Greenwicher's Wiki【金融】量化交易面试真题解析1 2018-02-12
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Live简介
知乎id:教父。曾经全国奥赛获奖，保送国内top2本科。出国取得物理学博士学位，毕业后进入海外知名对冲基金，一直从事量化交易员和研究员职位。掌握丰富的全平台经验，擅长期货和外汇的短线和日内策略。
本次live选取我从业以来遇到的一些量化私募的典型面试题真题来给听众讲解，主要面向junior职位。我在从业多年来曾经参加过国内外几十家量化对冲基金公司的面试，也面试过一些应聘者，在这些面试经历中我挑选大约10个经常被问到的或者非常典型的面试题，我会给出解题的答案，思路以及分析公司出题的思路。这些内容可以指引你如何准备面试，同时也可以作为临阵磨枪的练习。如果你是一个想进入量化交易这个领域的新人，如果你能完全掌握课程里的内容，通过junior职位的面试应该基本上没问题。
本次 Live 主要包括以下内容
• Quant Developer 真题
(1) 几道出现频率很高的编程题
• Quant Researcher 真题
(1) 概率题
(2) mini project
(3) 讨论题
• 准备面试的思路，注意事项，时间表
• 关于机器学习，深度学习
嘉宾分享
Quant Developer真题
当做程序员的面试，不需要准备太多金融知识
真题1：快速排序的算法和伪代码，以及复杂度
真题2：sequentially processing array，O（N）复杂度
给定时间序列，计算最大回撤【更新当前最大回撤以及最高价格】
给定两个从小到大排列好的数组，每一个数组里都没有重复元素，找出共同的整数出来【双指针】
真题3：经典递归问题
八皇后问题
汉诺塔问题
用递归求数组之和
真题4：设计模式是什么？用过哪些？如何解决同一成员变量被多个方法调用的情况？
- singleton（单例模式）
- factory
- filter
真题5：关于Java，mutable和immutable对象的差别？如何将前者转换为后者？
Quant Researcher真题
重在研究能力，做mini project
真题6：数据分析
清洗数据
有什么发现
pair trading
写报告，做presentation
真题7：市场深度数据、逐笔交易数据
如何利用深度数据，来再现order flow，数据有何特点，有哪些潜在交易策略
type 1/2
分析数据
真题8：概率问题
- 好数：左边和右边的数都比他小，给定数组大小为n，试问好数个数的期望是多少 【过度简化之后，$(n-2)/3+1$】
准备面试的思路，注意事项，时间表
- 重在思路，不需要特别在乎编程语言细节
- 做自己的东西，把话题引导到自己熟悉的问题上面来；否则面试官也只能通过传统题目来了解你的能力
- 时间表
- 时间短：经典题（如上所述）
- 时间稍长：以上，以及搭建轻量级的量化交易系统
- 时间充裕：以上，以及系统的学习算法数据结构、提升研究能力等等
关于机器学习，深度学习
- 答主经历的公司很少有人用机器学习，因为金融市场的信噪比太低，容易过拟合
- 找feature或者说indicator很重要（人工挖掘信息）
- 了解目标公司是否要求机器学习，否则也不需要特别准备这块
观众提问
Q: 教父能说说看现在主流量化交易公司quant的薪金吗？
A: 美国的话，博士刚毕业十万美金左右，奖金几万美金；国内起薪比较低
Q: 没人问了？我再问一个哈。30岁，债市从业多年了，想转行做量化投资，年龄上是不是不给力了？
A: 量化交易并不是青春饭；反而年龄越大，研究越多，经验越多，越受欢迎
Q: 想问下教父如果准备国内的面试的话，需要去练习编写哪些策略呢？
A: 答主一开始写的是pair trading，也可以考虑趋势方面的策略
Q: 教父，我想问一下如果有一个自己做的回测系统和策略拿去面试，需要这个策略已经在实盘跑了吗？公司看不看重面试对象的策略实盘跑的效果？
A: 只是展示个人能力与热情，当然如果能实盘跑并且效果不错就更好了