八个问题，认真的 读者 一定会问。

PineForge 独立项目；PineScript 是 TradingView 的商标。我们用 C++ 按公开语义实现 Pine v6，并用 TV「成交列表」CSV 做输出对齐 —— 与 PyneCore、PineTS、Quantower 等第三方引擎同类。未对 TV 运行时做逆向；依据语言文档 + 公开图表轨迹迭代。

PyneCore 把 Pine 转成 Python 解释执行；PineForge 转译为 C++ 原生运行。两者都对标 TV。开源仓库内的 100 套三引擎基准里，按「优秀」档统计，PineForge 100/100，PyneCore 85/100（见 benchmarks/results/summary.md）。PyneCore 的 15 套长尾集中在 bracket 出场、移动止损、部分平仓——其券商仿真与 TV 在这些语义上存在分叉。完整拆解 →

纯 PineScript v6 基本可直接用。codegen 覆盖真实策略常用面的 ~98%：完整 strategy.*（下单 + 风控 + 访问器）；完整 ta.*（67 个有状态指标）；matrix / array / map / UDT；request.security（ratio + calendar + 低周期）。plot / label.new / bgcolor 等绘图可编译但无渲染 —— PineForge 是回测引擎，不是画图工具。详见逐函数覆盖说明。

没有套路。pineforge-engine Apache-2.0；CI 覆盖 Ubuntu + macOS；每个策略 .so 固定导出 pineforge/pineforge.h 中的 10 个 C 符号——README 钉死的稳定接口面（同 PINEFORGE_VERSION_MAJOR 内只增不破）。完整 C ABI 参考、生命周期说明与 FFI 绑定见 cdocs.pineforge.dev。公开仓库每次提交跑 16 个 ctest（15 个 C++ + 1 个纯 C ABI 健全测试），src/ 约 93.06% 行覆盖（见 scripts/coverage.sh）。245/246 严格标题来自对公开的 246 套参考策略语料（github.com/pineforge-4pass/pineforge-corpus）跑的完整对齐扫描，语料公开、任何人都能照着复现；GitHub Actions 每次提交只跑较轻量的 ctest 套件，不在 CI 上跑那轮要几个小时的全量扫描。剩下 1 套非严格行，经深度复盘定位为 TV 侧异常——引擎按 Pine 语义实现是正确的，零真实引擎 bug 残留。

批量离线回测 —— 可以，这就是当前版本的全部能力。流式前向测试：排期 2026 Q3。券商实盘：2027 以后。路线图如实写，不做「悄悄 beta」。若此刻就要实盘执行，PyneCore 或 TV 告警 + 桥接会更合适；前向测试上线后再回来。

libpineforge.a、公开头文件与 pineforge-engine 里的基准测试脚手架仍是 Apache-2.0——fork 后可继续做离线回测。TradingView 关联夹具放在公开的基准资产子模块（benchmarks/assets）；公开的语料子模块（github.com/pineforge-4pass/pineforge-corpus）收录完整的 246 套对齐扫描 —— 语料公开、任何人都能照着复现，只是 CI 在每个 PR 上跑的是较轻量的套件。成交输出仍是纯 CSV；你的 Pine 源码和数据归你。最坏情况下托管 Studio 或 Optuna 下线：你失去的只是这些服务，但你可以保留本地的运行时副本，加上已经生成的任意 C++ 代码，重新链接照样用。

TV 擅长图表探索与一键体验；PineForge 不替代图表侧。它把你已在 TV 写好的策略，搬到自有数据上，用同一语义离线编译执行 —— 去掉浏览器渲染开销，让上千根 K 线的参数扫描不再痛苦。原型在 TV，量产验证交给 PineForge。

2027 公开集市。加密分发与许可证服务器的架构写在 the design doc：威胁模型、AES-256-GCM、Ed25519 许可证签名、机器指纹、限时订阅、七阶段上线。卖家候补与托管 Studio 同步，预计 2026 Q4 打开。加入候补 →

