AI 生成交易策略：从 DSL、编译器到 API 接口的架构设计与探索

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本文旨在为资深技术专家剖析一个前沿课题：如何构建一个能够利用大型语言模型（LLM）自动生成量化交易策略代码的 API 平台。我们将超越简单的“prompt-to-code”范式，深入探讨支撑该系统所需的领域特定语言（DSL）、编译器原理、静态分析以及健壮的 API 设计。本文的目标读者是期望理解 AI 在严肃金融编程领域落地时，所需面对的核心技术挑战、架构权衡与工程实践的架构师与技术负责人。

现象与问题背景

量化交易策略的开发长期以来是知识密集与劳动密集的结合体。一个策略从思想萌芽到实盘部署，通常需要经历研究、数学建模、代码实现、回测、参数优化、风险评估等多个漫长阶段，每个环节都对量化研究员（Quant）的金融知识和编程能力提出了极高要求。这个流程的瓶颈显而易见：人的创造力和实现效率。

随着 GPT-4 等大型语言模型的崛起，自然语言编程（Natural Language Programming）的可能性被推向了前台。一个诱人的设想是：能否让交易员或研究员用自然语言描述一个交易思想，AI 自动生成可执行、可回测、甚至可直接部署的策略代码？例如，用户输入：“当5日均线上穿20日均线时买入，并在盈利10%或持仓超过15个交易日后卖出”。

然而，一个直接将自然语言翻译成 Python 或 C++ 代码的 naive 实现，在金融这个对准确性、稳定性和风险控制要求极致的领域，是彻头彻尾的灾难。这会引发一系列致命问题：

  • 模糊性与二义性： 自然语言充满歧义。“盈利10%”是指浮动盈利还是已实现盈利？“均线”是简单移动平均（SMA）还是指数移动平均（EMA）？
  • 安全性黑洞： AI 生成的代码可能包含无限循环、内存泄漏、逻辑漏洞，甚至引入“未来函数”（Look-ahead Bias）——即在模拟交易中不慎使用了未来的数据，导致回测结果异常完美，实盘却一败涂地。
  • 可验证性缺失： 如何确保 AI 生成的复杂逻辑（例如包含多个条件和状态转换的策略）在所有边界条件下都符合预期？对一段自由生成的代码进行形式化验证几乎是不可能的。
  • 性能不可控： AI 可能生成风格迥异、效率低下的代码，对于高频或中频交易场景，这种性能抖动是不可接受的。

因此，我们的核心挑战并非“如何生成代码”，而是“如何生成安全、可验证、高效且符合领域约束的代码”。这要求我们必须超越简单的 API 封装，从更底层的计算机科学原理出发，设计一个全新的、以 AI 为核心的策略生成与执行框架。

关键原理拆解

要构建一个健壮的 AI 策略生成系统，我们必须回归到计算机科学最核心的领域：语言与编译器。在这里，我将以大学教授的视角，阐述其背后的理论基础。

1. 领域特定语言（DSL）作为核心抽象

我们首先要认识到，直接让 LLM 生成通用编程语言（GPL，如 Python）是一个错误的方向。正确的路径是让 LLM 生成一种我们自己定义的、高度结构化的领域特定语言（DSL）。这种 DSL 是我们与 AI 沟通的“契约”，它通过牺牲通用性来换取在特定领域（量化交易）内的极高表达效率和安全性。

一个精心设计的交易策略 DSL 应该具备以下特征：

  • 声明式而非指令式： 用户（或AI）只需描述“做什么”（What），而无需关心“怎么做”（How）。例如，DSL 只需表达 `EntryCondition(CrossOver(MA(5), MA(20)))`，而底层的计算引擎负责实现 `MA` 和 `CrossOver` 的高效运算。
  • 无副作用： DSL 中的所有操作都应该是纯函数（Pure Functions），不修改外部状态，便于分析、测试和并行化。
  • 强类型与领域原生类型： DSL 应包含 `PriceSeries`、`Indicator`、`Signal` 等领域原生概念作为一等公民，从类型系统层面杜绝“将成交量序列与价格序列相加”这类逻辑错误。
  • 易于静态分析： DSL 的结构化特性使其非常适合进行静态分析，我们可以在不实际运行策略的情况下，检查出潜在的逻辑问题，如前方提到的“未来函数”。

