From Natural Language to Executable Option Strategies via Large Language Models

📄 arXiv: 2603.16434v1 📥 PDF

作者: Haochen Luo, Zhengzhao Lai, Junjie Xu, Yifan Li, Tang Pok Hin, Yuan Zhang, Chen Liu

分类: cs.AI, q-fin.TR

发布日期: 2026-03-17

💡 一句话要点

提出基于大语言模型的神经符号方法，将自然语言转化为可执行期权策略

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 期权策略 自然语言处理 神经符号 领域特定语言 金融科技 语义解析

📋 核心要点

  1. 直接使用大语言模型生成期权策略代码，难以处理期权市场复杂约束和海量数据。
  2. 提出Option Query Language (OQL)作为中间表示，将自然语言意图转化为结构化查询，降低LLM生成难度。
  3. 构建神经符号执行流程，结合LLM的语义理解能力和确定性执行引擎，提升策略执行的准确性和一致性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)擅长通用代码生成，但将自然语言交易意图转化为正确的期权策略仍然具有挑战性。实际期权设计需要在严格约束下，对海量的多维期权链数据进行推理，这通常使直接生成方法不堪重负。我们引入了期权查询语言(OQL)，这是一种领域特定的中间表示，它将期权市场抽象为语法规则下的高级原语，使LLMs能够作为可靠的语义解析器，而不是自由形式的程序员。然后，OQL查询由引擎确定性地验证和执行，以实例化可执行策略。我们还为此任务提出了一个新的数据集，并证明我们的神经符号管道显著提高了执行精度和逻辑一致性，优于直接基线。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法直接使用大语言模型生成期权策略代码，面临的主要问题是期权市场的复杂性。期权策略设计需要考虑大量的期权链数据，以及各种交易规则和约束条件。直接生成方法难以保证生成的代码在逻辑上正确，并且能够满足实际交易的需求。此外，缺乏高质量的训练数据也是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是将自然语言的交易意图转化为一种结构化的、领域特定的中间表示，即Option Query Language (OQL)。OQL将期权市场抽象为高级原语，并定义了严格的语法规则。这样，大语言模型只需要学习如何将自然语言解析成OQL查询，而不需要直接生成复杂的期权策略代码。

技术框架：整体框架是一个神经符号执行流程。首先，大语言模型作为语义解析器，将自然语言的交易意图解析成OQL查询。然后，OQL查询被传递给一个确定性的执行引擎。该引擎负责验证OQL查询的有效性，并将其转化为可执行的期权策略。最后，执行引擎执行期权策略，并返回结果。

关键创新：最重要的技术创新点是Option Query Language (OQL)的设计。OQL提供了一种结构化的方式来描述期权策略，使得大语言模型可以更容易地理解和生成期权策略。与直接生成代码相比，OQL降低了生成难度，提高了生成代码的准确性和一致性。

关键设计：OQL的设计需要仔细考虑期权市场的各种概念和操作。例如，OQL需要能够表达不同的期权类型（看涨期权、看跌期权），不同的行权价，不同的到期日，以及各种交易操作（买入、卖出）。此外，OQL还需要能够表达各种交易约束条件，例如最大持仓量，最大亏损等。论文中提到构建了一个新的数据集用于训练和评估模型，但没有详细说明数据集的构建方法和规模。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出了一个新的数据集，并证明了所提出的神经符号管道在执行精度和逻辑一致性方面显著优于直接基线。具体的性能数据和提升幅度在摘要中没有给出，需要查阅论文全文才能获取。该方法通过引入OQL中间表示，有效降低了大语言模型生成复杂期权策略代码的难度。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能交易系统、量化投资平台等领域，帮助投资者更便捷地将交易想法转化为可执行的期权策略。通过降低期权策略设计的门槛，有望吸引更多投资者参与期权市场，并提高市场效率。此外，该方法也可推广到其他金融衍生品领域。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) excel at general code generation, yet translating natural-language trading intents into correct option strategies remains challenging. Real-world option design requires reasoning over massive, multi-dimensional option chain data with strict constraints, which often overwhelms direct generation methods. We introduce the Option Query Language (OQL), a domain-specific intermediate representation that abstracts option markets into high-level primitives under grammatical rules, enabling LLMs to function as reliable semantic parsers rather than free-form programmers. OQL queries are then validated and executed deterministically by an engine to instantiate executable strategies. We also present a new dataset for this task and demonstrate that our neuro-symbolic pipeline significantly improves execution accuracy and logical consistency over direct baselines.