Free codegen key लें

Email डालिए। हम free codegen API key और ऊपर वाला 2-minute quickstart भेज देंगे। एक launch email और कभी-कभार progress note।

देखें कैसे TradingView से trade-by-trade match होता है ↗GitHub पर open source

Hosted Studio Q4 2026 में launch होगा। आज open-source CLI से self-host कर सकते हैं।

Try करें · 2 min

free tier

01Free codegen API key लें

नीचे waitlist में अपना email डालिए। Key seconds में email पर आ जाएगी, codegen API पर तुरंत use कर सकते हैं।

02अपनी Pine को C++ में transpile करें

bash

curl -X POST https://codegen.pineforge.dev/transpile \
  -H "Authorization: Bearer $PINEFORGE_KEY" \
  --data-binary @strategy.pine > strategy.cpp

03अपने OHLCV CSV पर backtest करें

bash

docker run --rm \
  -v $(pwd)/strategy.cpp:/in/strategy.cpp \
  -v $(pwd)/ohlcv.csv:/in/ohlcv.csv \
  ghcr.io/fullpass-4pass/pineforge-engine:latest > report.json

Playground try करें (signup नहीं)हमने जो 167 backtests चलाए हैं देखें (gallery)

165/167

strict TV parity

trade-by-trade · 167 reference strategies

49/50

vs PyneCore 46/50

तीन engines की एक ही track पर competition; PineForge आगे

~98%

strategy coverage

जो असली Pine v6 scripts use करती हैं; पूरी table /coverage पर

218k+

trades validated

167-strategy corpus में कुल

Open core

Apache runtime · proprietary codegen

runtime audit करें · free codegen API tier · docker से चलाएँ

strategy.pine→libgenerated.so→report.json

compile cache: HIT·4.2k bars / 38ms

PineScript v6

//@version=6
strategy("EMA Cross", overlay=true, initial_capital=10000)

length = input.int(14, "Length")
sig    = ta.ema(close, length)

if ta.crossover(sig, sig[1])
    strategy.entry("long", strategy.long)

if ta.crossunder(sig, sig[1])
    strategy.close("long")

Generated C++ · emitted by codegen

class GeneratedStrategy : public BacktestEngine {
    ta::EMA          _ta_ema_1{14};
    Series<double>  _s_sig{500};

    void on_bar(const Bar& bar) override {
        int    length = get_input_int("Length", 14);
        double sig    = _ta_ema_1.compute(bar.close);
        _s_sig.push(sig);

        if (sig > _s_sig[1] && _s_sig[1] <= _s_sig[2])
            strategy_entry("long", true);
        if (sig < _s_sig[1] && _s_sig[1] >= _s_sig[2])
            strategy_close("long");
    }
};

Trades

142

Net P&L

+$3,184.62

Sharpe

1.48

Max DD

−12.7%

TradingView exports के साथ validated

ma-cross paritysupertrend parityinside-bar paritystochastic-slow paritypivot-ext parity4ema-rsi parityliquidity-sweep paritymarket-shift paritymacd-histogram paritydonchian-breakout paritymatrix-pca parityregex-filter parity

किसके लिए

सबसे पहले solo quants के लिए बना है।

◇01 / B2C primary

Solo quant traders

—आपका data, आपकी machine, कोई premium tier नहीं।
—Optuna — कोई भी custom objective।
—Webhooks बिना rate limits के।

Open-source CLI आज · Studio Q4 2026

Strategy marketplace बना रहे हैं? Seller pitch देखें →

Desk या छोटा fund चला रहे हैं? Institutional pitch देखें →

PineForge क्यों

तीन चीज़ें जो TradingView का runtime नहीं देगा।

01 / DETERMINISM

वही script, वही data, वही trades। Byte-reproducible।

02 / SPEED

Native C++। 50k bars कुछ milliseconds में।

03 / OWNERSHIP

आपका data, आपकी machine, आपकी strategy। Default पर offline।

AI assistants के लिए

PineForge को Claude, Cursor, या किसी भी MCP client से use करें।

हमारा Model Context Protocol server आपके AI agent को codegen API और local Docker से जोड़ता है। अपनी strategy से natural language में बात कीजिए। Backtest local रहता है — सिर्फ़ Pine source network पर जाता है।