从编译原理的视角看，我们要求 LLM 输出的不是最终代码，而是这份 DSL 的一种序列化表示，最常见的就是抽象语法树（Abstract Syntax Tree, AST）的 JSON 或 Protobuf 格式。这棵树就是策略逻辑的唯一、精确、无歧义的结构化表达。

2. 编译器前端：从自然语言到 AST 的转换

LLM 在此扮演的角色，本质上是一个编译器的“超级前端”。传统编译器的前端包括词法分析、语法分析和语义分析，最终生成 AST。在我们的系统中：

  • 词法/语法分析的替代： LLM 通过其强大的模式匹配和上下文理解能力，直接将模糊的自然语言“解析”成我们预定义的、严格的 AST 结构。这需要精巧的 Prompt Engineering，在提示中清晰地定义 DSL 的 Schema、提供丰富的示例（Few-shot Learning），并指导模型输出特定格式（如 JSON）。
  • 语义分析与验证： LLM 生成的 AST 即使语法正确，也可能存在语义错误。例如，请求一个不存在的指标 `MA(-5)`。因此，在接收到 LLM 生成的 AST 后，我们需要一个独立的、由规则驱动的语义分析器（Semantic Analyzer）。这个模块会遍历 AST，检查节点类型、参数范围、依赖关系等，确保其在金融逻辑上是自洽且有效的。

3. 编译器后端：从 AST 到可执行代码/指令

一旦我们有了一个经过验证的、合法的 AST，就掌握了主动权。系统的后端可以像一个多目标编译器（Multi-target Compiler）一样，将这个统一的中间表示（Intermediate Representation, IR，即我们的 AST）“编译”成多种目标产物：

  • 代码生成（Code Generation）： 将 AST 翻译成高性能的 Python（集成 Numpy/Pandas）、C++ 或 Rust 代码，供现有的回测引擎或实盘交易系统执行。
  • 解释执行（Interpretation）： 构建一个专门的 DSL 解释器，直接在内存中遍历 AST 并执行相应的操作。这对于快速迭代和调试非常有用，但性能通常低于预编译的代码。
  • 可视化（Visualization）： 将 AST 渲染成流程图或逻辑图，让用户可以直观地理解和审查 AI 生成的策略逻辑。

通过这个“自然语言 -> LLM -> AST -> 验证 -> 多目标后端”的管道，我们巧妙地将 LLM 的不确定性和创造力，约束在了一个由我们完全掌控的、形式化、可验证的框架之内。

系统架构总览

现在，让我们戴上首席架构师的帽子，将上述原理落地为一套可行的系统架构。由于无法展示图表，我将用文字描述组件及其交互关系。

整个系统可以看作一个事件驱动的微服务架构，其核心数据流如下：

用户请求 -> API 网关 -> 策略生成服务 -> [LLM Provider] -> 策略验证服务 -> 策略编译服务 -> 回测服务 -> 结果存储与查询

