2025年，對定量分析師 （quant） 職位的競爭加劇，對沖基金、投資銀行和交易公司都在尋找頂尖人才。要在這些競爭激烈的面試中脫穎而出，您需要的不僅僅是程式設計和數據分析方面的強大技術基礎。僱主希望瞭解您在壓力下如何思考、解決複雜問題並即時做出快速、明智的決策。
量化訪談旨在評估您的數學能力、程式設計技能和整體解決問題的方法。它們測試您對財務系統的瞭解、您對數據進行建模的能力以及您處理錯綜複雜的現實挑戰的能力。為了説明您做好準備，我們整理了您在 2025 年可能遇到的 15 個最重要的量化面試問題，以及如何有效回答這些問題的提示。
量化分析師的問題解決策略
在深入研究具體的面試問題之前，採用可以説明您自信地進行量化面試的問題解決策略非常重要。這些策略應側重於清晰度、準確性和溝通。
- 澄清問題： 在開始回答之前，請確保您完全理解面試官在問什麼。如有必要，可以要求澄清。
- 大聲思考： 面試官通常想瞭解你的思維過程。即使您沒有立即知道答案，逐步解釋您的方法也可以向他們展示您解決問題的能力。
- 分解問題： 量化問題通常很複雜，因此請將它們分解為更小、更易於管理的部分。逐個解決每個部分。
- 在壓力下保持冷靜： 雖然量化訪談可能很激烈，但盡量保持冷靜和專注。事先練習在時間限制下解決問題，以類比面試環境的壓力。
15 年需要瞭解的 2025 個最佳 Quant 面試問題
- 什麼是馬丁格爾工藝？
- 馬丁格爾過程是一種數學模型，用於描述一系列隨機變數，其中下一個變數的預期值等於當前值，而不管過去的歷史如何。在金融領域，這在對公平遊戲或市場價格進行建模時非常重要，因為未來價格與過去的走勢無關。
- 您如何使用 Black-Scholes 模型為期權定價？
- Black-Scholes 模型提供了一個計算期權理論價格的公式，考慮了股票價格、執行價格、到期時間、無風險利率和波動性。瞭解如何使用和實施此模型是財務和風險管理的一項基本技能。
- 什麼是 Monte Carlo 類比，您如何實施它？
- 蒙特卡羅類比是一種計算技術，用於通過運行模擬來估計模型中不同結果的概率。在金融領域，它通常用於期權定價、投資組合優化和風險分析。實現通常涉及生成隨機變數並將其重複應用於模型以觀察結果。
- 解釋風險價值 （VaR） 的概念。
- 風險價值 （VaR） 是一種風險管理工具，用於衡量投資組合在給定置信區間內在定義時期內的潛在價值損失。瞭解 VaR 是管理和控制財務風險的關鍵。
- 您如何實現卡爾曼濾波器？
- 卡爾曼濾波是一種用於從雜訊觀測中估計動態系統狀態的演算法。在金融領域，它經常用於對資產價格和波動性進行建模。實現通常涉及遞歸演算法，這些演算法根據新的傳入數據更新估計值。
- 什麼是中心極限定理？為什麼它很重要？
- 中心極限定理指出，無論變數的原始分佈如何，大量獨立且同分佈的隨機變數之和（或平均值）的分佈都將接近正態分佈。這在金融中至關重要，因為它允許簡化複雜金融系統的建模。
- 解釋Bayesian Inference及其應用。
- 貝葉斯推理是一種統計方法，它應用貝葉斯定理，隨著更多證據的出現來更新假設的概率。在金融領域，它用於風險建模、資產定價和投資組合優化。
- 您將如何使用機器學習優化交易策略？
- 監督學習、強化學習和神經網路等機器學習技術可用於通過識別模式、預測市場趨勢和實時適應新的市場條件來優化交易策略。
- 描述如何在風險管理中使用主成分分析 （PCA）。
- PCA 是一種降維技術，用於識別導致數據集可變性的關鍵因素。在風險管理中，PCA 通過關注影響投資組合的最重要變數和風險來説明降低財務模型的複雜性。
- 什麼是 Brownian Motion，它如何應用於財務建模？
- 布朗運動是一個連續的隨機過程，用於類比粒子的隨機運動。在金融領域，它用於在 Black-Scholes 期權定價公式等模型中對資產價格的隨機運動進行建模。
- 討論 PnL 歸因的概念。
- 損益 （PnL） 歸因是一種用於確定投資組合回報來源的技術，評估資產選擇、市場時機和交易策略等各種因素的影響。
- 說明如何使用Logistic回歸對信用風險進行建模。
- 邏輯回歸是一種用於預測二元結果概率的統計模型。在信用風險建模中，它可用於通過分析信用評分、收入和其他財務指標等變數來評估借款人拖欠貸款的可能性。
- 什麼是隨機波動率，為什麼它很重要？
- 隨機波動率是指假設波動率是隨機的並隨時間變化而不是恆定的模型。這在財務建模中很重要，因為它更好地反映了資產價格的真實行為，資產價格表現出高波動性和低波動性。
- 您如何回測交易策略？
- 回溯測試涉及根據歷史數據運行交易策略，以查看其過去的表現。在將策略應用於即時交易之前，評估策略的有效性和穩健性至關重要。
- 希臘人在期權交易中扮演什麼角色？
- 希臘字母（Delta、Gamma、Theta、Vega、Rho）用於衡量期權價格對各種因素的敏感性，例如標的資產價格變化、時間衰減、波動性和利率。瞭解希臘字母對於有效管理期權投資組合和對沖風險至關重要。
成功所需的技術技能
除了掌握這些問題之外，請確保您精通量化角色所需的技術技能。精通程式設計語言（尤其是 Python、C++ 和 R）、對金融模型的深刻理解以及分析大型數據集的能力對於在該領域取得成功至關重要。此外，機器學習技術和數據結構的知識將説明您脫穎而出。
準備行為和技術面試
Quant 訪談不僅僅是為了解決問題。僱主還尋找能夠清晰地表達自己的想法並在團隊中良好合作的候選人。準備回答 行為問題，這些問題 會評估您解決問題的方法、團隊合作和在壓力下茁壯成長的能力。
結論
2025 年的定量面試旨在測試您的技術知識、解決問題的能力以及在壓力下批判性思考的能力。通過掌握這 15 個關鍵的量化面試問題並繼續提高您的技術和分析技能，您將增加在這個競爭激烈的領域獲得職位的機會。不斷練習，緊跟行業趨勢，最重要的是，在參加面試時對自己的能力保持信心。
