Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-05 15:56 UTC

ArturSepp / OptimalPortfolios

Production-quality multi-asset portfolio optimisation and rolling backtesting in Python

PythonMIT★ 93 зірки⑂ 38 форківз лип. 2023 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#backtesting#backtesting-trading-strategies#cvxpy#optimal-portfolio#portfolio-optimization#asset-allocation#covariance-estimation#factor-models#python#quantitative-finance

ArturSepp/OptimalPortfolios має індекс здоров’я 86 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (88/100), найнижчий — Security (61/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

86
загалом / 100
Відмінний

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Метрики згруповано у зважені категорії на шкалі 1–100. Загальна оцінка починається як їхнє зважене середнє, відкаліброване за розподілом публічного реєстру, тож діапазони мають перцентильний зміст; коли публічні дані активують Політику юрисдикцій високого ризику, рейтинг коригується й отримує верхню межу 34 («У зоні ризику»).

86
Винятковий93-100Верхній щабель реєстру (≈ топ-5%); відповідає практично всім перевіреним критеріям
Відмінний80-92Сильний за всіма напрямами; незначні прогалини
Добрий65-79Здоровий; прогалини обмежені та керовані
Помірний50-64Прийнятний, але з помітними прогалинами; рекомендовано перевірку
Слабкий35-49Суттєві недоліки в кількох сферах
У зоні ризику20-34Суттєві слабкі місця; впровадження потребує обережності
Критичний1-19Серйозні проблеми (покинутий, єдиний мейнтейнер, без базової гігієни)
ЖиттєздатністьСпільнота тавпровадженняСталість таврядуванняІнженернаякістьБезпекаГотовність доШІ

Профіль оцінок

Кожна вісь — окрема категорія. Форма важить більше, ніж середнє: здоровий об'єкт заповнює всю фігуру, тоді як профіль із піками та провалами означає, що сила в одному вимірі маскує ризик в іншому.

Зважений загальний бал 72 калібровано до 86 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Artur SeppОсобистий обліковий запис
299 підписників12 публічних репозиторіївз трав. 2018 р.LGT Private Banking

Цей репозиторій належить особистому обліковому запису. Проєкт з єдиним власником несе більший ризик безперервності, ніж підтримуваний організацією.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIoptimalportfolios7.0.02 7911080 днів томуportfolio-optimizationquantitative-financeasset-allocationrisk-budgetingbacktestingcovariance-estimationlasso-regularizationcvxpy

Метрики за категоріями

Життєздатність

Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?

86Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
20.1/36Ритм комітів — 29/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 237 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 17 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year237
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year29

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 24 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~2,7 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count24
latest_release_tagv7.0.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases2,7

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

61Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

49Слабкий
Як обчислюється оцінка
31.9/60Зірки — 93 зірок
13.1/25Форки — 38 форків
3.9/15Спостерігачі — 6 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks38
stars93
watchers6
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

77Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges5
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesgithub.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

57Помірний
Як обчислюється оцінка
45.9/80Щомісячні завантаження — 2 791 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesoptimalportfolios
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2 791
unverified_packages_excluded—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Залежні пакети в реєстрі. Залишкові ваги перенормовано.

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

62Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

27У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
2.6/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 88% комітів
5.4/13.5Широта контриб’юторів — 4 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled4
top_contributor_share0,885

Реактивність на issue та PR

76Добрий
Як обчислюється оцінка
42/42Вирішення issue — закрито 100% issue
24/30Прийняття PR — злито 36/45 вирішених PR
10.5/13Newcomer PR acceptance — злито 33/41 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs36
open_issues0
closed_issues34
prs_merged_7d0
prs_decided_7d1
prs_merged_30d33
prs_decided_30d41
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs9
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d33
first_time_prs_decided_30d41

Власність та опіка

60Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
17.8/25Охоплення власника — 299 підписників у ArturSepp
20.1/25Послужний список — 12 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~8 р.
Використані вхідні дані
followers299
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginArturSepp
public_repos12
account_age_days3 018
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 0 дн. тому
20/20Історія версій — 108 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesoptimalportfolios
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

88Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 7 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configні
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Залишкові ваги перенормовано.

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://optimalportfolios.readthedocs.io/en/latest/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 10 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsbacktesting, backtesting-trading-strategies, cvxpy, optimal-portfolio, portfolio-optimization, asset-allocation, covariance-estimation, factor-models, python, quantitative-finance
has_wikiтак
homepagehttps://optimalportfolios.readthedocs.io/en/latest/
docs_sitehttps://optimalportfolios.readthedocs.io/en/latest/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?

61Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

51Помірний
Як обчислюється оцінка
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 — немає даних
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
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
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 17 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — немає даних
5/5Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
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.
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,1
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): CI-Tests, Packaging. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
0/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — транзитивний набір не відокремлюється від залежностей розробки й тестування в цьому обсязі
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages125
unassessed_packages25
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Непрямі залежності без відомих сповіщень, Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено 125 резолвлених залежностей із OSV. 25 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза межами звітованого переліку пакетів. Цей репозиторій не публікує пакета, який резолвить індекс, тож натомість оцінено граф залежностей репозиторію. Цей граф змішує закріплені версії для розробки й тестування зі справді постачаними залежностями, тож оцінюються лише задекларовані runtime-залежності; транзитивні знахідки подаються як контекст і в оцінку не входять. Досяжність не аналізується.

Готовність до ШІ

Наскільки репозиторій оснащений для розробки та супроводу за участі ШІ-агентів? Має свідомо малу вагу (4%): агентний інструментарій — реальний сигнал супроводу, але репозиторій без нього все одно може отримати 100/100.

67Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

63Помірний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
17.6/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 33 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,33
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes35 141

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

63Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 10 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,1
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.8/55Керовані розміри файлів — 1/225 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes83 162
source_files_sampled225
oversized_source_files1

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
0/20Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40Придатні до запуску приклади — examples, notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, notebooks
has_mcp_signalні
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto), Сервер MCP. Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

93зірок GitHub
4контриб'юторів
237комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
24релізів
1бас-фактор
0відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:optimalportfolios@7.0.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 38 ⇿
0Зірки
38Форки
20Релізи

Коли додано кожну зірку й форк — зібрано з GitHub і згруповано за днями. Кумулятивне зростання розміщено просто над денними додаваннями, з яких воно складається, тож їх видно одне проти одного: рівномірне органічне накопичення виглядає зовсім інакше, ніж різкий короткочасний сплеск. Там, де цю різницю можна виміряти, її подано як автентичність росту.

0102030403822023-082025-022026-08
Мажорні 0Мінорні 16Патчі 4

Кожна точка охоплює 3 днів.

OpenSSF Scorecard 5.1 / 10
5.1сукупно

Незалежна, не прив'язана до інструментів оцінка безпеки від відкритого проєкту OpenSSF Scorecard. Кожна перевірка винагороджує практику безпеки, а не інструмент конкретного постачальника. Перевірки, які Scorecard не зміг визначити, позначено н/д і виключено з оцінки безпеки (вони ніколи не зараховуються як нуль).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-05 15:56 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
н/дCI-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
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 17 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
н/дPackagingpackaging workflow not detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
0SASTno SAST tool detected
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 12
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPInumpy>=2.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.12.0pyproject.toml
PyPIpandas>=2.2.0pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.8.0pyproject.toml
PyPIseaborn>=0.13.0pyproject.toml
PyPIopenpyxl>=3.1.0pyproject.toml
PyPIPyYAML>=6.0pyproject.toml
PyPIcvxpy>=1.3.0pyproject.toml
PyPIscs>=3.2.4.post1,!=3.3.0pyproject.toml
PyPIquadprog>=0.1.11pyproject.toml
PyPIqis>=5.20.0pyproject.toml
PyPIfactorlasso>=0.17.0pyproject.toml
Усі залежності 150