Install (एक command)OHLCV आपकी machine पर रहता है।

npx -y @pineforge/codegen-mcp

Exposed tools

·transpile_pine — Pine v6 → C++
·backtest_pine — local Docker backtest
·get_quota — अपना free tier usage check करें
·pull_engine_image — latest runtime fetch करें

पूरा setup देखें →

PineForge कहाँ बैठता है

एक runtime जो ऐसे corner में बैठा है जहाँ कोई और नहीं।

पाँच axes जो उस quant के लिए matter करते हैं जो strategy को product बनाकर ship करना चाहता है। PineForge पाँचों के around बना है।

Axes PineForge की thesis test करने के लिए चुने गए। Public docs और benchmarks से score किया। Methodology →

PineForge vs TradingView

WINS

5 / 5

SPEED

PRIVACY

LICENSE

OSS

DATA

PineForge vs MQL5 Market

WINS

4 / 5

SPEED

PRIVACY

-1

LICENSE

OSS

DATA

PineForge vs QuantConnect

WINS

4 / 5

SPEED

PRIVACY

LICENSE

OSS

DATA

1 tie

PineForge vs Backtrader

WINS

3 / 5

SPEED

PRIVACY

LICENSE

OSS

-2

DATA

1 tie

Engine और axis के हिसाब से differentiation scores
Engine	Native speed	Source privacy	License control	OSS audit	Data freedom
PineForge	5/5	4/5	5/5	3/5	5/5
TradingView	2/5	2/5	1/5	0/5	2/5
MQL5 Market	4/5	5/5	3/5	0/5	3/5
QuantConnect	3/5	1/5	1/5	3/5	4/5
Backtrader	1/5	0/5	0/5	5/5	5/5

Capabilities

पाँच चीज़ें जो आप अकेले TradingViewपर नहीं कर सकते।

shipped

अपना data खुद लाइए

कोई भी custom data चलाइए — daily, intraday, alt — TradingView की symbol restrictions के बिना।

shipped

किसी भी cadence पर intra-bar resolution

Sub-bar resolution के साथ bar के अंदर तक जाइए। अब last-tick approximation नहीं।

building Q3 2026

Custom objective के साथ Optuna

किसी भी objective function से optimize करें — Sharpe, drawdown, profit factor, अपना खुद का।

building Q3 2026

TradingView-shaped webhooks से forward-test

Walk-forward analysis built-in। Out-of-sample default है, बाद की सोच नहीं।

designed 2027

Strategy marketplace · compiled .so बेचें

Compiled .so बेचिए। Time-bound, machine-bound, broker-bound — limits आप तय करते हैं, platform नहीं।

अपना data खुद लाइएexpand

कोई भी OHLCV CSV — आपका tick data, आपका custom feed, आपकी alternative-asset history। Offline, CI में, Docker में चलाइए। न upload, न API key।

किसी भी cadence पर intra-bar resolutionexpand

छह distribution modes (uniform, cosine, triangle, endpoints, front/back-loaded), optionally volume-weighted। 95–105 के bar के अंदर $100 का limit exactly $100 पर fill होगा — TradingView का bar magnifier, बिना subscription के।

Custom objective के साथ Optunaexpand

Sharpe, Sortino, drawdown, profit factor — या कोई भी one-line lambda जो optimizer को chase करनी हो।

def objective(report):
  return 0.6 * report.sharpe - 0.3 * report.max_dd + 0.1 * report.profit_factor

TradingView-shaped webhooks से forward-testexpand

TradingView alerts का drop-in replacement। वही JSON shape, वही runtime जो आपका backtest चला रहा है — कोई rate limit नहीं, कोई replay drift नहीं।

Strategy marketplace · compiled .so बेचेंexpand

AES-256-GCM encrypted shared library। Ed25519-signed, machine-bound, time-bounded licenses। Buyers केवल वो inputs tune करते हैं जो आप expose करें; source कभी नहीं देखते।

