Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-05 21:36 UTC

ArturSepp / QuantInvestStrats

qis - performance analytics, portfolio backtesting, risk analysis, and factsheet reporting in Python.

PythonMIT★ 628 зірок⑂ 71 форкз груд. 2022 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#asset-management#investment-analysis#portfolio-optimization#quantitative-finance#python#portfolio-risk-management#performance-attribution#data-analysis#data-visualization

ArturSepp/QuantInvestStrats має індекс здоров’я 91 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (90/100), найнижчий — Sustainability & Governance (66/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

91
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»).

91
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 77 калібровано до 91 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
PyPIqis5.22.210 4992030 днів томуquantitative-financeinvestment-strategiesportfolio-analyticsfinancial-data-visualizationbacktestingperformance-attributionrisk-analysisfinancial-statisticstrading-strategiesportfolio-optimizationsystematic-strategiesvolatility

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

88Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

86Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
21.5/36Ритм комітів — 31/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 353 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year353
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year31

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 32 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~3 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count32
latest_release_tagv5.22.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases3

Спільнота та впровадження

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

71Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

68Добрий
Як обчислюється оцінка
45.4/60Зірки — 628 зірок
15.4/25Форки — 71 форків
6.7/15Спостерігачі — 17 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks71
stars628
watchers17
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)

67Добрий
Як обчислюється оцінка
53.6/80Щомісячні завантаження — 10 499 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesqis
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads10 499
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?

66Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

29У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
4.4/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 80% комітів
9.5/13.5Широта контриб’юторів — 7 контриб’юторів
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled7
top_contributor_share0,804

Реактивність на issue та PR

91Відмінний
Як обчислюється оцінка
42/42Вирішення issue — закрито 100% issue
30/30Прийняття PR — злито 63/63 вирішених PR
13/13Newcomer PR acceptance — злито 2/2 PR від новачків за 30 дн.
6/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 9/21 approved changesets -- score normalized to 4
Використані вхідні дані
merged_prs63
open_issues0
closed_issues5
prs_merged_7d23
prs_decided_7d23
prs_merged_30d60
prs_decided_30d60
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs0
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d2

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 019
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 — 203 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesqis
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

90Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 5 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 9 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configні

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://quantinveststrats.readthedocs.io/en/latest/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 9 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsasset-management, investment-analysis, portfolio-optimization, quantitative-finance, python, portfolio-risk-management, performance-attribution, data-analysis, data-visualization
has_wikiтак
homepagehttps://quantinveststrats.readthedocs.io/en/latest/
docs_sitehttps://quantinveststrats.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?

70Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

62Помірний
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
2.5/2.5CI-Tests — 9 out of 9 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
3/7.5Code-Review — Found 9/21 approved changesets -- score normalized to 4
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
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 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 — 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.
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_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6,2
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): 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_packages202
unassessed_packages31
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 202 резолвлених залежностей із OSV. 31 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.

72Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
38.9/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 73 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,73
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes20 599

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

58Помірний
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
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
5/8Автоматизоване супроводження — автоматизацію залежностей налаштовано, але у вибірці комітів її не видно
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
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.3/55Керовані розміри файлів — 5/390 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes98 845
source_files_sampled390
oversized_source_files5

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

628зірок GitHub
7контриб'юторів
353комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
32релізів
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:qis@5.22.2; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 71 ⇿
0Зірки
71Форки
27Релізи

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.

01325385063757142023-092025-022026-08
Мажорні 0Мінорні 12Патчі 15

Кожна точка охоплює 3 днів.

OpenSSF Scorecard 6.2 / 10
6.2сукупно

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 21:35 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests9 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4Code-ReviewFound 9/21 approved changesets -- score normalized to 4
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 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
н/дPackagingpackaging workflow not detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
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.
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 9
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPInumba>=0.63.0pyproject.toml
PyPInumpy>=2.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.12.0pyproject.toml
PyPIstatsmodels>=0.14.0pyproject.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
Усі залежності 233

