ฉันควรเตรียมเจอคำถามอะไรในการสัมภาษณ์ Quant?
โดย Aaron Cao · อัปเดตเมื่อ

เตรียมพบกับโจทย์ความน่าจะเป็นและค่าคาดหมาย ปริศนาเชาวน์ที่มีเคล็ดลับชัดเจน สถิติและการถดถอยเชิงเส้น การคำนวณในใจภายใต้แรงกดดันด้านเวลา การเขียนโค้ดด้วย Python หรือ C++ และสำหรับตำแหน่งด้านการกำหนดราคา ยังมีแคลคูลัสเชิงสุ่มและความเข้าใจเชิงสัญชาตญาณเกี่ยวกับการกำหนดราคาออปชัน ฝั่งเทรดจะเพิ่มเกมดูแลสภาพคล่อง ผู้สัมภาษณ์ประเมินวิธีที่คุณอธิบายเหตุผลออกมาดัง ๆ ไม่ใช่แค่คำตอบสุดท้าย
มีคำถามความน่าจะเป็นและปริศนาเชาวน์แบบใดบ้าง?
ทุกกระบวนการสัมภาษณ์ Quant ไม่ว่าจะเป็นฝั่งเทรด ตำแหน่งวิจัย หรือทีมบริหารความเสี่ยง ล้วนเริ่มด้วยความน่าจะเป็น คำถามเหล่านี้เก่าแต่ยังได้ผล เพราะแสดงให้เห็นว่าคุณคิดอย่างไรภายใต้แรงกดดันเล็กน้อย เตรียมพบกับโจทย์เหรียญและลูกเต๋า เช่น จำนวนครั้งคาดหมายที่ต้องโยนจนกว่าจะเกิดรูปแบบหนึ่ง หรือความน่าจะเป็นที่ผู้เล่นคนหนึ่งจะชนะการแข่งขันไปถึงคะแนนเป้าหมาย ปริศนาความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไขที่ลงโทษการกำหนดเงื่อนไขอย่างสะเพร่า คำถามค่าคาดหมายในรูปของการเดิมพันซึ่งคุณต้องบอกด้วยว่าจะรับเดิมพันหรือไม่ และโจทย์คอมบิเนทอริกส์ที่แก้ได้ด้วยเหตุผลการนับที่ชัดเจน
- บอกแนวทางก่อน ระบุเครื่องมือที่จะใช้ เช่น สมบัติเชิงเส้นของค่าคาดหมาย สมมาตร การกำหนดเงื่อนไขจากขั้นแรก หรือความสัมพันธ์เวียนเกิด ผู้สัมภาษณ์ฟังการเลือกเครื่องมือพอ ๆ กับการคำนวณ
- ปริศนาเชาวน์ โจทย์คลาสสิกเกี่ยวกับการชั่งเหรียญ การข้ามสะพาน หรือมดบนแท่งไม้ ให้รางวัลกับการมองเห็นเคล็ดลับ หากคุณรู้จักโจทย์อยู่แล้ว ให้บอกตรง ๆ แล้วแก้ให้ดู จากนั้นเตรียมเจอโจทย์ดัดแปลง
- การประมาณค่า คำถามแบบแฟร์มีที่ให้ความสำคัญกับลำดับเหตุผล ส่วนคำตอบสุดท้ายจะตรวจเพียงว่ามีลำดับขนาดสมเหตุสมผลหรือไม่
- การคำนวณในใจ การสัมภาษณ์งานเทรดมีแบบทดสอบคำนวณและลำดับตัวเลขแบบจับเวลา ความเร็วมาจากการฝึกฝน ไม่ใช่พรสวรรค์
แนวปฏิบัติที่มีประโยชน์คือ อธิบายการตั้งโจทย์ เลือกแนวทางให้ชัด คำนวณ แล้วตรวจสอบความสมเหตุสมผลของคำตอบด้วยกรณีขีดจำกัด ผู้สมัครที่ตรวจคำตอบของตนเองก่อนผู้สัมภาษณ์มักเป็นที่จดจำ
ควรเตรียมคำถามสถิติ การถดถอย และแคลคูลัสเชิงสุ่มอย่างไร?
