Jakich pytań mogę się spodziewać na rozmowie quant?

Każdy cykl rozmów quant — czy to do zespołu tradingowego, na stanowisko badawcze, czy do zespołu ryzyka — zaczyna się od prawdopodobieństwa. Pytania są stare, ale wciąż skuteczne, ponieważ pokazują, jak myślisz pod niewielką presją. Spodziewaj się zadań z monetami i kostkami (oczekiwana liczba rzutów do pojawienia się określonego wzorca, prawdopodobieństwo, że jeden z graczy wygra wyścig do ustalonego wyniku), zagadek z prawdopodobieństwa warunkowego, które obnażają nieprecyzyjne warunkowanie, pytań o wartość oczekiwaną przedstawionych jako zakłady, przy których trzeba też powiedzieć, czy przyjąłbyś zakład, oraz kombinatoryki wymagającej zwięzłego rozumowania dotyczącego zliczania.

• Najpierw przedstaw swoje podejście. Nazwij narzędzie: liniowość wartości oczekiwanej, symetria, warunkowanie względem pierwszego kroku, rekurencja. Rekruterzy zwracają uwagę na dobór narzędzia równie mocno jak na obliczenia.
• Łamigłówki. Klasyczne zagadki o ważeniu monet, przechodzeniu przez most czy mrówkach na patyku premiują rozpoznanie triku; jeśli znasz zagadkę, powiedz o tym i mimo wszystko ją rozwiąż, a następnie spodziewaj się wariantu.
• Szacowanie. W pytaniach w stylu Fermiego liczy się tok rozumowania, a końcowy wynik jest sprawdzany jedynie pod względem rzędu wielkości.
• Obliczenia w pamięci. Rozmowy tradingowe obejmują testy arytmetyczne i zadania z ciągami na czas; szybkość wynika z praktyki, nie z talentu.

Przydatna dyscyplina: omów założenia, wybierz podejście, wykonaj obliczenia, a potem sprawdź sensowność odpowiedzi na przypadku granicznym. Kandydaci, którzy sprawdzają własną odpowiedź, zanim zrobi to rekruter, zapadają w pamięć.

Dobrze radzisz sobie z łamigłówkami, ale obawiasz się, że w drugiej rundzie pojawi się matematyka, z którą ostatnio miałeś kontakt na studiach. Pojawi się, a jej poziom zależy od stanowiska, dlatego ta sekcja rozdziela zagadnienia wymagane w każdej roli od tych dodatkowych w rolach badawczych i związanych z wyceną.

• Statystyka dla każdej roli. Obciążenie i wariancja, prawo wielkich liczb a centralne twierdzenie graniczne, testowanie hipotez i błędne interpretacje wartości p, korelacja a zależność oraz rozpoznawanie nadmiernego dopasowania w backteście.
• Regresja liniowa. Założenia klasycznej metody najmniejszych kwadratów, skutki skorelowania regresorów, powody stosowania regularyzacji i interpretacja reszt. Na stanowiskach badawczych możesz zostać poproszony o wyprowadzenie estymatora lub wyjaśnienie go geometrycznie.
• Szeregi czasowe. Stacjonarność, autokorelacja oraz przyczyny, dla których strategia skuteczna w próbie często zawodzi poza próbą.
• Rachunek stochastyczny w rolach związanych z wyceną. Ruch Browna i jego właściwości, martyngały, lemat Itô oraz intuicja stojąca za wyceną neutralną względem ryzyka i założeniami modelu Blacka-Scholesa. Spodziewaj się raczej wyjaśnienia, czego te założenia nie uwzględniają, niż odtwarzania pełnego wyprowadzenia.
• Intuicja dotycząca opcji. Znaczenie delty, gammy i vegi dla pozycji oraz zachowanie zabezpieczenia przy zmianach instrumentu bazowego.

Podawaj główną ideę i sposób, w jaki może zawieść. Wyjaśnienie, dlaczego wartość p poniżej progu nie czyni strategii zyskowną, jest warte więcej niż wyrecytowanie definicji.

Rundy programistyczne są praktyczne i nie koncentrują się na frameworkach: możesz wdrożyć strukturę danych, przetworzyć strumień cen, wydajnie obliczyć statystykę kroczącą albo napisać niewielką symulację. Python jest standardem; C++ pojawia się w zespołach wrażliwych na opóźnienia, gdzie następnie padają pytania o układ pamięci i niezdefiniowane zachowanie. Rekruterów interesują poprawność, przejrzystość i złożoność, a także to, czy bez zachęty testujesz przypadki brzegowe.

Zespoły tradingowe dodają gry market-makingowe. Typowy przykład: kandydat na stanowisko młodszego tradera w firmie zajmującej się tradingiem na własny rachunek ma podać cenę kupna i sprzedaży dla liczby okien w dużym biurowcu, po czym rekruter zawiera transakcję po tej kwotowanej cenie, przekazuje dodatkowe informacje i prosi o nowe kwotowanie. Dobry kandydat rozszerza lub zawęża spread zależnie od niepewności, aktualizuje wycenę na podstawie transakcji rekrutera, zamiast je ignorować, oraz śledzi pozycję i związane z nią ryzyko. Gra mierzy umiejętność kalibracji i opanowanie, a nie wiedzę o budynkach.

Jedynym przygotowaniem, które rzeczywiście przekłada się na wynik, jest ćwiczenie na głos; tryb próbnej rozmowy kwalifikacyjnej przeprowadza pytania wraz z dodatkowymi dopytaniami, a pozostałe zestawy według stanowisk i tematów znajdują się w sekcji pytania rekrutacyjne według stanowiska i tematu.

Tylko w częściach konwersacyjnych, a ograniczenia mają tu większe znaczenie niż podczas większości rozmów. Natywna aplikacja komputerowa SubcueAI na macOS i Windows przechwytuje dźwięk systemowy oraz mikrofon i wyświetla krótkie sugestie w lokalnej nakładce. Dzięki temu, gdy rekruter zapyta, do czego służy lemat Itô albo co dzieje się z zabezpieczeniem o określonym zakresie, gdy zmienia się gamma, główna idea pojawi się na ekranie, a Ty wyjaśnisz ją własnymi słowami. Rozszerzenie przeglądarki obsługuje rozmowy prowadzone w kartach Chrome i Edge, przechwytując wyłącznie dźwięk karty spotkania. Żaden bot nie dołącza do rozmowy i nic nie jest wstrzykiwane do strony spotkania; instrukcję konfiguracji znajdziesz na stronie samouczka.

Czego nie potrafi: rozwiązywać internetowych testów arytmetycznych i programistycznych na czas, nadzorowanych testów, zadań z nagrywaniem ekranu, rund prowadzonych na laptopach zarządzanych przez firmę ani rund, podczas których trzeba szybko wykonywać obliczenia na tablicy lub rozwiązywać łamigłówkę, myśląc na głos. Te rundy stanowią właściwą rozmowę i są Twoją samodzielną pracą. Asystent pasuje do opisanych wyżej pytań o terminologię i intuicję; uczciwie przedstawione ograniczenia znajdziesz w sekcji dotyczącej wykrywalności.