ในปี 2025 การแข่งขันเพื่อตำแหน่งนักวิเคราะห์เชิงปริมาณ (quant) ทวีความรุนแรงมากขึ้น โดยกองทุนป้องกันความเสี่ยง ธนาคารเพื่อการลงทุน และบริษัทการค้าต่างแสวงหาบุคลากรที่มีความสามารถสูง หากต้องการโดดเด่นในการสัมภาษณ์ที่มีการแข่งขันสูงเหล่านี้ คุณต้องมีมากกว่าแค่พื้นฐานทางเทคนิคที่แข็งแกร่งในการเขียนโปรแกรมและการวิเคราะห์ข้อมูล นายจ้างต้องการทราบว่าคุณคิดอย่างไรภายใต้แรงกดดัน แก้ปัญหาที่ซับซ้อน และตัดสินใจอย่างรวดเร็วและมีข้อมูลครบถ้วนในแบบเรียลไทม์
การสัมภาษณ์เชิงปริมาณได้รับการออกแบบมาเพื่อประเมินความสามารถทางคณิตศาสตร์ ทักษะการเขียนโปรแกรม และแนวทางการแก้ปัญหาโดยรวมของคุณ การสัมภาษณ์จะทดสอบความรู้ของคุณเกี่ยวกับระบบการเงิน ความสามารถในการสร้างแบบจำลองข้อมูล และความสามารถในการจัดการกับความท้าทายที่ซับซ้อนในโลกแห่งความเป็นจริง เพื่อช่วยให้คุณเตรียมตัวได้ เราได้รวบรวมคำถามสัมภาษณ์เชิงปริมาณที่สำคัญที่สุด 15 ข้อที่คุณอาจพบในปี 2025 พร้อมด้วยเคล็ดลับในการตอบคำถามเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพ
กลยุทธ์การแก้ปัญหาสำหรับนักควอนต์
ก่อนจะเจาะลึกคำถามสัมภาษณ์เฉพาะเจาะจง สิ่งสำคัญคือต้องใช้กลยุทธ์การแก้ปัญหาที่จะช่วยให้คุณสัมภาษณ์เชิงปริมาณได้อย่างมั่นใจ กลยุทธ์เหล่านี้ควรเน้นที่ความชัดเจน ความแม่นยำ และการสื่อสาร
- ชี้แจงคำถาม: ให้แน่ใจว่าคุณเข้าใจสิ่งที่ผู้สัมภาษณ์ถามอย่างถ่องแท้ก่อนจะเริ่มตอบคำถาม คุณสามารถขอคำชี้แจงได้หากจำเป็น
- คิดดังๆ: ผู้สัมภาษณ์มักต้องการเข้าใจกระบวนการคิดของคุณ แม้ว่าคุณจะไม่รู้คำตอบในทันที การอธิบายวิธีการของคุณทีละขั้นตอนสามารถแสดงให้พวกเขาเห็นถึงความสามารถในการแก้ปัญหาของคุณได้
- แยกปัญหาออกเป็นส่วนๆ: ปัญหาเชิงปริมาณมักจะซับซ้อน ดังนั้นให้แยกปัญหาออกเป็นส่วนย่อยๆ ที่จัดการได้ง่ายขึ้น แก้ไขแต่ละส่วนทีละส่วน
- ใจเย็นๆ ในสถานการณ์ที่กดดัน: แม้ว่าการสัมภาษณ์เชิงปริมาณอาจเป็นเรื่องที่เข้มข้น แต่พยายามใจเย็นและมีสมาธิ ฝึกฝนการแก้ปัญหาภายใต้ข้อจำกัดด้านเวลาล่วงหน้าเพื่อจำลองสถานการณ์กดดันของสภาพแวดล้อมการสัมภาษณ์
15 คำถามสัมภาษณ์ด้านปริมาณที่ดีที่สุดที่ควรทราบในปี 2025
- กระบวนการ Martingale คืออะไร?
