Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-28 06:19 UTC

JerBouma / FinanceToolkit

Transparent and Efficient Financial Analysis

PythonMIT★ 5264 estrellas⑂ 613 forksdesde abr 2019Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina
#financial-statements#stock-data#fundamental-analysis#fundamentals#sector-analysis#finance#equities#financial-analysis#market-data#performance-analysis#risk-management#technical-analysis#factor-analysis#financial-data#mcp-server#algorithmic-trading#python#quantitative-analysis#quantitative-finance#valuation

JerBouma/FinanceToolkit tiene un índice de salud de 87 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Engineering Quality (86/100) y la más baja, AI Readiness (51/100). Se actualizó por última vez hoy. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

87
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.

87
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 73 se calibra a 87 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Jeroen BoumaCuenta personal
1526 seguidores15 repositorios públicosdesde ene 2019Quantitative Investment Strategist at a.s.r. asset management

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
PyPIfinancetoolkit2.2.039.91572hace 9 díasanalysiscommoditiescurrenciesdatabaseetfseconomicsequitiesfinancefinancialfundamentalfundsindicesmoneymarketsoptionsquantitativetechnicaltoolkit

Métricas por categoría

Vitalidad

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

80Excelente · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

78Bueno
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
13.8/36Cadencia de commits — 20/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 397 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year397
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year20

Disciplina de publicación

83Excelente
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 50 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 9 días
19.8/27Cadencia de publicación — una versión cada ~52,7 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Datos de entrada utilizados
releases_count50
latest_release_tagv2.2.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release9
mean_days_between_releases52,7

Comunidad y Adopción

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

83Excelente · 17% del índice global

Popularidad y adopción

94Excepcional
Cómo se puntúa
60/60Estrellas — 5264 estrellas
23.2/25Forks — 613 forks
10.5/15Observadores — 79 observadores
Datos de entrada utilizados
forks613
stars5264
watchers79
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

70Bueno
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
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges10
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateno

Sostenibilidad y Gobernanza

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

61Moderado · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

25En riesgo
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
0.6/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 97% de los commits
9.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 7 contribuyentes
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled7
top_contributor_share0,973

Capacidad de respuesta a issues y PR

68Bueno
Cómo se puntúa
41.2/42Resolución de issues — 98% de issues cerradas
18.1/30Aceptación de PR — 50/83 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/3 approved changesets -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
merged_prs50
open_issues2
closed_issues105
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d1
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,981
closed_unmerged_prs33
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.

Propiedad y custodia

67Bueno
Cómo se puntúa
10/30Respaldo de la propiedad — cuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificado — no aplicable a cuentas de usuario
22.9/25Alcance del propietario — 1526 seguidores de JerBouma
20.8/25Trayectoria — 15 repos públicos, cuenta de ~7 años
Datos de entrada utilizados
followers1526
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginJerBouma
public_repos15
account_age_days2793
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 9 días
20/20Historial de versiones — 72 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesfinancetoolkit
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish9

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

86Excelente · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

94Excepcional
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 2 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black])
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 1 out of 1 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_configsí

Documentación

75Bueno
Cómo se puntúa
30/30README
0/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://www.jeroenbouma.com/projects/financetoolkit
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 20 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsfinancial-statements, stock-data, fundamental-analysis, fundamentals, sector-analysis, finance, equities, financial-analysis, market-data, performance-analysis, risk-management, technical-analysis, factor-analysis, financial-data, mcp-server, algorithmic-trading, python, quantitative-analysis, quantitative-finance, valuation
has_wikisí
homepagehttps://www.jeroenbouma.com/projects/financetoolkit
docs_sitehttps://www.jeroenbouma.com/projects/financetoolkit
has_readmesí
has_docs_dirno
has_descriptionsí

Seguridad

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

60Moderado · 16% del índice global

Postura de seguridad

50Moderado
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — sin datos
2.5/2.5CI-Tests — 1 out of 1 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 0/3 approved changesets -- score normalized to 0
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Licencia — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — sin datos
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
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 — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4,9
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Packaging. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

100Excepcional
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_packages31
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:financetoolkit@2.2.0 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 31 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.

51Moderado · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

37Débil
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
36.8/40Historial de commits legible — 69 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,69
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Bucle de verificación (compilación / pruebas / verificación de tipos)

43Débil
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black])
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducible — Dockerfile, lockfile
0/10Práctica demostrada con agentes — ningún commit con autoría de agente entre los últimos 100
0/8Mantenimiento automatizado — no se observan actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilesuv.lock
has_dockerfilesí
typed_languageno
bootstrap_files—
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Legibilidad del código para modelos

52Moderado
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
51.8/55Tamaños de archivo manejables — 14/238 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes425.374
source_files_sampled238
oversized_source_files14

Interfaces legibles por máquina

100Excepcional
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

5264estrellas de GitHub
7contribuidores
397commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
50versiones publicadas
1factor bus
2issues 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 ★ / 613 ⇿
0Estrellas
613Forks
50Versiones

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.