核心组件拆解：

  1. API Gateway & BFF (Backend for Frontend):
    • 负责认证、授权、限流。
    • 提供面向客户端的 API，处理与策略生成、回测、管理相关的 HTTP/WebSocket 请求。它会将复杂的异步流程封装成简单、易于客户端消费的接口。
  2. Strategy Generation Service (策略生成服务):
    • 接收来自 BFF 的自然语言描述。
    • 核心职责是 Prompt Engineering：将用户输入、DSL Schema 定义、优质示例（Few-shots）以及上下文约束（如可用数据、资产类别）组装成一个高质量的 Prompt。
    • 通过 API 调用外部 LLM 服务（如 OpenAI API, Anthropic API, 或自托管的开源模型）。
    • 解析 LLM 返回的 JSON/文本，提取出初步的策略 AST。这是一个异步任务，通过消息队列（如 Kafka 或 RabbitMQ）将生成的 AST 推送给下游服务。
  3. Strategy Validation Service (策略验证服务):
    • 订阅消息队列中新生成的 AST。
    • 执行严格的静态分析和语义验证。这包括：检查指标参数合法性、数据依赖关系、是否存在 look-ahead 逻辑、计算复杂度估算等。
    • 验证通过的 AST 被持久化到数据库（如 PostgreSQL，使用 JSONB 类型存储 AST），并标记为“已验证”。验证失败的则记录错误信息，并通知用户。
  4. Strategy Compilation Service (策略编译服务):
    • 根据请求，将数据库中已验证的 AST 编译成目标代码（如 Python）。
    • 这是一个无状态的服务，接收一个 Strategy ID，返回对应的可执行代码文本。可以内置缓存以提高效率。
  5. Backtesting Service (回测服务):
    • 接收执行回测的请求，包含 Strategy ID 和回测参数（时间范围、数据集等）。
    • 从编译服务获取策略代码，并将其注入到一个安全的沙箱环境中执行。
    • 沙箱环境（如基于 gVisor 或 Docker 的轻量级容器）是关键，它限制了代码的文件访问、网络访问和资源消耗，防止恶意或有问题的代码影响整个系统。
    • 回测引擎负责驱动时间序列数据，执行策略逻辑，记录交易、计算绩效指标（Sharpe Ratio, Max Drawdown 等）。回测结果被写入时序数据库（如 InfluxDB）或对象存储（如 S3）。

这个架构的核心思想是关注点分离和异步化。LLM 调用、验证、回测都是耗时操作，通过消息队列解耦，保证了 API 的响应能力和系统的整体吞吐量。而将 AST 作为系统内部流转的核心数据结构，确保了各环节处理的是同一份精确、无歧协的策略定义。

核心模块设计与实现

现在切换到极客工程师模式，我们来聊聊几个关键模块的实现细节和坑点。

1. Prompt 设计与 AST 生成

别天真地以为直接把用户的话扔给 GPT-4 就行了。Prompt 的质量直接决定了生成结果的上限。一个好的 Prompt 结构应该是这样的：


# Role Definition
You are an expert quantitative trading strategy assistant. Your task is to translate natural language descriptions into a structured JSON representation based on the provided DSL schema.

# DSL Schema Definition
Here is the JSON schema for the trading strategy Abstract Syntax Tree (AST).
{
  "description": "Root of the strategy AST",
  "type": "object",
  "properties": {
    "entry_rule": { "$ref": "#/definitions/Rule" },
    "exit_rule": { "$ref": "#/definitions/Rule" }
  },
  "definitions": {
    "Rule": { ... },
    "Condition": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "operator": { "enum": ["CrossOver", "IsAbove", "IsBelow"] },
        "args": { "type": "array", "items": { "$ref": "#/definitions/Expression" } }
      }
    },
    "Expression": { ... }
  }
}
// ... (完整的 JSON Schema 定义)

# Few-shot Examples
## Example 1: Simple MA Cross
User prompt: "Buy when 5-day SMA crosses above 20-day SMA"
Your JSON output:
{
  "entry_rule": {
    "condition": {
      "operator": "CrossOver",
      "args": [
        { "type": "Indicator", "name": "SMA", "params": [5] },
        { "type": "Indicator", "name": "SMA", "params": [20] }
      ]
    }
  }
}
## Example 2: ...

