Quant求职面面观(招聘偏好+面试技巧+职业发展等)

量化面试常见题目
1. 请简单介绍一下自己的背景和经验。

2. 谈谈你在过去的项目中的角色和职责。

3. 你对量化金融的理解是什么？
4. 请举例说明你在过去的项目中如何运用量化金融技术解决问题。

5. 你对统计学和数学建模的了解和应用能力如何？
6. 你对金融市场的走势预测有什么方法和观点？
7. 请举例说明你在过去的项目中如何分析金融数据，并得出结论。

8. 你用过哪些重要的量化金融模型和工具？
9. 请描述你在过去遇到的一次量化金融项目的挑战，并说明你是如何应对的。

10. 你如何评估和控制金融风险？
11. 你对高频交易和算法交易有什么了解？
12. 你如何分析和优化交易策略？
13. 你对投资组合管理有什么了解和经验？
14. 你如何处理大规模金融数据和高性能计算？
15. 你如何保持与最新的量化金融技术和市场趋势的学习和了解？
16. 你在量化金融方面的长远发展计划是什么？
17. 你为什么对量化金融感兴趣？你认为自己在这个领域有什么优势？
18. 请讲述一个你在过去项目中的成功故事，并说明你是如何达到成功的。

19. 你如何处理压力和紧迫的项目截止日期？
20. 有什么问题想要问我们？。

量化私募实习面试流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor. I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!量化私募实习面试流程。

1. 初筛。

简历筛选，人力资源团队筛选出符合基本资格条件的候选人。

北京诚奇量化面试题(一)面试题目：北京诚奇量化前言北京诚奇量化是一家专注于量化投资领域的公司，拥有丰富的经验和雄厚的资金实力。

作为一名资深面试官，以下是我为面试者准备的一些问题，旨在了解他们的知识水平和相关经验。

1. 量化投资基础知识•什么是量化投资？它的主要特点是什么？•请介绍一下量化投资的基本流程。

•了解因子模型吗？简单介绍一下因子模型的原理和应用。

•什么是风险管理在量化投资中的重要性？如何进行风险管理？2. 量化策略开发•量化策略开发的基本流程是什么？•如何选择适合的数据源来进行量化策略开发？•了解常见的量化策略类型吗？请简要介绍一下。

•如何评估一个量化策略的好坏？请谈谈你的经验。

3. 编程与数学能力•你熟悉哪些编程语言？在量化投资中常用的编程语言是什么？•请编写一个简单的程序，实现计算两个向量的点积。

•了解机器学习和深度学习吗？它们在量化投资中有哪些应用？4. 市场与交易相关问题•了解股票市场和期货市场吗？它们有什么区别？•请介绍一下股票市场中的常见交易类型和交易订单。

•了解高频交易吗？高频交易的优势和风险是什么？•你有实际参与过交易吗？请谈谈你的交易经历。

5. 个人素质和团队合作能力•你在过去的工作中，如何展现你的团队合作能力？•你认为一个优秀的量化投资者需要具备哪些个人素质？•在工作中，你如何处理遇到的困难和挑战？•请分享一次你在量化投资领域所取得的成功经验。

总结通过以上面试题目，我对面试者的量化投资基础知识、量化策略开发能力、编程与数学能力、市场与交易知识以及个人素质和团队合作能力进行了考察。

希望能够在面试过程中找到适合北京诚奇量化的优秀人才。

第1篇题目背景您是一名量化分析师，被一家知名金融机构邀请进行面试。

该机构正在寻找一名能够设计和评估高频交易策略的量化分析师。

面试官提供了以下市场数据和假设条件，要求您基于这些信息设计一个高频交易策略，并对其进行评估。

市场数据与假设条件1. 市场数据：- 每日交易数据包括股票的开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量。

- 数据跨度为过去一年，每天的交易数据包括前一个交易日的收盘价和当日的开盘价。

2. 市场假设：- 市场是有效的，但存在一定程度的波动和噪声。

- 交易成本为每笔交易0.01%。

- 每个交易日有足够的流动性来执行交易。

- 交易时间窗口为开盘后前15分钟。

面试要求1. 策略设计：- 设计一个高频交易策略，该策略能够利用市场数据在交易时间窗口内获利。

- 策略应考虑以下因素：- 市场趋势分析- 技术指标（如MACD、RSI等）- 新闻事件和宏观经济数据- 市场情绪分析- 解释您选择的策略背后的逻辑。

2. 策略评估：- 使用历史数据进行策略回测，评估策略的潜在盈利能力和风险。

- 使用以下指标进行评估：- 收益率- 夏普比率- 最大回撤- Alpha（相对于基准指数的超额收益）- 分析策略在不同市场条件下的表现。

3. 代码实现：- 使用Python编写代码实现您的策略。

- 代码应包括以下部分：- 数据获取和预处理- 策略逻辑实现- 回测和评估- 提供代码注释，确保代码清晰易懂。

题目内容1. 市场趋势分析：- 分析过去一年内股票价格的趋势，包括上涨和下跌趋势的持续时间、幅度和频率。

- 描述如何利用这些趋势来设计交易策略。

2. 技术指标分析：- 选择至少两个技术指标，解释其计算方法和在策略中的应用。

- 分析技术指标如何帮助您识别交易信号。

3. 新闻事件和宏观经济数据：- 描述如何获取和利用新闻事件和宏观经济数据来评估市场情绪和预测市场走势。

- 举例说明如何将这些信息整合到交易策略中。

4. 市场情绪分析：- 解释市场情绪对交易策略的影响。

【留学人才网】高频交易大神为你揭开华尔街明星“Quant”的神秘面纱！1.什么性格的人适合Quant 这个职位？Quant 一天的生活是怎样的？第一要对技术类的工作有兴趣，对数学和编程相关的工作不排斥。

做到这一点已经很不容易，在我认识的人里，大部份人都对这种工作没什么兴趣。

特别是江湖上还流传着做技术只能到三十岁，以后一定要转管理之类的传言。

但是要把Quant 需要的手艺活学全了，多半你要读个PhD，毕业可能已经快30了，还得进入业界锻炼几年，30以后可能才是真正能创造价值的时候。

那时如果你突然表示自己其实对搞这些技术没有兴趣，很难说不是一件尴尬的事情。

能够做一些技术工作的人里，又包括了只喜欢纯数学做理论，和只喜欢写程序这样的人。

或许前者更适合留在大学教书，后者不如去互联网公司。

但要做Quant，你应该对两者都有一定的热情。

第二要对金融市场有兴趣。

技术做的好的人一般选择也比较多，能建模能编程的人去别的科技行业也能找到不错的工作，单纯从收入上来说我不觉得Quant 这一行就一定比其他行业有优势。

但市场本身是一个绝对独特的存在，做Quant 的人肯定是对市场的兴趣远超过去研究高能物理或是人脸识别。

也许有些人喜欢把研究市场误读成赚大钱。

我觉得世界上有很多事情，比如说数学定理或是物理定律，或者是一段程序，是千真万确亘古不变的东西，但是唯独赚大钱这件事，根本没有任何定理保证你如何之后就能成功。

而且你知道过去一个月最受世人关注的那位姓马的老板既不搞数学也不写程序。

所以我建议不要舍本逐末，赚钱这件事由上帝决定，选择做自己感兴趣的事却可以自己决定。

至于一天的生活，我想世界变化这么快，这种事情实在是微不足道。

要不要从事这个职业，最重要的是上面说的那两个条件，其他的事情相比之下都是细枝末节了。

来源：知乎作者：董可人（已获授权）链接：/RGj50z92.一名优秀的Quant 都需要具备哪些职业素养和技能？我心目中Quant 所需要的素养也就是一名科学工作者所应该具备的素养。

超全总结投行面试高几率问题及回答框架投行面试问题虽然会根据公司和面试官略有不同，但是基本面试结构和框架是不变的。

在此特意为大家总结了出现几率最高的6大问题以及回答模板，想要面投行的同学赶快学起来吧。

1.他们会问你对该职位了解多少你认为交易大厅里的分析员一天的工作通常都是什么样子的？如果你希望你的答案让人印象深刻，你需要提供更多的细节。

让面试官知道你了解高级交易员和初级交易员之间的区别。

比如你可以这样说：“基于我在德意志银行做暑期实习生时候学到的经验，我得说对于一个初级交易员和一个高级交易员，每天要做的工作是非常不一样的。

这个职位的头几年，大量的时间似乎都花费在收集数据和更新金融模型，以及阅读行业相关的报告上——这是为了加深对该行业的了解。

在达到专业水准并发展出强大的关系网络后，该职位的职责会增加，而我也期望能够承担更多的职责——在市场中进行交易——跟其他交易员讨论市场的主要变动，同时继续监控市场动态。

”2.他们会问你与应聘公司相关的问题“是什么吸引你来高盛？你为什么不去德意志银行或者摩根大通？”研究你要应聘的公司，以及它的竞争对手。

你需要了解该公司的一些基本信息，以及为什么它能够在行业中表现出色。

如果可能，把你的答案跟你以往的工作经验联系起来，这会让你表现更加出色。

在面试前用Google研究应聘公司情况的候选人不在少数，但如果你能够花时间去了解一下周边行业，你的把握就会更大。

比如：“诚然，这两家公司都被认为是行业领军企业，不过，过去两年内所支付的290亿美元诉讼和解费用侵蚀了摩根大通的一度创纪录的盈利状况，这大幅度削弱了其风险承担能力。

相反，高盛目前具有更高的风险承担能力。

我为此感到兴奋，因为这意味着公司能够允许交易更具有挑战性的产品。

”“大体上讲，我选择高盛是因为它的声誉。

不论是高盛的历史，还是名誉，在市场上都是无可匹敌的。

我甚至看到‘’网站将高盛评为北美和英国最受尊敬的公司。

”3.他们会探究你掌握多少市场知识今天如果你有2万美元，你会如何进行投资？回答这个问题的时候千万不能过于简短。

第1篇一、面试概述量化对冲基金面试是对应聘者数理、计算机和金融综合能力的一次全面考核。

以下题目涵盖了量化对冲基金面试中常见的题型，包括数学问题、编程问题、金融问题等，旨在考察应聘者的逻辑思维、问题解决能力和专业知识。

二、数学问题1. 请用数学归纳法证明以下等式：$1^2+2^2+3^2+...+n^2=\frac{n(n+1)(2n+1)}{6}$。

2. 已知一元二次方程 $ax^2+bx+c=0$，其中 $a \neq 0$，若 $\Delta = b^2-4ac$，请判断以下说法的正确性：a. 当 $\Delta > 0$ 时，方程有两个不相等的实数根；b. 当 $\Delta = 0$ 时，方程有两个相等的实数根；c. 当 $\Delta < 0$ 时，方程没有实数根。

3. 已知函数 $f(x) = x^3 - 3x + 1$，求 $f(x)$ 的极值点。

4. 已知等差数列 $\{a_n\}$ 的首项为 $a_1$，公差为 $d$，求 $\{a_n\}$ 的第$n$ 项 $a_n$。

5. 已知函数 $f(x) = e^x$，求 $f(x)$ 在区间 $[0,1]$ 上的最大值和最小值。

三、编程问题1. 请编写一个函数，实现以下功能：计算两个整数 a 和 b 的最大公约数。

2. 请编写一个函数，实现以下功能：判断一个整数是否为素数。

3. 请编写一个函数，实现以下功能：计算一个整数序列的平均值。

4. 请编写一个函数，实现以下功能：将一个字符串逆序。

5. 请编写一个函数，实现以下功能：判断一个矩阵是否为对称矩阵。

四、金融问题1. 请简述量化对冲基金的基本原理。

2. 请解释以下金融术语：对冲、套利、风险敞口。

3. 请说明以下策略的特点：趋势跟踪策略、均值回归策略、量化对冲策略。

4. 请解释以下指标在量化对冲基金中的应用：夏普比率、信息比率、最大回撤。

5. 请分析以下市场事件对量化对冲基金的影响：美联储加息、新冠疫情、贸易战。

留学生求职Quant？拿5个offer的quant大神面试题目总结近来闲来无事，想发一篇日志总结一下这段时间找工作的总结。

一是为师弟妹找Quant 或Quant Trading的工作提供一个方向，二是为今后的自己的发展攒攒人品。

Why Quant?在北美，这个工作基本上是理工科的中国学生进入金融领域最主要的渠道。

而且，现在国内也有朝这方面发展的趋势。

如果你是理工科背景，或者对数理，编程和金融比较感兴趣，不妨尝试在就业的时候向这个领域发展。

它的一个好处是在工作的时候能不断学到新的东西，提高自己的竞争力，而且工作时间不长，能在工作之余做其他喜欢的事或有益自己事业发展的事情。

如果你在这基础上能更勤奋一点，使自己的策略有一个比较好的profit track，对以后的发展和跳槽都是有很大帮助的。

如何准备？1. 对 Brain Teaser的准备：这三本书是一位师兄推荐的精品：A practical guide to quantitative finance interviews, Quant Job Interview Questions and Answers, Heard on the Street.2. 对编程和金融衍生品知识的准备：C++ Primer, Data Structures and Algorithm Analysis, Options futures and other derivatives (这本号称华尔街圣经，就是厚了点)。

不同职位对编程语言的要求不一样，要准备的编程语言有：C++, Matlab, R, Python, Perl, SAS, SQL, Excel/VBA。

3. 剩下来的就是修改简历，海投，海面来增加经验了。

我这一年来Internship和Full Time的公司不下1000家，面过70，80家以上, 至今拿到了5个Offer。

下面是我的一些公司的面试经验供大家参考：1. Bank of America, QMAP Program: 这个项目是夏洛特的美国银行的Quant管培生项目，每年全国招15人。

第1篇一、题目背景随着金融市场的不断发展，金融衍生品作为一种重要的风险管理工具，被广泛应用于企业、金融机构和投资者中。

本案例以某大型金融机构的金融衍生品交易业务为背景，考察应聘者对金融衍生品定价、风险管理以及相关策略的理解和运用能力。

二、案例描述某大型金融机构（以下简称“公司”）是一家综合性的金融服务集团，业务范围包括证券、期货、外汇、基金等多个领域。

近年来，公司积极开展金融衍生品交易业务，为客户提供风险管理、资产配置等服务。

以下是公司近期的一笔金融衍生品交易案例：1. 基本情况（1）交易品种：欧式看涨期权（2）标的资产：某大型跨国公司股票（3）行权价格：100元（4）到期时间：3个月（5）合约规模：100万股（6）期权费：2元/股2. 市场背景（1）标的股票当前价格为90元/股（2）标的股票波动率为30%（3）无风险利率为4%3. 交易目的公司预计标的股票未来3个月内将上涨，但涨幅不确定。

为锁定收益，公司决定购买该看涨期权。

三、面试题目1. 金融衍生品定价（1）请根据Black-Scholes模型，计算该看涨期权的理论价格。

（2）结合实际市场情况，分析影响该期权价格的主要因素。

（3）简要介绍二叉树期权定价模型，并说明其与Black-Scholes模型的区别。

2. 风险管理（1）请根据公司业务特点，分析该期权交易可能面临的风险。

（2）针对上述风险，提出相应的风险管理措施。

（3）简要介绍VaR、CVaR等风险度量方法，并说明其在风险管理中的应用。

3. 相关策略（1）请结合该期权交易案例，阐述如何运用期权策略进行资产配置。

（2）简要介绍其他金融衍生品策略，如跨式期权、保护性看跌期权等，并说明其适用场景。

（3）结合实际市场情况，分析当前市场环境下，公司应如何调整金融衍生品交易策略。

4. 综合分析（1）请根据该期权交易案例，评估公司金融衍生品交易业务的盈利能力和风险控制水平。

（2）结合公司业务发展，提出改进金融衍生品交易业务的建议。

【海归人才网】华尔街Quant面试噩梦6小时, 你会遇到什么"怪物"面试官?传说中华尔街最Quant的Morgan Stanley，Morgan Stanley最Quant的Quantitative Finance Program Team，他们是怎么面试的？笔者为你还原血雨腥风的6小时面试，以及7位“怪物”面试官。

换做是你，能坚持下来吗？华尔街的就职资格，能算你一份吗？轻松欢愉的On-site Interview（热身模式）一个平凡的下午，笔者收到Morgan Stanley Quantitative Finance Program的On-site Interview，对象是Securitized Product Group的MD。

问题都相对简单，只问到了fixed income和比较基础的stochastic calculus, 基本上知道伊藤引理和Black Scholes的推导足以。

其余的便是聊mortgage back security的modeling，一直是我在问，面试官在讲。

我们相谈甚欢，给MD发的follow up邮件也收到热情洋溢的回信：I look forward to coming back to you with next steps.我当时怎么知道，这是噩梦的开始......第一级：UIUC物理学PhD几天后我收到HR的邮件，邀请我参加下一场Interview，不，确切的说来，是7场。

面试官从Associate到VP再到Executive Director不等。

第一个interviewer是个UIUC的物理学PhD。

我特意找美国人打听了一下，答曰UIUC 的graduate school极强，绝对属于顶尖级别。

第一个问题：什么叫securitilizaton（证券化）。

答曰it is the process of combining loans with similar characteristics for collateral to issue debt. PhD GG点头。