0125250375500625610122019-062023-012026-08
Mayor 1Menor 9Parche 39

Cada punto abarca 7 días.

OpenSSF Scorecard 4.9 / 10
4.9agregado

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 · 2026-08-28 06:18 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
n/dBranch-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-Tests1 out of 1 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 0/3 approved changesets -- score normalized to 0
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
n/dPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
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
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 6
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIpandas>=3.0pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.6pyproject.toml
PyPIrequests>=2.32pyproject.toml
PyPIyfinance—pyproject.toml
PyPIopenpyxl>=3.1pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0pyproject.toml
Todas las dependencias 216

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 6 paquetes directos y 210 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIopenpyxl3.1.5directa
PyPIpandas3.0.5directa
PyPIpyyaml6.0.3directa
PyPIrequests2.34.2directa
PyPIscikit-learn1.9.0directa
PyPIyfinance1.5.2directa
PyPIaiofile3.11.1indirecta
PyPIannotated-doc0.0.5indirecta
PyPIannotated-types0.8.0indirecta
PyPIanyio4.14.2indirecta
PyPIappnope0.1.4indirecta
PyPIarch8.0.0indirecta
PyPIargon2-cffi25.1.0indirecta
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0indirecta
PyPIarrow1.4.0indirecta
PyPIasttokens3.0.2indirecta
PyPIasync-lru2.3.0indirecta
PyPIattrs26.1.0indirecta
PyPIauthlib1.7.2indirecta
PyPIbabel2.18.0indirecta
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirecta
PyPIbeartype0.22.9indirecta
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirecta
PyPIblack26.5.1indirecta
PyPIbleach6.4.0indirecta
PyPIcachetools7.1.6indirecta
PyPIcaio0.9.25indirecta
PyPIcertifi2026.7.22indirecta
PyPIcffi2.1.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.9indirecta
PyPIclick8.4.2indirecta
PyPIcodespell2.4.3indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcomm0.2.3indirecta
PyPIcontourpy1.3.3indirecta
PyPIcoverage7.15.2indirecta
PyPIcryptography49.0.0indirecta
PyPIcurl-cffi0.15.0indirecta
PyPIcycler0.12.1indirecta
PyPIcyclopts4.22.2indirecta
PyPIdebugpy1.8.21indirecta
PyPIdecorator5.3.1indirecta
PyPIdefusedxml0.7.1indirecta
PyPIdnspython2.8.0indirecta
PyPIdocstring-parser0.18.0indirecta
PyPIemail-validator2.3.0indirecta
PyPIet-xmlfile2.0.0indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIexecuting2.2.1indirecta
PyPIfastjsonschema2.22.1indirecta
PyPIfastmcp3.4.5indirecta
PyPIfastmcp-slim3.4.5indirecta
PyPIfinancetoolkit2.2.0indirecta
PyPIfonttools4.63.0indirecta
PyPIformulaic1.2.2indirecta
PyPIfqdn1.5.1indirecta
PyPIgriffelib2.1.0indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttpcore22.9.1indirecta
PyPIhttpx0.28.1indirecta
PyPIhttpx-sse0.4.3indirecta
PyPIhttpx22.9.1indirecta
PyPIidna3.18indirecta
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIinterface-meta2.0.1indirecta
PyPIipykernel7.3.0indirecta
PyPIipython9.15.0indirecta
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirecta
PyPIipywidgets8.1.8indirecta
PyPIisoduration20.11.0indirecta
PyPIjaraco-classes3.4.0indirecta
PyPIjaraco-context6.1.2indirecta
PyPIjaraco-functools4.6.0indirecta
PyPIjedi0.20.0indirecta
PyPIjeepney0.9.0indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjoblib1.5.3indirecta
PyPIjoserfc1.7.4indirecta
PyPIjson50.15.0indirecta
PyPIjsonpointer3.1.1indirecta
PyPIjsonref1.1.0indirecta
PyPIjsonschema4.26.0indirecta
PyPIjsonschema-path0.5.0indirecta
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirecta
PyPIjupyter1.1.1indirecta
PyPIjupyter-builder1.2.2indirecta
PyPIjupyter-client8.9.1indirecta
PyPIjupyter-console6.6.3indirecta
PyPIjupyter-core5.9.1indirecta
PyPIjupyter-events0.12.1indirecta
PyPIjupyter-lsp2.3.1indirecta
PyPIjupyter-server2.20.0indirecta
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4indirecta