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 30 прямих і 120 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIcvxpy—пряма
PyPIcvxpy1.7.5пряма
PyPIcvxpy1.9.2пряма
PyPIfactorlasso—пряма
PyPIfactorlasso0.17.0пряма
PyPImatplotlib—пряма
PyPImatplotlib3.10.9пряма
PyPImatplotlib3.11.1пряма
PyPInumpy—пряма
PyPInumpy2.2.6пряма
PyPInumpy2.4.6пряма
PyPInumpy2.5.2пряма
PyPIopenpyxl—пряма
PyPIopenpyxl3.1.5пряма
PyPIpandas—пряма
PyPIpandas2.3.3пряма
PyPIpandas3.0.5пряма
PyPIpyyaml—пряма
PyPIpyyaml6.0.3пряма
PyPIqis—пряма
PyPIqis5.20.0пряма
PyPIquadprog—пряма
PyPIquadprog0.1.13пряма
PyPIscipy—пряма
PyPIscipy1.15.3пряма
PyPIscipy1.17.1пряма
PyPIscipy1.18.0пряма
PyPIscs3.2.11пряма
PyPIseaborn—пряма
PyPIseaborn0.13.2пряма
PyPIaccessible-pygments0.0.5непряма
PyPIalabaster1.0.0непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.15.0непряма
PyPIboolean-py5.0непряма
PyPIcachecontrol0.14.4непряма
PyPIcertifi2026.7.22непряма
PyPIcffi2.1.1непряма
PyPIcharset-normalizer3.5.0непряма
PyPIclarabel0.11.1непряма
PyPIclick8.4.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcontourpy1.3.2непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcoverage7.15.4непряма
PyPIcurl-cffi0.16.0непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIcyclonedx-python-lib11.11.2непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdocutils0.21.2непряма
PyPIdocutils0.22.4непряма
PyPIet-xmlfile2.0.0непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIfilelock3.32.2непряма
PyPIfonttools4.63.0непряма
PyPIfuro—непряма
PyPIfuro2025.12.19непряма
PyPIhighspy1.15.1непряма
PyPIhtml5lib1.1непряма
PyPIidna3.18непряма
PyPIimagesize2.0.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIinterrogate—непряма
PyPIinterrogate1.7.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjoblib1.5.3непряма
PyPIjupyter—непряма
PyPIjupyterlab—непряма
PyPIkiwisolver1.5.0непряма
PyPIlicense-expression30.4.4непряма
PyPIllvmlite0.49.0непряма
PyPIlxml6.1.1непряма
PyPImarkdown3.10.3непряма
PyPImarkdown-it-py3.0.0непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImdit-py-plugins0.6.1непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImsgpack1.2.1непряма
PyPImultitasking0.0.13непряма
PyPImyst-parser—непряма
PyPImyst-parser4.0.1непряма
PyPImyst-parser5.1.0непряма
PyPInetworkx—непряма
PyPInotebook—непряма
PyPInumba0.67.0непряма
PyPIoptimalportfolios7.0.0непряма
PyPIosqp1.1.3непряма
PyPIpackageurl-python0.17.6непряма
PyPIpackaging26.3непряма
PyPIpatsy1.0.2непряма
PyPIpeewee4.3.0непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIpip26.2.1непряма
PyPIpip-api0.0.34непряма
PyPIpip-audit2.10.1непряма
PyPIpip-requirements-parser32.0.1непряма
PyPIplatformdirs4.11.2непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIprotobuf7.35.1непряма
PyPIpy1.11.0непряма
PyPIpy-serializable2.1.0непряма
PyPIpybloqs—непряма
PyPIpybloqs1.4.3непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-cov—непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpytz2026.3.post1непряма
PyPIqdldl0.1.9.post1непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIrich15.0.0непряма
PyPIroman-numerals4.1.0непряма
PyPIruff—непряма
PyPIruff0.16.2непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPIsetuptools84.0.0непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsnowballstemmer3.1.1непряма
PyPIsortedcontainers2.4.0непряма
PyPIsoupsieve2.9.2непряма
PyPIsparsediffpy0.3.0непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIsphinx8.1.3непряма
PyPIsphinx9.0.4непряма
PyPIsphinx9.1.0непряма
PyPIsphinx-basic-ng1.0.0b2непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0непряма
PyPIstatsmodels0.14.6непряма
PyPItabulate0.10.0непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItomli-w1.2.0непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItzdata2026.3непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwebsockets16.1.1непряма
PyPIwebsockets17.0.1непряма
PyPIyfinance—непряма
PyPIyfinance1.5.2непряма
Сповіщення про залежності 0

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 125 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 прямі. 25 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза наведеним переліком пакетів.

Жодне відоме сповіщення не стосується оцінених залежностей.

Сповіщення означає, що версія, записана в графі залежностей, потрапляє в уражений діапазон. Досяжність не аналізується, а граф містить піниї розробки й тестування — знахідка може стосуватися інструментів, а не поставленого коду.

Звіт у форматі JSON машиночитний

Зворотний зв’язок

Помітили щось хибне у цьому звіті або маєте чим поділитися? Неправильні вимірювання, непомічені інструменти, ідеї, запитання — усе доречно. Кожне повідомлення читається й отримує відповідь.

Повідомлення збережеться під час входу.

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з ArturSepp/OptimalPortfolios. Читати поруч →

99cvxpy/cvxpyA Python-embedded modeling language for convex optimization problems.Винятковий98nautechsystems/nautilus_traderProduction-grade Rust-native trading engine with deterministic event-driven architectureВинятковий100apache/airflowApache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflowsВинятковий100optuna/optunaA hyperparameter optimization frameworkВинятковий100reflex-dev/reflex🕸️ Web apps in pure Python 🐍Винятковий100numpy/numpyThe fundamental package for scientific computing with Python.Винятковий

Оцінки — це сигнали, а не гарантії. Вони відображають публічно видимі практики на GitHub — це не аудит коду й не гарантія безпеки.

Відсутні дані виключаються, а ваги перенормовуються — нуль за відсутність ніколи не ставиться. Методологія версіонована й відкрита: метрики v2.10.0, схема v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.