Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-10-21 19:43 UTC

ArturSepp / OptimalPortfolios

Production multi-asset portfolio construction and rolling backtesting in Python

PythonMIT★ 98 estrellas⑂ 43 forksdesde jul 2023Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

ArturSepp/OptimalPortfolios tiene un índice de salud de 89 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Vitality (93/100) y la más baja, Community & Adoption (61/100). Se actualizó por última vez hoy. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

89
global / 100
Excelente

Índice de salud del software

Las métricas se agrupan en categorías ponderadas sobre una escala estandarizada de 1 a 100. El resultado global parte de su media ponderada, calibrada contra la distribución del registro público para que las bandas tengan significado percentil; cuando la evidencia pública activa la Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo, la calificación se ajusta y recibe un límite «En riesgo» de 34.

89
Excepcional93-100El nivel más alto del registro (≈ el 5% superior); cumple prácticamente todos los criterios evaluados
Excelente80-92Sólido en todos los frentes; carencias menores
Bueno65-79Saludable; carencias limitadas y manejables
Moderado50-64Aceptable con carencias notables; se recomienda revisión
Débil35-49Debilidades sustanciales en varias áreas
En riesgo20-34Debilidades significativas; su adopción exige cautela
Crítico1-19Problemas graves (proyecto abandonado, un solo mantenedor, sin higiene)
VitalidadComunidad yAdopciónSostenibilidady GobernanzaCalidad deIngenieríaSeguridadPreparaciónpara IA

Perfil de puntuación

Cada eje es una categoría. La forma importa más que la media: un proyecto sano llena toda la figura, mientras que un perfil de picos y cráteres indica que la fortaleza en una dimensión enmascara el riesgo en otra.

El resultado global ponderado 75 se calibra a 89 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Artur SeppCuenta personal
314 seguidores13 repositorios públicosdesde may 2018LGT Private Banking

Este repositorio pertenece a una cuenta personal. Un proyecto con un único propietario conlleva más riesgo de continuidad que uno respaldado por una organización.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicaciónEtiquetas
PyPIoptimalportfolios7.22.11910123hace 4 díasportfolio-optimizationquantitative-financeasset-allocationrisk-budgetingbacktestingcovariance-estimationlasso-regularizationcvxpy

Métricas por categoría

Vitalidad

¿Está vivo el proyecto: se escribe código y se publican versiones?

93Excepcional · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
23.5/36Cadencia de commits — 34/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 371 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 18 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year371
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year34
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 30 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 20 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~4,2 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count30
latest_release_tagv7.10.2
releases_from_tagsno
days_since_latest_release20
mean_days_between_releases4,2
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Comunidad y Adopción

¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?

61Moderado · 17% del índice global
Cómo se puntúa
32.2/60Estrellas — 98 estrellas
13.5/25Forks — 43 forks
3.9/15Observadores — 6 observadores
Datos de entrada utilizados
forks43
stars98
watchers6
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (MIT)
18/18Guía CONTRIBUTING
0/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges5
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesgithub.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templatesí
Cómo se puntúa
43.8/80Descargas mensuales — 1910 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesoptimalportfolios
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1910
unverified_packages_excluded—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependientes en el registro. Los pesos restantes se han renormalizado.

Sostenibilidad y Gobernanza

¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?

62Moderado · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
1.8/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 92% de los commits
5.4/13.5Amplitud de contribuyentes — 4 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled4
top_contributor_share0,921
Cómo se puntúa
42/42Resolución de issues — 100% de issues cerradas
26/30Aceptación de PR — 71/82 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/22 approved changesets -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
merged_prs71
open_issues0
closed_issues36
prs_merged_7d3
prs_decided_7d3
prs_merged_30d33
prs_decided_30d35
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs11
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Newcomer PR acceptance. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
10/30Respaldo de la propiedad — cuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificado — no aplicable a cuentas de usuario
18/25Alcance del propietario — 314 seguidores de ArturSepp
20.3/25Trayectoria — 13 repos públicos, cuenta de ~8 años
Datos de entrada utilizados
followers314
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginArturSepp
public_repos13
account_age_days3064
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 4 días
20/20Historial de versiones — 123 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesoptimalportfolios
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish4

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

90Excelente · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 10 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 7 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configno

Documentación

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://optimalportfolios.readthedocs.io
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 10 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsbacktesting, backtesting-trading-strategies, cvxpy, optimal-portfolio, portfolio-optimization, asset-allocation, covariance-estimation, factor-models, python, quantitative-finance
has_wikisí
homepagehttps://optimalportfolios.readthedocs.io
docs_sitehttps://optimalportfolios.readthedocs.io
has_readmesí
has_docs_dirsí
has_descriptionsí

Seguridad

¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?