- กระบวนการ Martingale เป็นแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ใช้เพื่ออธิบายลำดับของตัวแปรสุ่ม โดยที่ค่าที่คาดหวังของตัวแปรถัดไปจะเท่ากับค่าปัจจุบัน โดยไม่คำนึงถึงประวัติในอดีต ในทางการเงิน กระบวนการนี้มีความสำคัญเมื่อต้องสร้างแบบจำลองเกมที่ยุติธรรมหรือราคาตลาด โดยที่ราคาในอนาคตจะไม่ขึ้นอยู่กับการเคลื่อนไหวในอดีต
- คุณกำหนดราคาตัวเลือกโดยใช้แบบจำลอง Black-Scholes อย่างไร
- แบบจำลองแบล็ก-โชลส์ให้สูตรสำหรับคำนวณราคาเชิงทฤษฎีของออปชั่น โดยคำนึงถึงราคาหุ้น ราคาใช้สิทธิ เวลาหมดอายุ อัตราดอกเบี้ยปลอดความเสี่ยง และความผันผวน การทำความเข้าใจวิธีใช้และนำแบบจำลองนี้ไปใช้ถือเป็นทักษะพื้นฐานในด้านการเงินและการบริหารความเสี่ยง
- การจำลอง Monte Carlo คืออะไร และจะนำไปใช้ได้อย่างไร
- การจำลองแบบมอนติคาร์โลเป็นเทคนิคการคำนวณที่ใช้เพื่อประมาณความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ที่แตกต่างกันในแบบจำลองโดยการรันการจำลอง ในทางการเงิน มักใช้สำหรับการกำหนดราคาออปชั่น การเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอ และการวิเคราะห์ความเสี่ยง โดยทั่วไปการนำไปใช้เกี่ยวข้องกับการสร้างตัวแปรสุ่มและนำไปใช้กับแบบจำลองซ้ำๆ เพื่อสังเกตผลลัพธ์
- อธิบายแนวคิดมูลค่าความเสี่ยง (VaR)
- Value at Risk (VaR) เป็นเครื่องมือบริหารความเสี่ยงที่ใช้วัดการสูญเสียมูลค่าที่อาจเกิดขึ้นของพอร์ตโฟลิโอในช่วงเวลาที่กำหนดสำหรับช่วงความเชื่อมั่นที่กำหนด การทำความเข้าใจ VaR ถือเป็นกุญแจสำคัญในการจัดการและควบคุมความเสี่ยงทางการเงิน
- คุณนำ Kalman Filter ไปใช้ได้อย่างไร?
- ตัวกรอง Kalman เป็นอัลกอริทึมที่ใช้ในการประมาณสถานะของระบบไดนามิกจากการสังเกตที่มีสัญญาณรบกวน ในด้านการเงิน มักใช้ตัวกรองนี้เพื่อสร้างแบบจำลองราคาสินทรัพย์และความผันผวน การนำไปใช้งานโดยทั่วไปเกี่ยวข้องกับอัลกอริทึมแบบเรียกซ้ำที่อัปเดตการประมาณค่าตามข้อมูลใหม่ที่เข้ามา
- ทฤษฎีบทขีดจำกัดกลางคืออะไร เหตุใดจึงสำคัญ?