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 24 прямих і 209 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPImatplotlib—пряма
PyPImatplotlib3.10.9пряма
PyPImatplotlib3.11.1пряма
PyPInumba—пряма
PyPInumba0.67.0пряма
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
PyPIscipy—пряма
PyPIscipy1.15.3пряма
PyPIscipy1.17.1пряма
PyPIscipy1.18.0пряма
PyPIseaborn—пряма
PyPIseaborn0.13.2пряма
PyPIstatsmodels—пряма
PyPIstatsmodels0.14.6пряма
PyPIaccessible-pygments0.0.5непряма
PyPIalabaster1.0.0непряма
PyPIanyio4.14.2непряма
PyPIappnope1.0.0непряма
PyPIargon2-cffi25.1.0непряма
PyPIargon2-cffi-bindings26.1.0непряма
PyPIarrow1.4.0непряма
PyPIasttokens3.0.2непряма
PyPIasync-lru2.3.0непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.15.0непряма
PyPIbleach6.4.0непряма
PyPIboolean-py5.0непряма
PyPIcachecontrol0.14.4непряма
PyPIcertifi2026.7.22непряма
PyPIcffi2.1.1непряма
PyPIcharset-normalizer3.5.1непряма
PyPIclick8.4.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcontourpy1.3.2непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcoverage7.15.4непряма
PyPIcurl-cffi0.16.1непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIcyclonedx-python-lib11.12.0непряма
PyPIdebugpy1.8.21непряма
PyPIdecorator5.3.1непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdocutils0.21.2непряма
PyPIdocutils0.22.4непряма
PyPIet-xmlfile2.0.0непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfastjsonschema2.22.2непряма
PyPIfilelock3.32.3непряма
PyPIfonttools4.63.0непряма
PyPIfqdn1.5.1непряма
PyPIfsspec—непряма
PyPIfsspec2026.7.0непряма
PyPIfuro—непряма
PyPIfuro2025.12.19непряма
PyPIgreenlet3.5.5непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhtml5lib1.1непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIidna3.19непряма
PyPIimagesize2.0.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIinterrogate1.7.0непряма
PyPIipykernel—непряма
PyPIipykernel7.3.0непряма
PyPIipython8.39.0непряма
PyPIipython9.16.1непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIipywidgets—непряма
PyPIipywidgets8.1.9непряма
PyPIisoduration20.11.0непряма
PyPIjedi0.20.0непряма
PyPIjinja2—непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjson50.15.0непряма
PyPIjsonpointer3.1.1непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter—непряма
PyPIjupyter1.1.1непряма
PyPIjupyter-builder1.2.2непряма
PyPIjupyter-client8.9.1непряма
PyPIjupyter-console6.6.3непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyter-events0.12.1непряма
PyPIjupyter-lsp2.3.1непряма
PyPIjupyter-server2.20.0непряма
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4непряма
PyPIjupyterlab—непряма
PyPIjupyterlab4.6.3непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIjupyterlab-server2.28.0непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.17непряма
PyPIkiwisolver1.5.0непряма
PyPIlark1.3.1непряма
PyPIlicense-expression30.4.4непряма
PyPIllvmlite0.49.0непряма
PyPIlxml6.1.2непряма
PyPImarkdown3.10.3непряма
PyPImarkdown-it-py3.0.0непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.2непряма
PyPImdit-py-plugins0.6.1непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImistune3.3.4непряма
PyPImsgpack1.2.1непряма
PyPImultitasking0.0.13непряма
PyPImyst-parser—непряма
PyPImyst-parser4.0.1непряма
PyPImyst-parser5.1.0непряма
PyPInarwhals2.25.0непряма
PyPInbclient0.11.0непряма
PyPInbconvert7.17.1непряма
PyPInbformat5.11.1непряма
PyPInest-asyncio21.7.2непряма
PyPInotebook—непряма
PyPInotebook7.6.2непряма
PyPInotebook-shim0.2.4непряма
PyPIoverrides7.7.0непряма
PyPIpackageurl-python0.17.6непряма
PyPIpackaging26.3непряма
PyPIpandas-datareader—непряма
PyPIpandas-datareader0.10.0непряма
PyPIpandas-datareader0.11.1непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.7непряма
PyPIpatsy1.0.2непряма
PyPIpeewee4.3.0непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIpip26.2.1непряма
PyPIpip-api0.0.34непряма
PyPIpip-audit2.10.1непряма
PyPIpip-requirements-parser32.0.1непряма
PyPIplatformdirs4.11.3непряма
PyPIplotly—непряма
PyPIplotly6.9.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIprometheus-client0.26.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.53непряма
PyPIprotobuf7.36.0непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIpsycopg2—непряма
PyPIpsycopg22.9.12непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpy1.11.0непряма
PyPIpy-serializable2.1.0непряма
PyPIpyarrow—непряма
PyPIpyarrow25.0.1непряма
PyPIpybloqs—непряма
PyPIpybloqs1.4.3непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpygments2.21.0непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-cov—непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpytest-mock—непряма
PyPIpytest-mock3.15.1непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-json-logger4.2.0непряма
PyPIpytz2026.3.post1непряма
PyPIpywinpty3.0.5непряма
PyPIpyzmq27.2.0непряма
PyPIqis5.22.2непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIrfc3339-validator0.1.4непряма
PyPIrfc3986-validator0.1.1непряма
PyPIrfc3987-syntax1.1.0непряма
PyPIrich15.0.0непряма
PyPIroman-numerals4.1.0непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIrpds-py2026.6.3непряма
PyPIruff—непряма
PyPIruff0.14.2непряма
PyPIsend2trash2.1.0непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPIsetuptools84.0.0непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsnowballstemmer3.1.1непряма
PyPIsortedcontainers2.4.0непряма
PyPIsoupsieve2.9.2непряма
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
PyPIsqlalchemy—непряма
PyPIsqlalchemy2.0.52непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPItabulate0.10.0непряма
PyPIterminado0.18.1непряма
PyPItinycss21.5.1непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItomli-w1.2.0непряма
PyPItornado6.5.8непряма
PyPItraitlets5.16.1непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItzdata2026.3непряма
PyPIuri-template1.3.0непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIwcwidth0.8.2непряма
PyPIwebcolors25.10.0непряма
PyPIwebencodings0.6.1непряма
PyPIwebsocket-client1.9.0непряма
PyPIwebsockets16.1.1непряма
PyPIwebsockets17.0.1непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.16непряма
PyPIyfinance—непряма
PyPIyfinance1.6.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 202 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 прямі. 31 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/QuantInvestStrats. Читати поруч →

100streamlit/streamlitStreamlit — A faster way to build and share data apps.Винятковий100reflex-dev/reflex🕸️ Web apps in pure Python 🐍Винятковий99apache/supersetApache Superset is a Data Visualization and Data Exploration PlatformВинятковий98gradio-app/gradioBuild and share delightful machine learning apps, all in Python. 🌟 Star to support our work!Винятковий100matplotlib/matplotlibmatplotlib: plotting with PythonВинятковий100scikit-learn/scikit-learnscikit-learn: machine learning in PythonВинятковий

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.