PyPIjupyterlab4.6.3indirecta
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirecta
PyPIjupyterlab-server2.28.0indirecta
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16indirecta
PyPIkeyring25.7.0indirecta
PyPIkiwisolver1.5.0indirecta
PyPIlark1.3.1indirecta
PyPIlinearmodels7.0indirecta
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImatplotlib3.11.1indirecta
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirecta
PyPImcp1.29.0indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImistune3.3.4indirecta
PyPImore-itertools11.1.0indirecta
PyPImultitasking0.0.13indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPInarwhals2.24.0indirecta
PyPInbclient0.11.0indirecta
PyPInbconvert7.17.1indirecta
PyPInbformat5.11.0indirecta
PyPInest-asyncio21.7.2indirecta
PyPInotebook7.6.2indirecta
PyPInotebook-shim0.2.4indirecta
PyPInumpy2.4.6indirecta
PyPInumpy2.5.1indirecta
PyPIopenapi-pydantic0.5.1indirecta
PyPIopentelemetry-api1.44.0indirecta
PyPIoverrides7.7.0indirecta
PyPIpackaging26.2indirecta
PyPIpandocfilters1.5.1indirecta
PyPIparso0.8.7indirecta
PyPIpathable0.6.0indirecta
PyPIpathspec1.1.1indirecta
PyPIpatsy1.0.2indirecta
PyPIpeewee4.2.6indirecta
PyPIpexpect4.9.0indirecta
PyPIpillow12.3.0indirecta
PyPIplatformdirs4.11.0indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIprometheus-client0.26.0indirecta
PyPIprompt-toolkit3.0.53indirecta
PyPIprotobuf7.35.1indirecta
PyPIpsutil7.2.2indirecta
PyPIptyprocess0.7.0indirecta
PyPIpure-eval0.2.3indirecta
PyPIpy-key-value-aio0.4.5indirecta
PyPIpycparser3.0indirecta
PyPIpydantic2.13.4indirecta
PyPIpydantic-core2.46.4indirecta
PyPIpydantic-settings2.14.2indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpyhdfe0.2.0indirecta
PyPIpyjwt2.13.0indirecta
PyPIpyparsing3.3.2indirecta
PyPIpyperclip1.11.0indirecta
PyPIpytest9.1.1indirecta
PyPIpytest-cov7.1.0indirecta
PyPIpytest-mock3.15.1indirecta
PyPIpytest-recording0.13.4indirecta
PyPIpytest-timeout2.4.0indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpython-dotenv1.2.2indirecta
PyPIpython-json-logger4.1.0indirecta
PyPIpython-multipart0.0.32indirecta
PyPIpytokens0.4.1indirecta
PyPIpytz2026.3.post1indirecta
PyPIpywin32312indirecta
PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirecta
PyPIpywinpty3.0.5indirecta
PyPIpyzmq27.1.0indirecta
PyPIreferencing0.37.0indirecta
PyPIrfc3339-validator0.1.4indirecta
PyPIrfc3986-validator0.1.1indirecta
PyPIrfc3987-syntax1.1.0indirecta
PyPIrich15.0.0indirecta
PyPIrich-rst2.1.0indirecta
PyPIrpds-py2026.6.3indirecta
PyPIruff0.16.0indirecta
PyPIscipy1.17.1indirecta
PyPIscipy1.18.0indirecta
PyPIseaborn0.13.2indirecta
PyPIsecretstorage3.5.0indirecta
PyPIsend2trash2.1.0indirecta
PyPIshellingham1.5.4indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsoupsieve2.9.1indirecta
PyPIsse-starlette3.4.6indirecta
PyPIstack-data0.6.3indirecta
PyPIstarlette1.3.1indirecta
PyPIstatsmodels0.14.6indirecta
PyPItabulate0.10.0indirecta
PyPIterminado0.18.1indirecta
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirecta
PyPItinycss21.5.1indirecta
PyPItokenize-rt6.2.0indirecta
PyPItomli2.4.1indirecta
PyPItornado6.5.7indirecta
PyPItraitlets5.15.1indirecta
PyPItruststore0.10.4indirecta
PyPItyper0.27.0indirecta
PyPItypes-pyyaml6.0.12.20260724indirecta
PyPItypes-requests2.33.0.20260712indirecta
PyPItyping-extensions4.16.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.2indirecta
PyPItzdata2026.3indirecta
PyPIuncalled-for0.3.2indirecta
PyPIuri-template1.3.0indirecta
PyPIurllib32.7.0indirecta
PyPIuvicorn0.52.0indirecta
PyPIvcrpy8.3.0indirecta
PyPIwatchfiles1.2.0indirecta
PyPIwcwidth0.8.2indirecta
PyPIwebcolors25.10.0indirecta
PyPIwebencodings0.5.1indirecta
PyPIwebsocket-client1.9.0indirecta
PyPIwebsockets17.0indirecta
PyPIwidgetsnbextension4.0.15indirecta
PyPIwrapt2.3.0indirecta
PyPIzipp4.1.0indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:financetoolkit@2.2.0 arrastra 31 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

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