- ทฤษฎีบทขีดจำกัดกลางระบุว่าการแจกแจงผลรวม (หรือค่าเฉลี่ย) ของตัวแปรสุ่มอิสระที่มีการกระจายเหมือนกันจำนวนมากจะเข้าใกล้การแจกแจงแบบปกติ ไม่ว่าการแจกแจงดั้งเดิมของตัวแปรจะเป็นอย่างไรก็ตาม ซึ่งถือเป็นสิ่งสำคัญในทางการเงิน เนื่องจากช่วยให้สร้างแบบจำลองระบบการเงินที่ซับซ้อนได้ง่ายขึ้น
- อธิบายการอนุมานแบบเบย์เซียนและการประยุกต์ใช้งาน
- การอนุมานแบบเบย์เซียนเป็นวิธีการทางสถิติที่ใช้ทฤษฎีบทของเบย์เซียนในการปรับปรุงความน่าจะเป็นของสมมติฐานเมื่อมีหลักฐานเพิ่มเติม ในด้านการเงิน จะใช้ทฤษฎีบทนี้ในการสร้างแบบจำลองความเสี่ยง การกำหนดราคาสินทรัพย์ และการเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอ
- คุณจะเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การซื้อขายโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักรได้อย่างไร
- เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น การเรียนรู้แบบมีผู้ดูแล การเรียนรู้แบบเสริมแรง และเครือข่ายประสาท สามารถใช้เพื่อปรับกลยุทธ์การซื้อขายให้เหมาะสมได้โดยการระบุรูปแบบ คาดการณ์แนวโน้มของตลาด และปรับตัวให้เข้ากับสภาวะตลาดใหม่แบบเรียลไทม์
- อธิบายวิธีการใช้การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) ในการจัดการความเสี่ยง
- PCA เป็นเทคนิคการลดมิติที่ใช้เพื่อระบุปัจจัยหลักที่ส่งผลต่อความแปรปรวนในชุดข้อมูล ในการจัดการความเสี่ยง PCA ช่วยลดความซับซ้อนของโมเดลทางการเงินโดยเน้นที่ตัวแปรและความเสี่ยงที่สำคัญที่สุดที่ส่งผลต่อพอร์ตโฟลิโอ
- Brownian Motion คืออะไร และมีผลกับการสร้างแบบจำลองทางการเงินอย่างไร
- Brownian Motion เป็นกระบวนการสุ่มอย่างต่อเนื่องที่สร้างแบบจำลองการเคลื่อนที่แบบสุ่มของอนุภาค ในทางการเงิน กระบวนการนี้ใช้เพื่อสร้างแบบจำลองการเคลื่อนที่แบบสุ่มของราคาสินทรัพย์ในแบบจำลอง เช่น สูตรกำหนดราคาออปชั่น Black-Scholes
- พูดคุยเกี่ยวกับแนวคิดการจัดสรร PnL
- การจัดสรรกำไรและขาดทุน (PnL) เป็นเทคนิคที่ใช้ในการกำหนดแหล่งที่มาของผลตอบแทนของพอร์ตโฟลิโอ โดยประเมินผลกระทบของปัจจัยต่างๆ เช่น การเลือกสินทรัพย์ การจับจังหวะตลาด และกลยุทธ์การซื้อขาย
- อธิบายวิธีการสร้างแบบจำลองความเสี่ยงด้านสินเชื่อโดยใช้การถดถอยแบบโลจิสติก
- การถดถอยแบบลอจิสติกส์เป็นแบบจำลองทางสถิติที่ใช้เพื่อทำนายความน่าจะเป็นของผลลัพธ์แบบไบนารี ในการสร้างแบบจำลองความเสี่ยงด้านสินเชื่อ แบบจำลองนี้สามารถใช้เพื่อประเมินความน่าจะเป็นที่ผู้กู้จะผิดนัดชำระหนี้โดยการวิเคราะห์ตัวแปรต่างๆ เช่น คะแนนเครดิต รายได้ และตัวชี้วัดทางการเงินอื่นๆ
- ความผันผวนสุ่มคืออะไร และเหตุใดจึงสำคัญ
- ความผันผวนแบบสุ่มหมายถึงแบบจำลองที่ความผันผวนถือว่าเป็นแบบสุ่มและเปลี่ยนแปลงไปตามเวลา ไม่ใช่คงที่ ซึ่งสิ่งนี้มีความสำคัญในการสร้างแบบจำลองทางการเงิน เนื่องจากสะท้อนพฤติกรรมที่แท้จริงของราคาสินทรัพย์ได้ดีกว่า ซึ่งแสดงถึงช่วงเวลาที่มีความผันผวนสูงและต่ำ
- คุณจะทดสอบแบบแบ็คเทสต์กลยุทธ์การซื้อขายได้อย่างไร?
