10_美国Quant量化面试准备小白向
10_美国Quant量化面试准备小白向 (English Translation Coming Soon)
美国Quant量化面试准备（小白向）
是不是一提到Quant（量化），就觉得神秘又高大上，脑子里全是各种复杂的数学公式和满屏滚动的代码？感觉自己一个非科班出身的小白，想进这个行业简直是天方夜谭？说实话，我最开始也是这么想的，看到招聘要求上的Stochastic Calculus, Black-Scholes, Monte Carlo这些词，头都大了两圈，感觉自己连门都摸不着。每次看到身边的大神轻松斩获Jane Street, Citadel的offer，都觉得自己是个小透明，羡慕又焦虑。但踩过坑的人都知道，其实Quant面试虽然难，但并非无迹可寻。它更像一个闯关游戏，只要你掌握了正确的地图和升级路径，小白也完全有机会逆袭！
今天这篇就是写给像我当年一样迷茫的你，一篇纯纯的小白入门指南，帮你把Quant面试这个大魔王拆解成一个个可以攻克的小怪。别再自己一个人瞎摸索了，跟着我的节奏，一步步来，你会发现Quant的世界并没有那么遥不可及。
首先，我们得搞清楚，Quant面试到底在考什么？面试官想看到你什么样的能力？其实万变不离其宗，主要就是四大块：数学与统计、编程能力、金融知识，还有就是那传说中的Brain Teaser。
数学和统计是Quant的基石，这点毋庸置疑。但你别被Stochastic Calculus这种听起来就吓人的名词给唬住了。对于入门级的Quant Analyst或者Quant Researcher岗位，面试官更看重的是你对基础概念的理解和应用。概率论是重中之重，各种分布（比如正态分布、泊松分布）、期望、方差、协方差、条件概率，你得玩得明明白白。线性代数和微积分也不能落下，它们是理解很多模型的基础。像Time Series, Regression这类统计方法，你不仅要知道它们是什么，还得能解释它们在实际中怎么用，比如怎么用ARIMA模型去预测股价的短期波动，怎么用线性回归分析不同因子对收益率的影响。面试官可能会冷不丁地问你一个概率题，比如“在一个圆上随机取两个点，它们之间连线的长度期望是多少？” 这不是为了考你计算有多快，而是想看你的逻辑思维和建模能力，看你能不能把一个抽象问题转化为数学模型来解决。
接下来说说编程，这可是Quant的“第二语言”。现在大部分公司主要考Python或C++。Python因为库多（比如NumPy, Pandas, Scikit-learn），上手快，在data Analysis和模型回测（Backtesting）中用得非常多。C++则因为其无与伦比的速度，在高频交易（High-Frequency Trading, HFT）领域是绝对的王者。对于我们小白来说，Python是更友好的起点。面试考的编程，和SDE岗位的纯刷LeetCode还不太一样。虽然算法和数据结构（data Structures & Algorithms）同样重要，但Quant面试更侧重于将这些技能应用到金融问题中。比如，面试官可能会让你写一个函数来计算某个Exotic Option的payoff，或者处理一个巨大的、包含缺失值的金融时间序列数据集。所以，刷题的时候要有意识地把题目和金融场景联系起来，多思考一下这个算法能解决什么实际的金融问题。比如，动态规划（Dynamic Programming）可以用来解决期权定价问题，图论可以用来分析金融网络中的风险传导。
然后是金融知识。这是很多转专业同学最虚的一环。不得不说，如果你一点金融都不懂，确实很难理解工作的本质。但好消息是，你不需要成为一个金融专家。你需要了解的是基本的金融产品，比如Stocks, Bonds, Options, Futures都是什么，它们的定价逻辑是怎样的。像Black-Scholes模型，你可能不需要从头到尾推导一遍（当然能推导绝对是大加分项），但你必须理解它每个参数（Greeks）的含义，比如Delta告诉你股价变动一块钱，期权价格变动多少；Gamma衡量Delta对股价变动的敏感度；Vega则告诉你市场波动率变化对期权价格的影响。还有像VaR (Value at Risk) 这种风险管理指标，也是必须掌握的。这些知识能帮助你理解你写的模型和代码背后的商业逻辑，而不是仅仅做一个执行命令的工具人。面试官希望看到你对金融市场有热情，有自己的见解，而不是一个只会写代码的机器。
最后就是Brain Teaser和Mental Math了。这部分最玄学，也最让人头疼。从经典的“赛马问题”、“红蓝眼睛岛问题”到各种逻辑谜题，面试官想通过这些来看你的反应速度、逻辑推理和在压力下的思考能力。说实话，有些题真的挺奇葩的，我第一次被问到的时候，脑子直接一片空白，心想这都什么跟什么啊。但后来发现，这类题也是有套路的，很多都和概率、博弈论或者优化思想有关。多看多练，形成自己的解题框架，比死记硬背答案重要得多。比如，很多问题都可以从最简单的情况开始分析，找规律，然后推广到一般情况。面试官看的不是你被没背过答案，而是你的思维方式，看你能不能在没有明确信息的情况下，做出合理的假设，并一步步推导出结论。
好了，搞清楚要考什么，接下来就是怎么学了。这里给小白们规划一条可行的学习路径：
第一阶段：打基础（1-2个月）。这个阶段的目标是补齐知识短板。数学和统计方面，可以去看MIT的公开课《Introduction to Probability and Statistics》，或者啃经典的教材如《All of Statistics》。编程方面，如果你是零基础，先通过Codecademy或者Coursera的课程学Python，然后开始刷LeetCode的Easy和Medium难度的题，重点掌握Array, String, Linked List, Tree, Hash Table这些基础数据结构。这个阶段一定要把基础打牢，不要图快。
第二阶段：专项突破（2-3个月）。这个阶段要开始啃硬骨头了。深入学习概率论和随机过程，可以去看《A Practical Guide to Quantitative Finance interviews》（传说中的绿皮书），这本书一定要反复看，里面的题都要自己动手做一遍。编程方面，继续刷LeetCode，同时开始做一些迷你的Quant项目，比如用Python写一个简单的Backtesting框架，或者实现一个Monte Carlo模拟器来给期权定价。金融知识方面，可以看John Hull的《Options, Futures, and Other Derivatives》，这本书是行业的圣经，虽然厚，但内容非常全面。
第三阶段：模拟与冲刺（1个月）。疯狂刷面经，找人做Mock interview！踩过坑的人都知道，自己闷头学和开口讲完全是两回事。把绿皮书和《Heard on the Street》里的经典题目都过一遍，确保自己能清晰地讲出解题思路。同时，准备好自己的简历，对自己做的每一个项目都要了如指掌，能从头到尾讲清楚项目的背景、你的贡献、遇到的挑战以及你是如何解决的。这个阶段的重点是练习表达和沟通，把你知道的东西清晰地传递给面试官。
整个过程会很辛苦，我当时刷了三个月的LeetCode，感觉眼睛都要瞎了，每天都在怀疑人生，但回头看真的值得。希望这篇“小白入门型”的攻略能给你一点方向和信心。记住，千里之行，始于足下。Quant的世界虽然充满挑战，但也同样充满了机遇。不要因为自己是小白就害怕，每个人都是从零开始的。祝大家都能拿到心仪的offer！
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