pineforge
Confronto engine · v0.2 · benchmark su 50 strategie

PineForge vs PyneCore.
Riproducibile, non retorico.

Ogni numero in questa pagina è generato da bash benchmarks/run_all.sh nella repo open-source pineforge-engine, sullo stesso feed Binance ETH/USDT 15 minuti da 41.307 barre. Riproducibile in ~3 minuti da un clone pulito, zero chiamate ad API esterne.

Fianco a fianco

Cosa ti dà davvero ogni engine.

CapacitàPineForgeTradingViewPyneCore
Backtest riproducibili bit per bit✓—◐
Runtime compilato nativo✓——
165/167 parità stretta con TV✓✓◐
Vendere strategie come binari compilati✓——
Licenze seller a scadenza✓——
Licenze seller vincolate alla macchina✓——
Runtime open-source auditabile✓—✓
Eseguire sui tuoi dati, sulla tua macchina✓—✓
Riproducibilità da audit per la compliance✓—◐
Integrazioni broker live native◐✓✓
Grado di match su 50 strategie

Quante delle 50 strategie raggiungono il tier eccellente contro TradingView.

C++ static lib
PineForge
49 / 50
Eccellente49Forte1Moderato0Debole0
Python (PyneSys cloud-compiled)
PyneCore
46 / 50
Eccellente46Forte1Moderato2Debole1
TypeScript (LuxAlgo)
PineTS
solo indicatori
Backtester di strategia—Indicatori per-bar✓10/10 indicatorimatch

L'esecuzione di strategie è in roadmap su PineTS. Misuriamo la precisione degli indicatori contro PineTS per triangolare le divergenze in floating-point.

I tier seguono la canonica parity sweep di PineForge: eccellente = tutte e quattro le dimensioni (delta del numero di trade, p90 di entry, p90 di exit, p90 di P&L) sotto soglia stretta e ≥95% di trade matchati; forte entro 5× la soglia stretta; moderato / debole / minimo a scendere. Le strategie che usano gli exit trail_* di TradingView ricevono il profilo soglia di produzione (tolleranze più ampie su exit + P&L).

Il delta di 3 strategie

Tre strategie spiegano tutta la differenza.

Su 47 strategie su 50 sia PineForge che PyneCore raggiungono l'eccellenza. Il gap di 3 non è casuale — ogni divergenza cade nella stessa categoria: bracket exit, trailing stop o chiusure parziali. Il broker emulator di PyneCore diverge da TV qui; PineForge replica TV trade per trade.

06-liquidity-sweep
bracket exit
PineForgeeccellente (88 / 88)·PyneCoremoderato (91)
93 trade TV nella finestra. PineForge ne matcha 88 entro le tolleranze strette. PyneCore ne genera 91 — drift di +3 sul conteggio, più drift sul prezzo di uscita per gli exit fermati dal bracket.
07-scalping-strategy
trailing stop (soglie di produzione)
PineForgeeccellente (412 / 429)·PyneCoremoderato (412)
429 trade TV nella finestra. PineForge: 412 matchati, tutte e quattro le dimensioni di parità entro le soglie di produzione. PyneCore: stesso numero matchato, ma p90 sul prezzo di uscita fuori soglia — l'aritmetica trail_offset del broker emulator diverge da TV.
49-partial-exit-qty-percent
chiusura parziale (qty_percent)
PineForgeeccellente (683 / 725)·PyneCoredebole (2.671)
La divergenza più netta del corpus. 725 trade TV, PineForge ne matcha 683 in parità stretta. PyneCore genera 2.671 trade — 3,7× il numero corretto. Causa radice: strategy.close(qty_percent=…) in PyneCore divide ogni entry in sub-exit per percentuale invece di una singola chiusura parziale. Issue upstream aperta a questo commit.
Dove vince ciascun engine

Non nascondiamo i nostri buchi. Nemmeno loro dovrebbero.

SCEGLI PINEFORGE QUANDO
  • Ti serve determinismo riproducibile bit per bit (gate in CI, audit trail, claim di parità verso clienti paganti).
  • Ti serve semantica fedele a TV su bracket exit, trailing stop o chiusure parziali. Le tre strategie sopra non lasciano spazio a interpretazioni.
  • Ti serve la velocità di un compilato nativo per i parameter sweep (Optuna su migliaia di combinazioni di parametri su feed da 50k barre).
  • Più avanti vuoi una UI Studio hosted — i tab Code · Backtest · Optimize · Compare · Reports arrivano in Q4 2026.
  • Prima o poi vuoi vendere strategie compilate ad altri trader. L'architettura distribuzione cifrata + license server è pubblica nella repo dell'engine.
SCEGLI PYNECORE QUANDO
  • Ti serve forward-test o esecuzione live oggi. PineForge li rilascia Q3-Q4 2026; PyneCore ce li ha adesso.
  • Vuoi un percorso di esecuzione strategia interamente in Python (integrazione più profonda con NumPy/Pandas, iterazione Jupyter-native).
  • Sei tranquillo sui caveat di bracket/trail/partial-exit (47/50 strategie non li toccano).
  • L'etica fully open-source ti pesa più del tradeoff sul transpiler chiuso. PyneCore è open end-to-end; il runtime di PineForge è OSS ma il codegen è closed.
  • Sei un contributor pesante e vuoi un progetto dove le tue PR atterrano direttamente sul percorso di esecuzione strategia.
Precisione indicatori

PineForge sta due ordini di grandezza più vicino a TradingView rispetto a PyneCore.

Drift indicatori vs TradingView (più basso = più vicino) PineForgePyneCore
ema21
1.9e-10·1.9e-8
sma21
1.9e-10·1.9e-8
rsi14
9.7e-11·9.7e-9
atr14
2.8e-10·2.8e-8
macd_line
2.3e-10·2.3e-8
macd_signal
2.4e-10·2.4e-8
bb_basis
0·0
bb_upper
1.9e-10·1.9e-8
1e-12errore assoluto · scala log1e-7

Cifre di drift dallo sweep di benchmark in-tree, su HEAD. Metodologia →

Non fidarti della tabella. Riproducila .

Ogni numero in questa pagina è generato dalla benchmark suite pubblica. Niente config nascosta, niente API key, niente trucchi con snapshot committati. ~3 minuti da un clone pulito.

# 1. Clona engine open-source + benchmark suite
git clone https://github.com/fullpass-4pass/pineforge-engine
cd pineforge-engine

# 2. Scarica gli OHLCV tracciati con LFS (2,3 MB)
git lfs install && git lfs pull

# 3. Lancia lo sweep completo a tre engine (~3 min)
bash benchmarks/run_all.sh

# 4. Leggi i risultati — la stessa tabella di questa pagina
cat benchmarks/results/summary.md
Vai alla repo dei benchmark →Entra in waitlist