- การทดสอบย้อนหลังเกี่ยวข้องกับการใช้กลยุทธ์การซื้อขายโดยใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อดูว่ากลยุทธ์ดังกล่าวจะมีประสิทธิภาพเป็นอย่างไรในอดีต ถือเป็นสิ่งสำคัญในการประเมินประสิทธิผลและความแข็งแกร่งของกลยุทธ์ก่อนที่จะนำไปใช้ในการซื้อขายจริง
- ชาวกรีกมีบทบาทอย่างไรในการซื้อขายออปชั่น?
- สกุลเงินกรีก (เดลต้า แกมมา ธีตา เวกา โร) ใช้ในการวัดความอ่อนไหวของราคาออปชั่นต่อปัจจัยต่างๆ เช่น การเปลี่ยนแปลงในราคาสินทรัพย์อ้างอิง การเสื่อมสลายตามเวลา ความผันผวน และอัตราดอกเบี้ย การทำความเข้าใจสกุลเงินกรีกถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการจัดการพอร์ตโฟลิโอออปชั่นและการป้องกันความเสี่ยงอย่างมีประสิทธิภาพ
ทักษะทางเทคนิคที่คุณต้องมีเพื่อประสบความสำเร็จ
นอกจากการเชี่ยวชาญคำถามเหล่านี้แล้ว ให้แน่ใจว่าคุณมีความรู้ความชำนาญในทักษะทางเทคนิคที่จำเป็นสำหรับบทบาทเชิงปริมาณ ทักษะที่แข็งแกร่งใน ภาษาการเขียนโปรแกรม (โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Python, C++ และ R) ความเข้าใจที่มั่นคงเกี่ยวกับ โมเดลทางการเงิน และความสามารถใน การวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ถือเป็นสิ่งสำคัญต่อความสำเร็จในสาขานี้ นอกจากนี้ ความรู้เกี่ยวกับเทคนิค การเรียนรู้ของเครื่อง และ โครงสร้างข้อมูล จะช่วยให้คุณโดดเด่น
การเตรียมตัวสำหรับการสัมภาษณ์เชิงพฤติกรรมและทางเทคนิค
การสัมภาษณ์เชิงปริมาณไม่ได้เป็นเพียงการแก้ปัญหาเท่านั้น นายจ้างยังมองหาผู้สมัครที่สามารถสื่อสารความคิดของตนได้อย่างชัดเจนและทำงานเป็นทีมได้ดี เตรียมตัวสำหรับ คำถามเกี่ยวกับพฤติกรรม ที่ประเมินแนวทางการแก้ปัญหา การทำงานเป็นทีม และความสามารถในการเติบโตภายใต้แรงกดดัน
บทสรุป
การสัมภาษณ์เชิงปริมาณในปี 2025 ออกแบบมาเพื่อทดสอบความรู้ด้านเทคนิค ความสามารถในการแก้ปัญหา และความสามารถในการคิดวิเคราะห์ภายใต้แรงกดดัน การเชี่ยวชาญคำถามสัมภาษณ์เชิงปริมาณ 15 ข้อที่สำคัญเหล่านี้และการพัฒนาทักษะทางเทคนิคและการวิเคราะห์อย่างต่อเนื่องจะช่วยเพิ่มโอกาสในการได้รับบทบาทในสาขาที่มีการแข่งขันสูงนี้ ฝึกฝนต่อไป ติดตามเทรนด์อุตสาหกรรม และที่สำคัญที่สุดคือมั่นใจในความสามารถของคุณเมื่อเข้าใกล้การสัมภาษณ์
