pineforge
Comparação de engines · v0.2 · benchmark de 50 estratégias

PineForge vs PyneCore.
Reproduzível, não retórico.

Cada número desta página é gerado por bash benchmarks/run_all.sh no repo open-source pineforge-engine, contra o mesmo feed Binance ETH/USDT de 15 minutos com 41.307 barras. Reproduza em ~3 minutos a partir de um clone limpo, zero chamadas a APIs externas.

Lado a lado

O que cada engine entrega de verdade.

CapacidadePineForgeTradingViewPyneCore
Backtests reproduzíveis byte a byte✓—◐
Runtime nativo compilado✓——
165/167 paridade estrita TV✓✓◐
Vender estratégias como binários compilados✓——
Licenças de vendedor com prazo✓——
Licenças de vendedor presas à máquina✓——
Runtime open-source que dá pra auditar✓—✓
Roda nos seus dados, na sua máquina✓—✓
Reprodutibilidade nível auditoria pra compliance✓—◐
Integrações nativas com brokers live◐✓✓
Grau de match em 50 estratégias

Quantas das 50 estratégias atingem o tier excelente contra o TradingView.

C++ static lib
PineForge
49 / 50
Excelente49Forte1Moderado0Fraco0
Python (PyneSys cloud-compiled)
PyneCore
46 / 50
Excelente46Forte1Moderado2Fraco1
TypeScript (LuxAlgo)
PineTS
só indicadores
Backtester de estratégia—Indicadores barra a barra✓10/10 indicadoresmatch

A execução de estratégia está no roadmap do PineTS. Comparamos precisão de indicadores contra o PineTS pra triangular divergências de ponto flutuante.

Os tiers seguem a sweep canônica de paridade do PineForge: excelente = todas as quatro dimensões (delta de count, p90 de entry, p90 de exit, p90 de P&L) dentro dos thresholds estritos e ≥95% dos trades batendo; forte dentro de 5× o estrito; moderado / fraco / mínimo caem a partir daí. Estratégias que usam trail_* do TradingView usam o perfil de threshold de produção (tolerâncias de exit + P&L mais frouxas).

O delta das 3 estratégias

Três estratégias respondem por toda a diferença.

Em 47 das 50 estratégias de referência, PineForge e PyneCore atingem excelente. O gap de 3 não é aleatório — toda divergência cai na mesma categoria: bracket exits, trailing stops ou fechamentos parciais. O broker emulator do PyneCore diverge do TV aqui; o PineForge espelha o TV trade a trade.

06-liquidity-sweep
bracket exit
PineForgeexcelente (88 / 88)·PyneCoremoderado (91)
93 trades do TV na janela. PineForge bate 88 dentro das tolerâncias estritas. PyneCore gera 91 trades — drift de +3 no count, mais drift de preço de saída em exits via bracket.
07-scalping-strategy
trailing stop (thresholds de produção)
PineForgeexcelente (412 / 429)·PyneCoremoderado (412)
429 trades do TV na janela. PineForge: 412 batem, todas as quatro dimensões dentro do threshold de produção. PyneCore: mesmo count batendo, mas p90 de preço de saída fora do threshold — a aritmética de trail_offset do broker emulator diverge do TV.
49-partial-exit-qty-percent
fechamento parcial (qty_percent)
PineForgeexcelente (683 / 725)·PyneCorefraco (2.671)
A divergência mais clara do corpus. 725 trades do TV, PineForge bate 683 em paridade estrita. PyneCore gera 2.671 trades — 3,7× a contagem correta. Causa raiz: strategy.close(qty_percent=…) no PyneCore divide cada entrada em sub-saídas por percentual em vez de um único partial close. Issue upstream aberta nesse commit.
Onde cada engine ganha

A gente não esconde nossos gaps. Eles também não deveriam.

ESCOLHA PINEFORGE QUANDO
  • Você precisa de determinismo byte a byte (gates de CI, audit trails, claims de paridade pagos pra clientes).
  • Você precisa de semântica fiel ao TV em bracket exits, trailing stops ou partial closes. As três estratégias acima são inequívocas nisso.
  • Você precisa de velocidade de C++ nativo pra parameter sweeps (Optuna em milhares de combinações de parâmetros sobre feeds de 50k barras).
  • Você quer um Studio hospedado depois — abas Code · Backtest · Optimize · Compare · Reports chegam no Q4 2026.
  • Você eventualmente quer vender estratégias compiladas pra outros traders. O design de distribuição criptografada + servidor de licença está no repo público do engine.
ESCOLHA PYNECORE QUANDO
  • Você precisa de forward-test ou execução live em broker hoje. PineForge entrega isso entre Q3 e Q4 2026; PyneCore já tem.
  • Você precisa de um caminho de execução totalmente em Python (integração mais profunda com tooling de backtest em NumPy/Pandas, iteração nativa em Jupyter).
  • Você fica tranquilo com as ressalvas de bracket/trail/partial-exit (47/50 estratégias não exercitam isso).
  • O ethos totalmente open-source importa mais do que o tradeoff do transpiler fechado. PyneCore é open ponta a ponta; o runtime do PineForge é OSS, mas o codegen é fechado.
  • Você é contribuidor pesado e quer um projeto onde seus PRs caem direto no caminho de execução de estratégia.
Precisão de indicador

PineForge fica duas ordens de grandeza mais perto do TradingView do que o PyneCore.

Drift de indicador vs TradingView (menor = mais perto) 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-12erro absoluto · escala log1e-7

Números de drift da sweep de benchmark in-tree no HEAD. Metodologia →

Não confie na tabela. Reproduza .

Cada número desta página é gerado pela suíte pública de benchmark. Sem config escondida, sem API keys, sem truques de snapshot commitado. ~3 minutos a partir de um clone limpo.

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

# 2. Puxa o OHLCV trackeado em LFS (2,3 MB)
git lfs install && git lfs pull

# 3. Roda a sweep completa nos três engines (~3 min)
bash benchmarks/run_all.sh

# 4. Lê os resultados — mesma tabela que está nesta página
cat benchmarks/results/summary.md
Ver repo de benchmarks →Entrar na waitlist