QuantCode-Bench: A Benchmark for Evaluating the Ability of Large Language Models to Generate Executable Algorithmic Trading Strategies
作者: Alexey Khoroshilov, Alexey Chernysh, Orkhan Ekhtibarov, Nini Kamkia, Dmitry Zmitrovich
分类: cs.CL
发布日期: 2026-04-16
备注: 12 pages, 8 tables
💡 一句话要点
提出QuantCode-Bench基准，评估大语言模型生成可执行量化交易策略的能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 量化交易策略生成 大型语言模型 基准测试 代码生成 金融科技
📋 核心要点
- 现有代码基准无法有效评估LLM在量化交易策略生成方面的能力，因为该任务需要金融知识、API使用和策略有效性。
- QuantCode-Bench基准包含400个任务，通过多阶段评估流程，全面评估LLM在量化交易策略生成中的表现。
- 实验表明，现有模型在交易逻辑、API使用和语义对齐方面存在不足，而非语法错误，突显了该任务的特殊性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型在通用编程任务中表现出色，但其生成可执行量化交易策略的能力尚未得到充分探索。与标准代码基准不同，交易策略生成需要同时掌握特定领域的金融逻辑、专业API知识，并生成不仅语法正确，还能在历史数据上产生实际交易的代码。本文提出了QuantCode-Bench，一个用于系统评估现代LLM生成Backtrader框架策略的基准，任务来自Reddit、TradingView、StackExchange、GitHub和合成数据，共400个不同难度任务。评估通过多阶段流程进行，检查语法正确性、回测执行成功率、交易存在性，并使用LLM判断与任务描述的语义对齐。比较了单轮和多轮Agent模式下的模型，分析了各阶段的失败模式，发现当前模型的主要限制不是语法，而是交易逻辑的正确操作、API的正确使用以及与任务语义的对齐。表明交易策略生成是一种独特的领域特定代码生成任务，成功不仅需要技术正确性，还需要自然语言描述、金融逻辑和策略在数据上的可观察行为之间的一致性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决如何系统性地评估大型语言模型（LLM）生成可执行量化交易策略的能力。现有代码生成基准无法直接应用于量化交易领域，因为量化交易策略的生成不仅需要语法正确，还需要理解金融逻辑、正确使用特定的交易API，并确保生成的策略能够在历史数据上产生实际的交易行为。现有方法缺乏对这些领域特定要求的有效评估。
核心思路：论文的核心思路是构建一个专门针对量化交易策略生成的基准测试集（QuantCode-Bench），并设计一个多阶段的评估流程，以全面评估LLM在生成交易策略时的能力。该基准不仅关注代码的语法正确性，还关注策略的金融逻辑合理性、API使用正确性以及策略在历史数据上的表现。
技术框架：QuantCode-Bench的整体框架包括以下几个主要组成部分：1) 包含400个任务的基准测试集，这些任务来自不同的来源，难度各异；2) 一个多阶段的评估流程，包括语法检查、回测执行、交易存在性验证和语义对齐评估；3) 两种评估模式：单轮生成和多轮Agent模式，后者允许模型接收反馈并修复错误。评估流程使用Backtrader框架。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了QuantCode-Bench，这是一个专门针对量化交易策略生成的基准测试集。与通用的代码生成基准不同，QuantCode-Bench更加关注领域特定知识和策略的实际表现。此外，多阶段评估流程能够更全面地评估LLM在生成交易策略时的能力，并识别出模型在不同方面的不足。
关键设计：基准测试集中的任务涵盖了不同的交易策略类型和难度级别，以确保评估的全面性。评估流程中的语义对齐评估使用了LLM作为裁判，判断生成的策略是否符合任务描述的意图。在多轮Agent模式中，模型接收到的反馈信息包括语法错误、回测失败等，用于指导模型进行迭代改进。
📊 实验亮点
实验结果表明，当前最先进的LLM在QuantCode-Bench上的表现仍有提升空间，尤其是在交易逻辑的正确操作、API的正确使用以及与任务语义的对齐方面。模型在语法正确性方面表现较好，但在生成能够实际产生交易并符合任务意图的策略方面存在挑战。多轮Agent模式可以帮助模型修复错误，但仍无法完全解决上述问题。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于量化交易策略的自动化生成、LLM在金融领域的应用评估、以及提升LLM在领域特定代码生成任务中的能力。通过QuantCode-Bench，研究人员可以更有效地评估和改进LLM在量化交易领域的应用，从而降低量化交易策略开发的门槛，并促进金融科技的创新。
📄 摘要（原文）
Large language models have demonstrated strong performance on general-purpose programming tasks, yet their ability to generate executable algorithmic trading strategies remains underexplored. Unlike standard code benchmarks, trading-strategy generation requires simultaneous mastery of domain-specific financial logic, knowledge of a specialized API, and the ability to produce code that is not only syntactically correct but also leads to actual trades on historical data. In this work, we present QuantCode-Bench, a benchmark for the systematic evaluation of modern LLMs in generating strategies for the Backtrader framework from textual descriptions in English. The benchmark contains 400 tasks of varying difficulty collected from Reddit, TradingView, StackExchange, GitHub, and synthetic sources. Evaluation is conducted through a multi-stage pipeline that checks syntactic correctness, successful backtest execution, the presence of trades, and semantic alignment with the task description using an LLM judge. We compare state-of-the-art models in two settings: single-turn, where the strategy must be generated correctly on the first attempt, and agentic multi-turn, where the model receives iterative feedback and may repair its errors. We analyze the failure modes across different stages of the pipeline and show that the main limitations of current models are not related to syntax, but rather to the correct operationalization of trading logic, proper API usage, and adherence to task semantics. These findings suggest that trading strategy generation constitutes a distinct class of domain-specific code generation tasks in which success requires not only technical correctness, but also alignment between natural-language descriptions, financial logic, and the observable behavior of the strategy on data.