69Bueno · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 7 out of 7 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 0/22 approved changesets -- score normalized to 0
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
2.5/2.5Licencia — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 18 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
5/5Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — sin datos
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6,1
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages43
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:optimalportfolios@7.22.1 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 43 paquetes. No se analiza la alcanzabilidad.

Preparación para IA

¿Hasta qué punto está el repositorio preparado para desarrollarse y mantenerse con agentes de codificación de IA? Tiene un peso deliberadamente pequeño (4%): las herramientas para agentes son una señal real de mantenimiento, pero un repositorio sin ninguna puede alcanzar igualmente 100/100.

77Bueno · 4% del índice global
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — AGENTS.md, CLAUDE.md, papers/AGENTS.md
15/15Documentación legible por máquinas (llms.txt) — llms.txt servido por el sitio web del proyecto (https://optimalportfolios.readthedocs.io/llms.txt)
35.7/40Historial de commits legible — 67 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtsí
llms_txt_urlhttps://optimalportfolios.readthedocs.io/llms.txt
legible_history_share0,67
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md, papers/AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes43.485
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducible — lockfile
10/10Práctica demostrada con agentes — 41 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
0/8Mantenimiento automatizado — no se observan actualizaciones automáticas de dependencias
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilesuv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_files—
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configs—
agent_commit_share0,41
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
54.7/55Tamaños de archivo manejables — 2/369 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes83.761
source_files_sampled369
oversized_source_files2
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — no aplicable a este tipo de software
0/20Servidor MCP — no aplicable a este tipo de software
40/40Ejemplos ejecutables — examples, notebooks
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples, notebooks
has_mcp_signalno
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto), Servidor MCP. Los pesos restantes se han renormalizado.

Datos clave

98estrellas de GitHub
4contribuidores
371commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
30versiones publicadas
1factor bus
0issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

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

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 43 ⇿
0Estrellas
43Forks
30Versiones

Cuándo se añadió cada estrella y fork, recopilado de GitHub y agrupado por día. El crecimiento acumulado se sitúa justo encima de las adiciones diarias que lo componen, de modo que ambos se leen en conjunto: la acumulación orgánica sostenida no se parece en nada a un pico abrupto y efímero. Cuando esa diferencia es medible, se informa como autenticidad del crecimiento.

010203040504222023-082025-032026-10
Mayor 1Menor 20Parche 9

Cada punto abarca 3 días.

OpenSSF Scorecard 6.1 / 10
6.1agregado

Evaluación de seguridad independiente y agnóstica en cuanto a herramientas, procedente del proyecto de código abierto OpenSSF Scorecard. Cada comprobación premia una práctica de seguridad, no la herramienta de un proveedor concreto. Las comprobaciones que Scorecard no pudo determinar se marcan como n/d y se excluyen de la puntuación de seguridad (nunca se cuentan como cero).Scorecard v5.5.0 · 2026-10-21 19:43 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests7 out of 7 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 0/22 approved changesets -- score normalized to 0
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 18 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
n/dSigned-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 11
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPInumpy>=2.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.12.0pyproject.toml
PyPIpandas>=2.2.0pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.8.0pyproject.toml
PyPIPillow>=13.0.0pyproject.toml
PyPIseaborn>=0.13.0pyproject.toml
PyPIopenpyxl>=3.1.0pyproject.toml
PyPIPyYAML>=6.0pyproject.toml
PyPIcvxpy>=1.5.2pyproject.toml
PyPIscs>=3.2.4.post3,!=3.3.0pyproject.toml
PyPIqis>=5.38.1pyproject.toml
Todas las dependencias 117

