Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.31.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-12 23:26 UTC

ranaroussi / quantstats

Portfolio analytics for quants, written in Python

PythonApache-2.0★ 7 542 зірки⑂ 1 226 форківз трав. 2019 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено

ranaroussi/quantstats має індекс здоров’я 73 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Community & Adoption (79/100), найнижчий — Security (53/100). Останнє оновлення було 23 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

73
загалом / 100
Добрий

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»).

73
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 64 калібровано до 73 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Ran AroussiОсобистий обліковий запис
3 904 підписники102 публічні репозиторіїз лист. 2011 р.Automaze

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIquantstats0.0.81302 15777211 днів томуalgo-tradingalgorithmic-tradingalgotradingfinanceplottingportfolioquantquantitative-analysisquantitative-tradingvisualization

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

58Помірний · 21% загального індексу
Як обчислюється оцінка
28.8/36Свіжість pushостанній push 23 дн. тому
2.8/36Ритм комітів4/52 тижнів із комітами
13.8/18Обсяг комітів33 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
commits_last_year33
human_commit_share0,99
days_since_last_push23
active_weeks_last_year4
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізиопубліковано 32 релізів
16.2/36Свіжість релізівостанній реліз 211 дн. тому
27/27Ритм релізівреліз кожні ~17,7 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasesнемає даних
Використані вхідні дані
releases_count32
latest_release_tagv0.0.81
releases_from_tagsні
days_since_latest_release211
mean_days_between_releases17,7
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Спільнота та впровадження

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

79Добрий · 17% загального індексу
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки7 542 зірок
25/25Форки1 226 форків
11.6/15Спостерігачі121 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks1 226
stars7 542
watchers121
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензіявизнана ліцензія (Apache-2.0)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges6
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateні
Як обчислюється оцінка
73.1/80Щомісячні завантаження302 157 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстріця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesquantstats
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads302 157
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?

63Помірний · 23% загального індексу
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-факторна 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
2.7/22.5Розподіл комітівголовний контриб’ютор — автор 88% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів28 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled28
top_contributor_share0,879
Як обчислюється оцінка
40.6/42Вирішення issueзакрито 97% issue
12.7/30Прийняття PRзлито 62/147 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptanceза 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 0/25 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs62
open_issues11
closed_issues319
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,967
closed_unmerged_prs85
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власникаособистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований доменне застосовно до користувацьких облікових записів
25/25Охоплення власника3 904 підписників у ranaroussi
25/25Послужний список102 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~14 р.
Використані вхідні дані
followers3 904
owner_typeUser
is_verified
owner_loginranaroussi
public_repos102
account_age_days5 389
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно1 пакет(ів) у pypi
26/35Свіжість публікаційостання публікація 211 дн. тому
20/20Історія версій77 опублікованих версій
20/20Не застарілийактивний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesquantstats
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish211

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

72Добрий · 19% загального індексу
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI2 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера.flake8
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests0 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configні

Документація

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
0/15Сайт документації / домашня сторінка
10/10Опис репозиторію
10/10Теми11 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsquant, algotrading, algorithmic-trading, quantitative-trading, quantitative-analysis, algo-trading, python, visualization, plotting, quantitative-finance, finance
has_wikiтак
homepage
docs_site
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

53Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

41Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Tests0 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-ReviewFound 0/25 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
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
0/7.5Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
0/5Packagingнемає даних
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-Releasesнемає даних
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4,1
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Packaging, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщеньжодна пряма залежність не має відомих сповіщень
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщеньжодна непряма залежність не має відомих сповіщень
0/40Немає задавнених сповіщеньжодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages33
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:quantstats@0.0.81 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 33 пакетів. 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.

55Помірний · 4% загального індексу
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентівнемає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
36.6/40Читабельна історія комітівнамір зазначено у 68 з 99 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url
legible_history_share0,687
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера.flake8
11/11Статична перевірка типівquantstats/py.typed
0/10Відтворюване середовище
10/10Підтверджена практика роботи з агентами22 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження1 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configsquantstats/py.typed
agent_commit_share0,22
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,01
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований кодPython з конфігурацією перевірки типів (quantstats/py.typed)
46.8/55Керовані розміри файлів3/20 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes114 246
source_files_sampled20
oversized_source_files3

Ключові факти

7 542зірок GitHub
28контриб'юторів
33комітів за останні 12 місяців
23днів від останнього пушу
32релізів
1бас-фактор
11відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

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

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 1 226 ⇿
0Зірки
1 226Форки
32Релізи

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.

Показано лише найновішу історію — цей репозиторій перевищує вікно збору, тож найраніша історія не захоплена.

02505007501 0001 2501 226102021-052024-012026-08
Мажорні 0Мінорні 0Патчі 31

Кожна точка охоплює 5 днів.

OpenSSF Scorecard 4.1 / 10
4.1сукупно

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 · 2026-08-12 23:25 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
0CI-Tests0 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/25 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
н/дPackagingpackaging 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
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 8
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIpandas>=1.5.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.24.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.11.0pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.7.0pyproject.toml
PyPIseaborn>=0.13.0pyproject.toml
PyPItabulate>=0.9.0pyproject.toml
PyPIyfinance>=0.2.40pyproject.toml
PyPIpython-dateutil>=2.8.0pyproject.toml
Усі залежності 8

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 8 прямих і 0 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPImatplotlibпряма
PyPInumpyпряма
PyPIpandasпряма
PyPIpython-dateutilпряма
PyPIscipyпряма
PyPIseabornпряма
PyPItabulateпряма
PyPIyfinanceпряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:quantstats@0.0.81 тягне 33 пакетів, прямих і транзитивних: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 — прямі залежності.

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.

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.