06-liquidity-sweep
ブラケット決済
PineForge
excellent (88 / 88)
PyneCore
moderate (91)
対象ウィンドウのTV約定は93件。PineForgeは厳密閾値のもと88件一致。PyneCoreは91件を生成し、件数+3のほかブラケット決済での約定価格ドリフトも発生します。
エンジン比較 · v0.8.0 · 100戦略ベンチマーク
PineForge vs PyneCore。 再現性で語ります。
本ページの数値は、オープンソースpineforge-engine内の
bash benchmarks/run_all.shが、同一の53,930本バー（Binance ETH/USDT · 15分足）に対して出力した結果です。クリーンクローンから約5分で再現でき、外部API呼び出しは不要です。横並び比較
各エンジンが実際に提供するもの。
| 機能 | PineForge | TradingView | PyneCore |
|---|---|---|---|
| バイト単位で再現可能なバックテスト | ✓ | — | ◐ |
| ネイティブコンパイルランタイム | ✓ | — | — |
| 251/252 厳密TVパリティ | ✓ | ✓ | ◐ |
| コンパイル済みバイナリとして戦略を販売 | ✓ | — | — |
| 期限付き販売者ライセンス | ✓ | — | — |
| マシン紐付け販売者ライセンス | ✓ | — | — |
| 監査可能なオープンソースランタイム | ✓ | — | ✓ |
| 自分のデータ、自分のマシンで実行 | ✓ | — | ✓ |
| コンプライアンス対応の監査グレード再現性 | ✓ | — | ◐ |
| ネイティブなライブブローカー連携 | ◐ | ✓ | ✓ |
100戦略の一致度
100戦略のうち、いくつが Excellent ティアでTradingViewと整合するか。
benchmark receipt
162xmedian
PF / PC
PF / PC
speed.md
2026-06-11
PF/PC set
99 strategies
PF/vbt set
65 strategies
hot loop
41,307 bars
vbt scope
replicas
sample
N=20
PineForge
C++ / GBench
median_ms
6.35 ms
throughput
6.5M bars/s
sweep
1K trials ~6.4s
6.35 ms
PyneCore
Python / subprocess
median_ms
1,100 ms
throughput
38k bars/s
sweep
1K trials ~18m
1,100 ms
vectorbt
Pandas / Numba replicas
median_ms
71.2 ms
throughput
580k bars/s
sweep
1K trials ~71s
71.2 ms
PineTS
Node / indicators
median_ms
486 ms
throughput
85k bars/s
sweep
strategy: -
486 ms
C++ static lib
PineForge
100 / 100
median_ms6.35throughput6.5M bars/svs PyneCore162xvs vectorbt10.5x
Excellent100Strong0Moderate0Weak0
Python (PyneSys cloud-compiled)
PyneCore
85 / 100
median_ms1,100throughput38k bars/ssample99 strategies
Excellent85Strong2Moderate10Weak3
TypeScript (LuxAlgo)
PineTS
インジケーターのみ
canonical_ms486throughput85k bars/sscope10 indicators
戦略バックテスター-バーごとのインジケーター✓10/10 インジケーター一致
ティアはPineForgeの標準パリティスイープに準拠します。Excellentは、4次元（取引数差分・エントリーp90・エグジットp90・損益p90）がすべて厳密閾値内かつ約定の≥95%一致。Strongは厳密閾値の5倍以内。Moderate／Weak／Minimalは段階的に緩和されます。TradingViewのtrail_*系エグジットを使う戦略には、本番閾値プロファイル（エグジット／損益の許容がやや緩い）を適用します。
3戦略のデルタ
3つの戦略が、 すべて の差を生みます。
参照100戦略のうち85戦略では、PineForgeもPyneCoreもExcellentに到達しています。残る15戦略の乖離はランダムではなく、ブラケット決済・トレーリングストップ・部分決済に一貫して集中します。この領域ではPyneCoreのブローカーエミュレータがTradingViewと異なり、PineForgeは取引単位でTradingViewへ寄せています。
07-scalping-strategy
トレーリングストップ（本番閾値）
PineForge
excellent (412 / 429)
PyneCore
moderate (412)
対象ウィンドウのTV約定は429件。PineForgeは412件一致で、4次元すべてが本番閾値内。PyneCoreも一致件数は同水準ですが、エグジット価格p90が閾値外 — <code>trail_offset</code>の演算がTradingViewと乖離します。
49-partial-exit-qty-percent
部分決済（qty_percent）
PineForge
excellent (683 / 725)
PyneCore
weak (2,671)
コーパスで最も明瞭な乖離です。725件のTV約定に対し、PineForgeは683件が厳密一致。PyneCoreは2,671件を生成し、正しい件数の約3.7倍。原因は、PyneCoreの
strategy.close(qty_percent=…)が部分決済を単一約定として扱わず、エントリーごとにサブ決済へ分割する点です（本コミット時点では上流のissueを参照）。選定の目安
こちらの不足も開示します。 他社も 同様であるべきです。
PineForge/PyneCore
PineForgeを選ぶべき場合
バイト単位で再現可能な決定性が必要なとき（CIゲート、監査証跡、クライアントに対するパリティ保証）。
ブラケット決済、トレーリングストップ、部分決済でTVに忠実なセマンティクスが必要なとき。上記の3戦略がこの点で明確な根拠。
パラメータスイープにネイティブコンパイル速度が必要なとき（5万本バーで数千通りのパラメータをOptunaで探索など）。
後にホスト型Studio UIが欲しいとき — Code · Backtest · Optimize · Compare · Reportsタブを2026 Q4にリリース予定。
将来、コンパイル済み戦略を他のトレーダーに販売したいとき。暗号化配信＋ライセンスサーバーの設計は公開エンジンリポジトリにある。
PyneCoreを選ぶべき場合
本日時点でフォワードテストやブローカー経由のライブ実行が必要なとき。PineForgeは2026 Q3〜Q4にリリース予定だが、PyneCoreは現在利用可能。
完全にPython完結の戦略実行パスが必要なとき（NumPy/Pandasベースのバックテストツールとの深い統合、Jupyterネイティブの反復処理）。
ブラケット／トレーリング／部分決済の注意点を許容できるとき（100戦略中85戦略はそれでもExcellentに到達）。
ソースアベイラブルより、エンドツーエンドで完全なOSIオープンソースを重視するとき。PyneCoreは全体がOSIライセンスです。一方PineForgeはエンジンこそApache-2.0ですが、コード生成はソースアベイラブル（PolyForm Noncommercial、個人トレードなら無料）であり、OSI承認ライセンスではありません。
あなたが活発なコントリビューターで、自身のPRが戦略実行パスに直接反映されるプロジェクトを求めているとき。
表は信じず、 再現 してください。
本ページの数値は公開ベンチマークから生成されています。隠し設定やAPIキー、固定スナップショットの持ち込みはありません。クリーンクローンから約5分です。
# 1. オープンソースエンジンとベンチマークスイートをクローン git clone https://github.com/pineforge-4pass/pineforge-engine cd pineforge-engine # 2. LFS管理のOHLCVを取得（2.3 MB） git lfs install && git lfs pull # 3. 3エンジン全スイープを実行（約5分） bash benchmarks/run_all.sh # 4. 結果を確認 — このページと同じ表 cat benchmarks/results/summary.md