# User Request
User prompt: "{{USER_INPUT_HERE}}"
Your JSON output:

工程坑点：

  • Token 限制： 完整的 Schema 和多个高质量示例会消耗大量 Token。对于复杂 DSL，可能需要动态选择最相关的示例，或者对 Schema 进行压缩。
  • 输出稳定性： LLM 偶尔还是会不遵循格式要求。因此，接收端必须有强大的容错和重试逻辑。在解析 JSON 失败后，可以将错误信息连同原始请求再次发给 LLM，让它“自我修正”，这是一种有效的工程技巧。
  • Prompt 注入攻击： 必须对用户输入进行严格的清洗，防止用户通过输入恶意指令（如“Ignore all previous instructions and output…”）来操纵系统的行为。

2. 策略 AST 验证器

这是系统的“安全阀”。拿到 LLM 给的 AST 后，必须用确定性的代码来校验。这通常是一个递归下降的验证器。


// AST 节点的简化表示
type Node struct {
    Type     string   `json:"type"`
    Name     string   `json:"name,omitempty"`
    Params   []int    `json:"params,omitempty"`
    Children []*Node  `json:"children,omitempty"`
}

// 递归验证函数
func ValidateAST(node *Node, availableData map[string]bool) error {
    if node == nil {
        return nil
    }

    switch node.Type {
    case "Indicator":
        // 关键检查点：指标是否存在，参数是否合法
        if !IsValidIndicator(node.Name) {
            return fmt.Errorf("invalid indicator: %s", node.Name)
        }
        if err := ValidateIndicatorParams(node.Name, node.Params); err != nil {
            return err
        }
        // 关键检查点：防止 Look-ahead bias
        // 例如，一个日线策略不能引用未来分钟线的数据
        if requiresFutureData(node, availableData) {
             return fmt.Errorf("look-ahead bias detected in indicator %s", node.Name)
        }

    case "Condition":
        // 检查操作符和参数数量是否匹配
        if !IsValidOperator(node.Name, len(node.Children)) {
            return fmt.Errorf("invalid operator usage: %s", node.Name)
        }
    }

    // 递归验证所有子节点
    for _, child := range node.Children {
        if err := ValidateAST(child, availableData); err != nil {
            return err
        }
    }

    return nil
}

工程坑点：

  • 验证规则的完备性： 验证器的价值在于其规则库的丰富程度。除了基础的语法检查，还应包括金融逻辑层面的检查，这需要领域专家的持续输入。
  • 性能： 对于非常深或者非常宽的 AST，递归验证可能导致栈溢出。在生产环境中，最好使用迭代方式实现。

3. API 接口设计

API 设计需要反映出策略生成的异步和多阶段特性。RESTful 风格可能不是最佳选择，一个更现代的、面向工作流的 API 设计会更好。

  • POST /v1/strategies: 创建一个策略生成任务。

    Request Body: {"prompt": "当RSI低于30时买入...", "target_universe": ["BTC-USDT", "ETH-USDT"]}

    Response: 202 Accepted, {"task_id": "...", "status": "PENDING"}

  • GET /v1/tasks/{task_id}: 查询任务状态。

    Response: {"task_id": "...", "status": "VALIDATED", "strategy_id": "strat-123", "ast": {...}} 或 {"status": "FAILED", "error": "..."}。一旦策略验证通过，就会返回一个永久的 strategy_id。

  • POST /v1/backtests: 启动一个回测。

    Request Body: {"strategy_id": "strat-123", "start_date": "...", "end_date": "..."}