คุณรับมือกับปริศนาได้แล้ว แต่อาจกังวลว่ารอบถัดไปจะลงลึกถึงคณิตศาสตร์ที่เรียนครั้งสุดท้ายในชั้นเรียน ซึ่งก็เป็นเช่นนั้นจริง และความลึกขึ้นอยู่กับตำแหน่ง ส่วนนี้จึงแยกสิ่งที่ทุกตำแหน่งถามออกจากเนื้อหาเพิ่มเติมสำหรับงานวิจัยและการกำหนดราคา
- สถิติสำหรับทุกตำแหน่ง อคติและความแปรปรวน กฎจำนวนมากเทียบกับทฤษฎีบทขีดจำกัดส่วนกลาง การทดสอบสมมติฐานและสิ่งที่ค่า p ไม่ได้หมายถึง สหสัมพันธ์เทียบกับการพึ่งพากัน และวิธีสังเกตการฟิตเกินในผลทดสอบย้อนหลัง
- การถดถอยเชิงเส้น สมมติฐานเบื้องหลังวิธีกำลังสองน้อยที่สุดแบบสามัญ สิ่งที่เกิดขึ้นเมื่อตัวแปรอธิบายมีสหสัมพันธ์กัน เหตุผลที่อาจใช้การทำให้เป็นปกติ และวิธีอ่านค่าคงเหลือ ตำแหน่งวิจัยอาจให้คุณพิสูจน์ตัวประมาณค่าหรืออธิบายในเชิงเรขาคณิต
- อนุกรมเวลา ภาวะคงที่ สหสัมพันธ์ในตัวเอง และเหตุผลที่กลยุทธ์ซึ่งดูดีในข้อมูลตัวอย่างมักล้มเหลวเมื่อใช้กับข้อมูลนอกตัวอย่าง
- แคลคูลัสเชิงสุ่มสำหรับงานกำหนดราคา การเคลื่อนที่แบบบราวเนียนและสมบัติของมัน มาร์ติงเกล บทตั้งของอิโตะ ตลอดจนความเข้าใจเชิงสัญชาตญาณเกี่ยวกับการกำหนดราคาแบบเป็นกลางต่อความเสี่ยงและสมมติฐานของ Black-Scholes เตรียมอธิบายว่าสมมติฐานเหล่านี้ละเลยอะไร แทนที่จะท่องการพิสูจน์ทั้งหมด
- ความเข้าใจออปชันเชิงสัญชาตญาณ ความหมายของเดลตา แกมมา และเวกาสำหรับสถานะลงทุน รวมถึงพฤติกรรมของการป้องกันความเสี่ยงเมื่อราคาสินทรัพย์อ้างอิงเคลื่อนไหว
ตอบทั้งแนวคิดและกรณีที่แนวคิดนั้นใช้ไม่ได้ การอธิบายว่าเหตุใดค่า p ที่ต่ำกว่าเกณฑ์จึงไม่ได้ทำให้กลยุทธ์มีกำไร มีคุณค่ามากกว่าการท่องคำจำกัดความ
รอบเขียนโค้ดและเกมดูแลสภาพคล่องเป็นอย่างไร?
