PineForge 的交易紀錄
- 成交筆數
- 366
- 淨 P&L
- −19,148.26 USDT
- 最大回撤(已平倉交易)
- −43,182.68 USDT
- 勝率
- 51.1%
- 獲利因子
- 0.95
11 筆交易的數量最多相差 0.00000247%。
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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 12:30 | 1,810.29 | 1,810.29 |
| 2025-05-16 12:30 | 2,873.69 | 2,873.69 |
| 2025-06-30 12:30 | −16,499.38 | −16,499.38 |
| 2025-08-15 12:30 | −3,072.07 | −3,072.07 |
| 2025-09-30 12:30 | −20,324.38 | −20,324.41 |
| 2025-11-14 12:30 | −14,314.73 | −14,314.76 |
| 2025-12-30 12:30 | −27,338.28 | −27,338.31 |
| 2026-02-13 12:30 | −20,432.86 | −20,432.89 |
| 2026-03-31 12:30 | −19,148.23 | −19,148.26 |
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 12:30 | 0.00 | 0.00 |
| 2025-05-16 12:30 | −669.19 | −669.19 |
| 2025-06-30 12:30 | −20,042.26 | −20,042.27 |
| 2025-08-15 12:30 | −6,614.95 | −6,614.96 |
| 2025-09-30 12:30 | −23,867.26 | −23,867.29 |
| 2025-11-14 12:30 | −17,857.62 | −17,857.65 |
| 2025-12-30 12:30 | −30,881.16 | −30,881.20 |
| 2026-02-13 12:30 | −23,975.74 | −23,975.78 |
| 2026-03-31 12:30 | −22,691.11 | −22,691.15 |
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 | 355 |
| 不一致 | 11 |
| 僅 TradingView | 0 |
| 僅 PineForge | 0 |
| 合計 | 366 |
366 筆交易中有 355 筆在兩份交易紀錄中完全相同;11 筆交易的數量最多相差 0.00000247%。
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