कैसे काम करता है

चार stages।
कोई hidden state नहीं।

01 / input

.pine source

आपकी file

02 / parse

AST + type-check

Pine v6 spec

03 / transpile

C++ codegen

कोई runtime tax नहीं

04 / compile + run

Native binary

~12ms / 50k bars

05 / validate

Trade-by-trade

165/167 strict

01 · input

.pine source

आपकी file

02 · parse

AST + type-check

Pine v6 spec

03 · transpile

C++ codegen

कोई runtime tax नहीं

04 · compile + run

Native binary

~12ms / 50k bars

05 · validate

Trade-by-trade

165/167 strict

Studio preview

एक report — हर वो number जिस पर आप actually trust करते हैं।

ETHUSDT · 15m2025-07 → 2026-04EMA Cross · L=21

Net

+31.84%

Sharpe

1.48

Max DD

−12.7%

Win rate

52.1%

Trades

142

Profit factor

1.71

Equity curve · vs Buy & HoldPineForgeB&H

Jul '25Sep '25Nov '25Jan '26Mar '26आज

PineScript v6 coverage

Language का ~90%।
Strategies actually जो use करती हैं उसका ~98%।

Drawing primitives, alerts, और live-tick semantics design से बाहर हैं — PineForge offline चलता है। जो भी trade decide करता है वो सब अंदर है।

पूरी function-by-function coverage

ta.* — 59 functions + 8 series + pivot helper (67 classes)	68/68	100%
math.* — deterministic + rolling	core	supported
str.* — format · split · regex · tostring	core	supported
strategy.* — orders · accessors · risk gates	full	100%
array⟨T⟩ · map⟨K,V⟩ · UDT	via codegen	supported
matrix⟨T⟩ — Eigen-backed	50+ ops	supported
request.security — ratio · calendar · lower-TF	core	supported
drawing & alerts	—	out of scope

TradingView parity

हम engine पर trust करने को नहीं कहते।
हम उसे diff करते हैं।

हर release TradingView के CSV exports के against trade-by-trade validate होती है — 167 reference strategies, पूरा corpus open-source।

165/167

strategies strict parity पर

Excellent165Strong2Weak / fail0

Three-engine bake-off · 50 strategies · वही OHLCV

PineForge PyneCore और PineTS के मुकाबले कहाँ खड़ा है।

पूरी comparison और reproduction recipe

C++ static lib

PineForge

49 / 50

49 excellent · 1 strong · 0 weak

Python (cloud-transpiled)

PyneCore

46 / 50

46 excellent · 1 strong · 2 moderate · 1 weak

TypeScript (LuxAlgo)

PineTS

indicators only

strategy backtester upstream roadmap पर है

जो 3-strategy gap है (06-liquidity-sweep, 07-scalping-strategy, 49-partial-exit-qty-percent) वो consistently bracket / trail / partial-exit semantics में है, जहाँ PyneCore का broker emulator TV से अलग है। Per-strategy breakdown देखें →

आगे क्या

Backtest शुरुआत है। Live मक़सद है।

अभी
shipped
Deterministic batch backtests
Pine v6 → C++ → trades। 165/167 strict TV parity, 81% line coverage, open-source pineforge-engine।
Q3 2026
building
Forward-test + Optuna optimization
Streaming feed_bar() API। Multi-window robustness scoring।
Q4 2026
next
Hosted Studio · paper trading
Code · Backtest · Optimize · Compare workspace। Launch पर एक broker bridge।
2027
later
Live execution · marketplace
Multi-broker fills। Encrypted strategy distribution। हर order के लिए audit log।

PineScript backtests,deterministic,आपके data पर।

सबसे पहले solo quants के लिए बना है।

Solo quant traders

तीन चीज़ें जो TradingView का runtime नहीं देगा।

वही script, वही data, वही trades। Byte-reproducible।

Native C++। 50k bars कुछ milliseconds में।

आपका data, आपकी machine, आपकी strategy। Default पर offline।

PineForge को Claude, Cursor, या किसी भी MCP client से use करें।

एक runtime जो ऐसे corner में बैठा है जहाँ कोई और नहीं।

पाँच चीज़ें जो आप अकेले TradingViewपर नहीं कर सकते।

चार stages।कोई hidden state नहीं।

एक report — हर वो number जिस पर आप actually trust करते हैं।

Language का ~90%।Strategies actually जो use करती हैं उसका ~98%।

हम engine पर trust करने को नहीं कहते।हम उसे diff करते हैं।

Backtest शुरुआत है। Live मक़सद है।

जब Studio खुले, तब वहाँ हों।

चार stages।
कोई hidden state नहीं।

Language का ~90%।
Strategies actually जो use करती हैं उसका ~98%।

हम engine पर trust करने को नहीं कहते।
हम उसे diff करते हैं।