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 13 paquetes directos y 104 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIcvxpy1.9.2directa
PyPImatplotlib3.11.1directa
PyPInumpy2.4.6directa
PyPInumpy2.5.2directa
PyPIopenpyxl3.1.5directa
PyPIpandas3.0.5directa
PyPIpillow13.0.0directa
PyPIpyyaml6.0.3directa
PyPIqis5.38.1directa
PyPIscipy1.17.1directa
PyPIscipy1.18.0directa
PyPIscs3.2.11directa
PyPIseaborn0.13.2directa
PyPIaccessible-pygments0.0.5indirecta
PyPIalabaster1.0.0indirecta
PyPIattrs26.1.0indirecta
PyPIbabel2.18.0indirecta
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirecta
PyPIboolean-py5.0indirecta
PyPIcachecontrol0.14.4indirecta
PyPIcertifi2026.10.19indirecta
PyPIcffi2.1.1indirecta
PyPIcharset-normalizer3.5.0indirecta
PyPIclarabel0.11.1indirecta
PyPIclick8.4.2indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcontourpy1.3.3indirecta
PyPIcoverage7.15.4indirecta
PyPIcurl-cffi0.16.0indirecta
PyPIcycler0.12.1indirecta
PyPIcyclonedx-python-lib11.11.2indirecta
PyPIdefusedxml0.7.1indirecta
PyPIdeptry0.25.1indirecta
PyPIdocutils0.22.4indirecta
PyPIet-xmlfile2.0.0indirecta
PyPIfilelock3.32.2indirecta
PyPIfonttools4.63.0indirecta
PyPIfuro2025.12.19indirecta
PyPIhighspy1.15.1indirecta
PyPIhtml5lib1.1indirecta
PyPIidna3.18indirecta
PyPIimagesize2.0.0indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIinterrogate1.7.0indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjoblib1.5.3indirecta
PyPIkiwisolver1.5.0indirecta
PyPIlicense-expression30.4.4indirecta
PyPIllvmlite0.49.0indirecta
PyPIlxml6.1.1indirecta
PyPImarkdown3.10.3indirecta
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImdit-py-plugins0.6.1indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImosek11.2.3indirecta
PyPImsgpack1.2.1indirecta
PyPImultitasking0.0.13indirecta
PyPImyst-parser5.1.0indirecta
PyPInumba0.67.0indirecta
PyPIoptimalportfolios8.0.0rc2indirecta
PyPIosqp1.1.3indirecta
PyPIpackageurl-python0.17.6indirecta
PyPIpackaging26.3indirecta
PyPIpatsy1.0.2indirecta
PyPIpeewee4.3.0indirecta
PyPIpip26.2.1indirecta
PyPIpip-api0.0.34indirecta
PyPIpip-audit2.10.1indirecta
PyPIpip-requirements-parser32.0.1indirecta
PyPIplatformdirs4.11.2indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIprotobuf7.35.1indirecta
PyPIpy1.11.0indirecta
PyPIpy-serializable2.1.0indirecta
PyPIpybloqs1.4.3indirecta
PyPIpycparser3.0indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpyparsing3.3.2indirecta
PyPIpytest9.1.1indirecta
PyPIpytest-cov7.1.0indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpytz2026.3.post1indirecta
PyPIqdldl0.1.9.post1indirecta
PyPIquadprog0.1.13indirecta
PyPIrequests2.34.2indirecta
PyPIrequirements-parser0.13.1indirecta
PyPIrich15.0.0indirecta
PyPIroman-numerals4.1.0indirecta
PyPIruff0.16.9indirecta
PyPIsetuptools84.0.0indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsnowballstemmer3.1.1indirecta
PyPIsortedcontainers2.4.0indirecta
PyPIsoupsieve2.9.2indirecta
PyPIsparsediffpy0.3.0indirecta
PyPIsphinx9.0.4indirecta
PyPIsphinx9.1.0indirecta
PyPIsphinx-basic-ng1.0.0b2indirecta
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-mermaid2.1.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirecta
PyPIstatsmodels0.14.6indirecta
PyPItabulate0.10.0indirecta
PyPItomli2.4.1indirecta
PyPItomli-w1.2.0indirecta
PyPItyping-extensions4.16.0indirecta
PyPItzdata2026.3indirecta
PyPIurllib32.8.0indirecta
PyPIuv0.12.23indirecta
PyPIwebencodings0.5.1indirecta
PyPIwebsockets17.0.1indirecta
PyPIyfinance1.5.2indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:optimalportfolios@7.22.1 arrastra 43 paquetes, directos y transitivos: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son dependencias directas.

Ningún aviso conocido afecta a las dependencias evaluadas.

Un aviso significa que la versión registrada en el grafo de dependencias cae dentro del rango afectado de un aviso. No se analiza la alcanzabilidad, y el grafo incluye fijaciones de desarrollo y prueba: un hallazgo puede referirse al utillaje y no al software distribuido.

Informe JSON sin procesar legible por máquina

Comentarios

¿Algo no cuadra en este informe, o hay ideas que compartir? Mediciones erróneas, herramientas no detectadas, ideas, preguntas: todo es bienvenido. Cada mensaje se lee y recibe respuesta.

El mensaje se conserva durante el inicio de sesión.

Las puntuaciones son señales, no garantías. Reflejan prácticas públicamente visibles en GitHub; no son una auditoría de código ni una garantía de seguridad.

Los datos ausentes se excluyen y los pesos se renormalizan; nunca se puntúan como cero. La metodología es versionada y abierta: métricas v2.10.0, esquema v0.34.0 — metodología completa · wiki de métricas.

Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadas — PyPI.