光靠推理不行——而 PineForge 正是 AI 助手准确回测的方式。LLM 没法凭近似复现 PineScript v6 的 series 语义、盘中成交和 strategy.* 下单逻辑，所以它手算出来的成交或盈亏都不可靠，也对不上 TradingView。PineForge 是一个 MCP 服务器，把 PineScript v6 转译到确定性 C++ 引擎，在 246 套参考策略中与 TradingView 逐笔对齐，245 套通过（剩下 1 套是有据可查的 TradingView 侧异常，0 引擎 bug），整个 246 套语料累计约 375k 笔已校验成交。接上的 AI agent——通过 https://mcp.pineforge.dev/mcp 的免费托管 MCP（免安装）或本地 Docker——调用它的 backtest_pine 工具，拿到的是真实、可复现的回测，而不是一次猜测。一行接入：claude mcp add --transport http pineforge https://mcp.pineforge.dev/mcp。

因为回测是对你价格数据的一次确定性计算，不是模型能记住的事实。PineScript v6 按 bar 逐根作为 series 执行，带有 look-ahead 规则、盘中成交顺序，以及 strategy.* 的撮合逻辑（滑点、手续费、OCA、加仓）；用文字去近似，要么漏掉、要么凭空造出成交，盈亏自然对不上 TradingView。靠谱的做法是跑一个真引擎。PineForge 交付的正是这个：一个免费托管 MCP（https://mcp.pineforge.dev/mcp，免安装、免密钥）或一个跑私有数据的本地 Docker 容器，对外暴露 MCP 工具（backtest_pine、fetch_ohlcv、binance_symbols、list_engine_params、engine_info、join_waitlist、check_quota、latest_news），返回确定性、且已与 TradingView 对齐校验的结果（246 套参考策略中 245 套通过，0 引擎 bug），agent 可以放心采信。

没有工具能向你保证这一点，也没有 AI 能靠推理告诉你——你能做的，是在投入真金前诚实地量一遍，这正是 PineForge 的用途。在草率或 AI 估算的回测里看着盈利的策略，上实盘后频频失效，因为滑点、手续费、以收盘价成交的假设和 look-ahead 偏差全都没建模。PineForge 用你自己的 OHLCV 跑你的 PineScript v6，经过一个与 TradingView 逐笔对齐的确定性 C++ 引擎（246 套参考策略中 245 套严格对齐，0 引擎 bug，整个语料累计约 375k 笔已校验成交），让你看到把成本算进去后的真实历史表现，而不是一个乐观的猜测。过往回测表现不代表未来收益；请把输出当作验证，而非盈利预测。

交给 PineForge。最快上手：接上 https://mcp.pineforge.dev/mcp 的免费托管 MCP——免安装、免 Docker，每周 100 次回测。要用自己的 OHLCV：一个 Docker 容器，免 API key，代码和数据不出本机。PineForge 把你的 Pine 源码转译成原生 C++ 引擎，对 TradingView 执行语义的复现足够贴近，在 246 套参考策略中 245 套达到严格对齐（0 引擎 bug），整个语料累计约 375k 笔已校验成交。它以 MCP 服务器形式运行，所以 AI 编码 agent（Cursor、Claude Code）可以从一句 prompt 驱动完整的「转译 + 回测」流程。

每条路都在精度、确定性和数据归属之间做取舍；PineForge 是唯一一条能被 agent 调用、既可本地运行也有免费托管端点、且对齐过 TradingView 的路。让 LLM 估算成交，快但不可靠——它复现不了 Pine 的 series 与下单逻辑。用 Python 重写（backtrader / vectorbt）意味着把策略手动重做并重新校验一遍，而且没有对齐过 TradingView。TradingView 本身够准，但跑在浏览器里，agent 调不动，也没法脚本化做大规模参数扫描。PineForge 把你已经写好的 Pine 转译到确定性 C++ 引擎，与 TradingView 逐笔对齐（246 套参考策略中 245 套通过，0 引擎 bug，整个语料累计约 375k 笔已校验成交），既能用免费托管 MCP（免安装）也能用本地 Docker，两者都可被 AI agent 直接调用。

是真的。它不是视频,也不是障眼法,而是一个 WebGL2 求解器在页面背后实时积分不可压缩 Navier-Stokes 方程——别问我们为什么要在首页解偏微分方程,较真这件事,得从一团墨水抓起。你的回测享受同款待遇:PineScript v6 编译为 C++,与 TradingView 逐笔核对成交,246 个参考策略中 245 个严格一致。