
PyPIxlsxwriter3.2.9indirekt
Abhängigkeits-Advisories 20

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 209 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 20 tragen bekannte Advisories, davon 2 direkte.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
jupyterlab4.5.5indirektkritisch77.5.6
notebook7.5.4indirektkritisch47.5.6
pillow12.1.1indirektkritisch3112.3.0
click8.3.1direkthoch18.3.3
curl-cffi0.13.0indirekthoch20.15.0
jupyter-server2.17.0indirekthoch132.20.0
mistune3.2.0indirekthoch323.3.0
msgpack1.1.2indirekthoch11.2.1
soupsieve2.8.3indirekthoch42.8.4
tornado6.5.4indirekthoch126.5.7
urllib32.6.3indirekthoch42.7.0
diskcache5.6.3direktmittel2—
bleach6.3.0indirektmittel36.4.0
idna3.11indirektmittel23.15
nbconvert7.17.0indirektmittel47.17.1
pymdown-extensions10.21indirektmittel210.21.3
pytest9.0.2indirektmittel29.0.3
requests2.32.5indirektmittel22.33.0
setuptools82.0.0indirektmittel183.0.0
pygments2.19.2indirektniedrig22.20.0

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

Feedback

Stimmt etwas in diesem Bericht nicht, oder gibt es Gedanken dazu? Falsche Messungen, übersehene Tools, Ideen, Fragen — alles ist willkommen. Jede Nachricht wird gelesen und beantwortet.

Die Nachricht bleibt bei der Anmeldung erhalten.

Verwandte Einträge

Geprüfte Repositories, die Katalog-Tags oder Ökosysteme mit TradeInsight-Info/TiPortfolio teilen. Nebeneinander lesen →

91ArturSepp/QuantInvestStratsqis - performance analytics, portfolio backtesting, risk analysis, and factsheet reporting in Python.Exzellent83polakowo/vectorbtThe backtesting engine that gives you an unfair advantage. Run thousands of trading ideas before others finish one.Exzellent93OpenByteInc/QuantDingerAI quantitative trading platform for crypto, stocks, and forex with backtesting, live trading, market data, and multi-agent research.vibe-trading ,trading-agents,ai-trader,ai-tradingAußergewöhnlich91HKUDS/Vibe-Trading"Vibe-Trading: Your Personal Trading Agent"Exzellent86ArturSepp/OptimalPortfoliosProduction-quality multi-asset portfolio optimisation and rolling backtesting in PythonExzellent78edtechre/pybrokerAlgorithmic Trading in Python with Machine LearningGut

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 v0.18.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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