รอบเขียนโค้ดเน้นการใช้งานจริงมากกว่าเฟรมเวิร์ก เช่น สร้างโครงสร้างข้อมูล ประมวลผลกระแสราคา คำนวณสถิติแบบเลื่อนหน้าต่างอย่างมีประสิทธิภาพ หรือเขียนแบบจำลองขนาดเล็ก โดยทั่วไปใช้ Python ส่วน C++ พบในทีมที่อ่อนไหวต่อความหน่วง ซึ่งจะมีคำถามต่อเกี่ยวกับการจัดวางหน่วยความจำและพฤติกรรมที่ไม่ได้กำหนดไว้ ผู้สัมภาษณ์ให้ความสำคัญกับความถูกต้อง ความชัดเจน และความซับซ้อนของอัลกอริทึม รวมทั้งสังเกตว่าคุณทดสอบกรณีขอบโดยไม่ต้องมีใครบอกหรือไม่
ฝั่งเทรดจะเพิ่มเกมดูแลสภาพคล่อง ตัวอย่างหนึ่งคือ ผู้สมัครตำแหน่งเทรดเดอร์ระดับเริ่มต้นในบริษัทซื้อขายด้วยเงินทุนของตนเองถูกขอให้เสนอราคาซื้อและราคาขายสำหรับจำนวนหน้าต่างในอาคารสำนักงานขนาดใหญ่ จากนั้นผู้สัมภาษณ์ซื้อขายตามราคานั้น ให้ข้อมูลเพิ่ม และขอราคาใหม่ ผู้สมัครที่ทำได้ดีจะขยายหรือบีบส่วนต่างราคาตามระดับความไม่แน่นอน ปรับมุมมองจากรายการซื้อขายของผู้สัมภาษณ์แทนที่จะเพิกเฉย และติดตามสถานะกับความเสี่ยงของตน เกมนี้วัดความแม่นยำในการประเมินและความสุขุม ไม่ใช่ความรู้จิปาถะเกี่ยวกับอาคาร
การซ้อมอธิบายออกมาดัง ๆ เป็นการเตรียมตัวเพียงอย่างเดียวที่นำไปใช้จริงได้ โหมด สัมภาษณ์จำลอง จะถามคำถามพร้อมคำถามต่อยอด ส่วนคลังคำถามตามตำแหน่งและหัวข้ออื่น ๆ อยู่ที่ คำถามสัมภาษณ์ตามตำแหน่งและหัวข้อ
ผู้ช่วยสัมภาษณ์ AI ช่วยในการสัมภาษณ์ Quant ได้หรือไม่?
ช่วยได้เฉพาะส่วนที่เป็นการสนทนา และข้อจำกัดในกรณีนี้สำคัญยิ่งกว่าการสัมภาษณ์ส่วนใหญ่ แอปเดสก์ท็อปแบบเนทีฟของ SubcueAI สำหรับ macOS และ Windows รับเสียงระบบกับเสียงจากไมโครโฟนของคุณ แล้วแสดงคำแนะนำสั้น ๆ ในหน้าต่างซ้อนทับภายในเครื่อง ดังนั้นเมื่อผู้สัมภาษณ์ถามว่าบทตั้งของอิโตะใช้ทำอะไร หรือการป้องกันความเสี่ยงเฉพาะขอบเขตเปลี่ยนแปลงอย่างไรเมื่อแกมมาเปลี่ยน แนวคิดจะปรากฏบนหน้าจอขณะที่คุณอธิบายด้วยคำพูดของตนเอง ส่วนขยายเบราว์เซอร์รองรับการโทรผ่านแท็บเบราว์เซอร์บน Chrome และ Edge โดยรับเฉพาะเสียงจากแท็บการประชุม ไม่มีบอตเข้าร่วมสายและไม่มีสิ่งใดถูกแทรกลงในหน้าการประชุม ดูวิธีตั้งค่าได้ที่หน้า บทแนะนำ
สิ่งที่ระบบทำไม่ได้ ได้แก่ แบบทดสอบคำนวณและเขียนโค้ดออนไลน์แบบจับเวลา การประเมินที่มีผู้คุมสอบ การบันทึกหน้าจอ แล็ปท็อปที่บริษัทควบคุม และทุกรอบที่คุณต้องคำนวณอย่างรวดเร็วบนไวท์บอร์ดหรืออธิบายกระบวนการคิดเพื่อแก้ปริศนา รอบเหล่านั้นคือตัวการสัมภาษณ์และต้องเป็นผลงานของคุณเอง ผู้ช่วยนี้เหมาะกับคำถามด้านคำศัพท์และความเข้าใจเชิงสัญชาตญาณข้างต้น ดูขอบเขตการใช้งานอย่างตรงไปตรงมาได้ที่ กลุ่มเนื้อหาด้านการตรวจจับ