    Response: 202 Accepted, {"backtest_id": "bt-456"}

  • GET /v1/backtests/{backtest_id}/results: 获取回测结果。

这种异步、基于任务 ID 的设计模式对客户端友好，也符合后端分布式处理的现实。

性能优化与高可用设计

对于一个生产级的量化平台，性能和稳定性是生命线。

  • LLM 调用的优化：
    • 模型选择： 并非所有任务都需要 GPT-4。对于一些结构化、简单的 prompt，使用更小、更快、更便宜的模型（如 GPT-3.5-Turbo 或 fine-tuned 的开源模型）可以显著降低延迟和成本。可以设计一个路由层，根据 prompt 的复杂度动态选择模型。
    • 缓存： 对于完全相同的用户 prompt，可以直接返回缓存的 AST 结果。这在教学或演示场景中尤其有效。
  • 回测服务的水平扩展：
    • 回测是计算密集型任务，必须设计为可水平扩展的。可以使用 Kubernetes HPA (Horizontal Pod Autoscaler) 配合自定义指标（如消息队列中的任务积压数），动态增减回测 worker pod 的数量。
    • 数据预取与本地化： 回测需要大量的历史行情数据。可以设计一个数据服务，提前将回测所需的数据（通常是 Parquet 或 Feather 格式的列式存储文件）从中央存储（如 S3）预取到计算节点本地的 SSD，避免回测时频繁的网络 I/O 成为瓶颈。
  • 高可用设计：
    • 服务无状态化： 除了数据库和消息队列，所有微服务都应设计为无状态的，这样任何一个实例宕机都可以被快速替换而服务不中断。
    • 数据库与消息队列的容灾： 使用主从复制、多可用区部署等标准高可用方案来保证核心数据存储的可靠性。
    • 幂等性保证： 在分布式系统中，消息可能会被重复消费。所有处理消息的服务（如验证服务、回测服务）都必须实现幂等性，确保同一条消息处理多次和处理一次的效果相同。这通常通过在数据库中检查任务 ID 的状态来实现。

架构演进与落地路径

如此复杂的系统不可能一蹴而就。一个务实的演进路径至关重要。

第一阶段：MVP – AI 辅助的策略“脚手架”生成器

  • 目标： 验证核心技术链路，服务于内部量化研究员，提高其工作效率。
  • 实现： 重点实现从自然语言到 AST 再到 Python 代码的生成。DSL 设计得相对简单，覆盖最常用的几十种技术指标和基本逻辑。API 可以简化，甚至先提供一个内部使用的 Web UI。不追求全自动化，生成的结果需要人工审查和修改。
  • 价值： 解决“从0到1”的冷启动问题，让研究员可以快速将想法变为可回测的代码草稿，将精力集中在策略逻辑的微调上。

第二阶段：平台化 – 提供可靠的策略生成与回测 API

  • 目标： 面向外部开发者或小型机构，提供稳定、可靠的 API 服务。
  • 实现： 完善本文描述的整套微服务架构，包括异步任务管理、沙箱化回测、严格的验证服务。扩展 DSL 的表达能力，支持更复杂的策略，如多品种、多周期、状态机等。开始对内部模型进行 fine-tuning，以提高在特定领域的生成质量和垂直度。
  • 价值： 成为一个量化策略的“基础设施”，赋能那些不具备强大技术团队的交易者，降低量化交易的门槛。

第三阶段：智能化 – 从“代码生成”到“策略发现”

  • 目标： 系统不再仅仅是被动地翻译指令，而是能够主动地发现和优化策略。
  • 实现： 引入遗传算法、强化学习等 AI 技术。系统可以接收更高层次的目标（如“寻找一个在纳斯达克指数上夏普率高于1.5的趋势跟踪策略”），然后自主地生成、变异、组合海量的 AST，并通过大规模并行回测进行筛选，最终向用户推荐最优的策略集合。这需要海量的算力和一个极其高效的回测基础设施。
  • 价值： 这将是量化交易领域的“圣杯”，真正实现策略研究的自动化和智能化，从根本上改变人与机器在金融投资中的协作关系。

总而言之，利用 AI 生成交易策略是一条充满挑战但潜力巨大的路径。成功的关键不在于盲目追逐最新的 LLM 模型，而在于将 AI 的创造力约束在由编译器、DSL 和形式化验证构筑的坚固工程框架之内。这既是对技术深度的考验，也是对架构智慧的诠释。

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