Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.31.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-12 02:04 UTC

ml4t / backtest

Event-driven backtesting engine with realistic execution, portfolio, and risk modeling.

PythonMIT★ 22 зірки⑂ 14 форківз лист. 2025 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено

ml4t/backtest має індекс здоров’я 81 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (92/100), найнижчий — Community & Adoption (43/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

81
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»).

81
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 69 калібровано до 81 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

ML for TradingОрганізація
109 підписників9 публічних репозиторіївз бер. 2017 р.

За цим репозиторієм стоїть організація — спільна, підзвітна опіка, здатна пережити будь-якого окремого мейнтейнера.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIml4t-backtest0.1.3-350 днів томуalgorithmic-tradingbacktestingevent-drivenexecutionfinancepolarsportfolioquantitative-financerisk-managementsimulationtrading

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

85Відмінний · 21% загального індексу
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість pushостанній push 0 дн. тому
16.6/36Ритм комітів24/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів162 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained26 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year162
human_commit_share0,98
days_since_last_push0
active_weeks_last_year24
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізиопубліковано 29 релізів
36/36Свіжість релізівостанній реліз 0 дн. тому
27/27Ритм релізівреліз кожні ~10,9 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count29
latest_release_tagv0.1.3
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases10,9

Спільнота та впровадження

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

43Слабкий · 17% загального індексу
Як обчислюється оцінка
21.4/60Зірки22 зірок
9.3/25Форки14 форків
0/15Спостерігачі1 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks14
stars22
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензіявизнана ліцензія (MIT)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges3
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateтак

Сталість та врядування

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

61Помірний · 23% загального індексу
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-факторна 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
0/22.5Розподіл комітівголовний контриб’ютор — автор 100% комітів
1.4/13.5Широта контриб’юторів1 контриб’юторів
3/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1
Як обчислюється оцінка
42/42Вирішення issueзакрито 100% issue
26.9/30Прийняття PRзлито 43/48 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptanceзлито 0/1 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 0/28 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs43
open_issues0
closed_issues30
prs_merged_7d6
prs_decided_7d9
prs_merged_30d7
prs_decided_30d10
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs5
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власникау власності організації
0/20Верифікований доменстатус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
14.7/25Охоплення власника109 підписників у ml4t
19.3/25Послужний список9 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~9 р.
Використані вхідні дані
followers109
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginml4t
public_repos9
account_age_days3 448
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікаційостання публікація 0 дн. тому
20/20Історія версій35 опублікованих версій
20/20Не застарілийактивний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesml4t-backtest
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

92Відмінний · 19% загального індексу
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI6 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests24 out of 24 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_configтак

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінкаhttps://www.ml4trading.io/docs/backtest/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми12 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsalgorithmic-trading, backtesting, event-driven, execution-modeling, finance, machine-learning-for-trading, ml4t, portfolio, python, quantitative-finance, risk-management, trading
has_wikiні
homepagehttps://www.ml4trading.io/docs/backtest/
docs_sitehttps://www.ml4trading.io/docs/backtest/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

55Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

55Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionнемає даних
2.5/2.5CI-Tests24 out of 24 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-ReviewFound 0/28 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензіяlicense file detected
7.5/7.5Maintained26 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packagingpackaging workflow detected
5/5Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
0/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5Security-Policysecurity policy file detected
0/7.5Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities48 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,5
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection. Залишкові ваги перенормовано.

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.

81Відмінний · 4% загального індексу
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентівAGENTS.md, CLAUDE.md, src/ml4t/backtest/AGENTS.md, src/ml4t/backtest/accounting/AGENTS.md, src/ml4t/backtest/analytics/AGENTS.md, src/ml4t/backtest/core/AGENTS.md, src/ml4t/backtest/execution/AGENTS.md, src/ml4t/backtest/risk/AGENTS.md, src/ml4t/backtest/risk/portfolio/AGENTS.md, src/ml4t/backtest/risk/position/AGENTS.md, src/ml4t/backtest/strategies/AGENTS.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітівнамір зазначено у 98 з 98 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url
legible_history_share1
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md, src/ml4t/backtest/AGENTS.md, src/ml4t/backtest/accounting/AGENTS.md, src/ml4t/backtest/analytics/AGENTS.md, src/ml4t/backtest/core/AGENTS.md, src/ml4t/backtest/execution/AGENTS.md, src/ml4t/backtest/risk/AGENTS.md, src/ml4t/backtest/risk/portfolio/AGENTS.md, src/ml4t/backtest/risk/position/AGENTS.md, src/ml4t/backtest/strategies/AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes1 608
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
11/11Статична перевірка типівsrc/ml4t/backtest/py.typed
10/10Відтворюване середовищеlockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентамисеред останніх 100 комітів немає створених агентом
8/8Автоматизоване супроводження2 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configssrc/ml4t/backtest/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,02
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований кодPython з конфігурацією перевірки типів (src/ml4t/backtest/py.typed)
54/55Керовані розміри файлів4/213 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes133 459
source_files_sampled213
oversized_source_files4
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto)не застосовно до цього типу програмного забезпечення
0/20Сервер MCPне застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40Придатні до запуску прикладиexamples, 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

22зірок GitHub
1контриб'юторів
162комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
29релізів
1бас-фактор
0відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository
  • deps.dev does not index pypi:ml4t-backtest@0.1.3; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 14 ⇿
0Зірки
14Форки
8Релізи

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.

03581013151412026-042026-062026-08
Мажорні 0Мінорні 0Патчі 0
OpenSSF Scorecard 5.5 / 10
5.5сукупно

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 · 2026-08-12 02:03 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
н/дBranch-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-Tests24 out of 24 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 0/28 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
10Maintained26 commit(s) and 0 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
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities48 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 7
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIml4t-specs>=0.1.2,<0.2pyproject.toml
PyPIpolars>=1.36.1pyproject.toml
PyPIpandas>=2.3.3pyproject.toml
PyPIpandas>=3.0.5pyproject.toml
PyPInumpy>=2.3.2pyproject.toml
PyPIPyYAML>=6.0.3pyproject.toml
PyPIpandas-market-calendars>=5.2.4pyproject.toml
Усі залежності не зібрано

Не вдалося зібрати розв'язаний набір залежностей для цього звіту: GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

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.

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 v0.31.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистикаPyPI.