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
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
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。
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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)
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。
quant面试题目(3篇)
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!
【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
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。
量化对冲基金面试题目(3篇)
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
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。
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JP Morgan Quant大神：Quant求职面面观（招聘偏好+面试技巧+职业发展等）
导师卡片
导师：Zhechao
职位：Quantitative Analyst
公司：JP Morgan
教育背景：MFE,Baruch College；MS,University of Michigan
专精领域：Quant,Data Mining,Electronic Trading
Quant是什么？
传统：狭义上看Quant是指在银行卖方做Quantitative Research工作。
常见的日常工作是做通过例如过程模型，概率模型等等定价模型对各种衍生产品定价，研究银行内部如何对冲风险，工作中大量使用编程语言，具体语言根据各个组变化。
新型：近几年开始流行一种新型的Quant：P Quant。
P Quant来源于Physical Probility Measure，也就是“预测未
来走势”，常见于买方和卖方的自营交易部。
所谓预测未来走势，
无非就是寻找Under-Priced Risks/Over-Priced Risks，也就是
所谓的“找Alpha”，因此PQuant也叫Alpha Quant（From Hangli,
知乎）。
P Quant研究股票投资价值和大数据，使用的模型大多来自统计、概率和数据分析。
公司招聘时对Skillset的要求完全不一样。
我之前的工作和这里说的P Quant比较接近。
P Quant和传统Quant工作有个明显的不同是，会涉及到未来几小时到一个月的股价变化的预测。
Quant职业发展大盘点
Quant的工作去向大致分为三类。
一类就是我们说的传统Quant，在银行（卖方）做定价模型或者风险模型，支持Trader们的交易；
第二类也是很常见的一类，就是在基金等买方公司和小型交易公司做Quant；
第三类是投行/商行的Risk部门，他们需要大量的Quant建模，这类Quant喜欢招PhD和MFE背景的人。
和传统金融行业不同，Quant这个行业非常年轻，2000年以后开始流行，追溯起来也是1990年才开始发展，所以没有一个非常传统的Career Path适用于大部分Quant人。
喜欢和善于做Quant的人通常是一直做Quant建模相关的工作，但是因为资历不同，Senior的人会晋升到VP和Managing Director这些职位。
也有一部分人，后来转型做了Trader，但是这条路的转型需要个人付出巨大的努力，因为Quant的工作虽然和交易员联系紧密，但是Skill Set非常不同。
JP Morgan vs ITG
先说说ITG吧，我在ITG做了2年多的Quantitative Research，在小的团队里做研究常常要身兼数职，从研究到建模到预测都要经历。
工作都是基于项目，每一个项目的时间线非常长，其中很多耗时数月的成果可能最后并不可行。
总体来说，这份工作很挑战，也没有投行里Fancy的环境，但是作为毕业后的第一份工作，我得到了非常大的锻炼。
JP Morgan是大投行，团队分工做的非常细，所以我们被分配到的工作很具体，同时，也可能会经历一段时间，重复做相似的工作。
作于整个Picture的把握不象以前那么深，但是多了很多和不同部门不同级别的同事打交道的机会。
在这样的环境里，能更好的了解到当下的整个Business运作。
如果你纠结于大投行和精品公司的区别，总结起来他们的优势分别是：
投行：大公司里产品种类更多，为新人了解Business提供了一个很好的平台。
对于想在公司内转组，换工作来说，也是更好的机会。
精品公司：对于职场新人来说，他们的职业技能在这里可以短时间内得到很大的锻炼和提高。
对于编程语言的要求
首先，很多人会问到底该练什么语言，才能做好Quant。
其实，不同的公司和不同的组内，使用的编程语言都不一样，在真正进入工作前，很难说你将来使用的会是什么语言。
比如在JP Morgan股票和债券用的编程语言都不一样。
所以，学习能力特别重要，进入一个工作组后，要短时间内可以上手，半年内做到精通。
但是面试中，面试官最喜欢问的编程语言是C++，因为C++是编程中较难的语言，如果能把这部分的题目回答的很好，面试官会认为他们之后学习别的语言应该没有问题。
流行的Quant编程语言
●Python
●Matlab
●R
●SQL
物理和数学PhD改走MFE
我用三年时间完成本科学习，后来收到了UMich物理系和数学系的PhD Offer，因为自己研究兴趣的转变，后来离开了博士项目，进入了MFE项目（Masters in Financial Engineering）。
MFE项目对我的意义在于，强化了我的编程能力，补全了原来金融知识的空缺。
业界Quant大牛的课程中，学习到了高度应用化的模型知识。
这部分知识在后来的面试中非常有帮助，让我快速地和面试官进入专业的沟通。
现在学习数学或者物理的同学如果想做Quant，可以非常自信。
我在后来的面试中发现，其实很多Quant人，都是来自数学、物理等背景，所以他们看到这
样的背景会觉得很亲切。
面试官喜欢数学和物理背景的人，也是因为Quantitative Skill大多非常扎实。
MFE是Quant必备？
介于名校MFE的6-8万每年的学费，我认为并不是Must Have。
如果本身有PhD学位，有很强的Quantitative Research经验和技术，可以通过猎头和内推来获取金融工作机会。
但是MFE的好处在于，它的职业导向非常强，有大量的编程训练。
这个项目在一年时间对学生做各方面的强化培训，以及提供了很好的求职资源平台，因为许多大公司的校招机会开放给MFE学生。
Quant招聘大揭密
首先，我在面试中看到最普遍存在的问题是，很多Candidates都有不错的简历，但是针对其中某段提问时，回答得并不好，有时候甚至不能自圆其说。
这样得表现非常影响面试官对他们的信任。
在准备面试时，一定要对自己的简历非常熟悉，可以回答出每一个细节背后的经历。
我爱问的简历上问题：
1.简历上如果写了课程，我会问课程中的概念，如提问统计课里的一个基础概念；
2.针对工作经历里可能涉及到的困难或者问题来提问。
同时，也在面试中遇到了很多非常优秀非常聪明的Candidates，他们来自名校数学/物理系，知名MFE项目。
在问到数学和编程问题时，都回答的非常出色，但是普遍存在的问题也有一点，就是缺乏对市场的基础理解。
我爱问的基础市场问题：
1.对于某个股票，如何大致测出它的波动率？
2.某个利率改变，哪些资产的价格会出现变化？
建议对Quant感兴趣的同学，平时可以多阅读介绍市场运作知识的文章和书，大致上了解市场。
（阅读推荐：Wall Street Journal,Market Watch等网站；股票作手，Liars Poker等等书籍）
招聘偏好：各方面技术知识比较平均的人。
比如，有人数学强，编程弱，市场知识弱；另外一个各方面都比较平均，但是没有那么突出，我会选择招聘后面的这位面试者，所以建议大家全方面锻炼培养自己的技能。
职场心得关于Plan
对于职业上的机遇和发展，可以不用太着急于一开始就拥有一个Big Plan，多尝试，从自己亲身经历的职场体验中做出调整，可能可以收获更多Plan以外的惊喜。