PineForge 的交易紀錄
- 成交筆數
- 57
- 淨 P&L
- −7,554.25 USDT
- 最大回撤(已平倉交易)
- −53,893.94 USDT
- 勝率
- 56.1%
- 獲利因子
- 0.95
2 筆交易的數量最多相差 0.00000126%。
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來源:pineforge-corpus 提交 d75b4fa 的 tv_trades.csv 與 engine_trades.csv。
| 時間(UTC) | TradingView(USDT) | PineForge(USDT) |
|---|---|---|
| 2025-03-31 00:45 | −14,533.78 | −14,533.78 |
| 2025-05-19 00:45 | −9,041.51 | −9,041.51 |
| 2025-07-07 00:45 | 2,824.16 | 2,824.16 |
| 2025-08-25 00:45 | −11,137.22 | −11,137.23 |
| 2025-10-13 00:45 | −33,000.90 | −33,000.92 |
| 2025-12-01 00:45 | −31,154.00 | −31,154.02 |
| 2026-01-19 00:45 | −24,104.03 | −24,104.05 |
| 2026-03-09 00:45 | −17,866.48 | −17,866.50 |
| 2026-04-27 00:45 | −7,554.23 | −7,554.25 |
與「損益」檢視使用同一組資料計算:每份交易紀錄的累計損益,距離自身的歷史高點有多遠。
| 時間(UTC) | TradingView(USDT) | PineForge(USDT) |
|---|---|---|
| 2025-03-31 00:45 | −14,533.78 | −14,533.78 |
| 2025-05-19 00:45 | −14,914.69 | −14,914.69 |
| 2025-07-07 00:45 | −5,233.48 | −5,233.48 |
| 2025-08-25 00:45 | −24,720.39 | −24,720.40 |
| 2025-10-13 00:45 | −46,584.08 | −46,584.09 |
| 2025-12-01 00:45 | −44,737.18 | −44,737.20 |
| 2026-01-19 00:45 | −37,687.20 | −37,687.22 |
| 2026-03-09 00:45 | −31,449.66 | −31,449.67 |
| 2026-04-27 00:45 | −21,137.40 | −21,137.42 |
每個方格是一筆交易,依類別計數。方格只表示筆數,不對應時間軸上的位置。
| 類別 | 成交筆數 |
|---|---|
| 完全相同 | 55 |
| 不一致 | 2 |
| 僅 TradingView | 0 |
| 僅 PineForge | 0 |
| 合計 | 57 |
57 筆交易中有 55 筆在兩份交易紀錄中完全相同;2 筆交易的數量最多相差 0.00000126%。
來源:TradingView 的匯出資料 tv_trades.csv,以及 PineForge 的成交列表 engine_trades.csv,皆來自 pineforge-corpus 的提交 d75b4fa;其中 PineForge 的列表由引擎 v1.0.1 產生。
經引擎的公開策略集檢查評為優異。這項檢查在兩份列表共同涵蓋的區間內,容許進場與出場價格和 TradingView 相差 0.01% 以內、損益相差 1% 以內,皆以第 90 百分位數計。對於優異等級,當 TradingView 在完全相同的時間、價格和方向上顯示兩個或以上不同的進場 Signals 時,引擎也在該處顯示相同數量的獨立進場(獨立進場識別)。「完全相同」是指兩份檔案列出的多空方向、進場與出場時間、進場與出場價格都相同,數量也相同,精確到 TradingView 匯出的小數位數。評級方式說明
本頁顯示的是 pineforge-corpus 提交 d75b4fa 中的檔案:Pine 原始碼、codegen 1.0.1 由此生成的 C++,以及兩份成交列表;其中 PineForge 的成交列表,是由引擎 v1.0.1 依這份 C++ 產生的。評級則來自引擎提交 35db01c8 的策略集檢查:這項檢查會重新執行每一支策略,而引擎 v1.6.2 已包含這個提交。pineforge-release 1.6.0 映像檔內的引擎與 codegen 均為 1.6.0,早於最新發布的 v1.6.2 版本組合,會以你提供的 OHLCV 資料執行。
從該策略集提交中,把這支策略的 strategy.pine 存到你的 OHLCV 檔案旁邊,然後執行:
docker run --rm --network=none \
-v "$PWD/strategy.pine:/in/strategy.pine:ro" \
-v "$PWD/ohlcv.csv:/in/ohlcv.csv:ro" \
ghcr.io/pineforge-4pass/pineforge-release:1.6.0 > report.json