课程 | 15万刀年薪不是梦，真题实战班为您开启金融量化分析师大门！
金融量化分析师面试训练 | 6月3日正式开课
没有冗长课本教学，只有真枪实弹的面试真题！
现在的quant面试是怎么进行的？
【两轮到三轮】
第一轮电话：“什么是p-value”，“什么是pca”“lambda等于0说明什么”，“0.99^100次方等于多少？”“什么是newton method？如何选取初值？一阶导数没有closed form怎么办？”。
面试者卒。
第二轮电话：“B(t)的3次方是不是Martingale？”“一个酒鬼喝醉了酒，在x=34的地方，随机往前或是往后走一步，他家在x=0的地方，他朋友家在x=100的地方，他有多大概率回到自己的家？”“十匹马在赛跑，初始位置随机，十匹马速度也随机，快马如果超过慢马，慢马就会被淘汰，请问最后平均能剩下多少匹马？”
面试者卒。
第三轮onsite：“你知道Vega吗？一个Binary Option的Vega画出图来长什么样子？”“为什么大部分期权只要delta hedge后，做空头就可以一定赚钱？什么是历史波动率，什么是隐含波动率？”“我们这里一共有100个股票的数据，包括交易量，价格，PE，MACD和一切你想要的基本面和技术面指标，你能做些什么吗？这就是你在这里的第一个project，当然你如果有offer的话。”
一个只知道delta的面试者，卒。
数据应用学院的quant面试班是怎样的？
数据应用学院的老师用“肉身”自己去面试，总结了100道题目，分类，归纳，发现这quant面试其实就是高考，你会做之前做过之前大量做过又大量重复做过，在顶级banking GS，MS和JPM面前，你几乎全都可以答对。
我们的quant interview的课上，没有ppt，只有电脑的黑屏幕和在黑屏幕用手写笔写的题。
你想想，你有多久没有这样在纸上，用笔做速算，数学推导和脑筋急转弯了？
以下是课程大纲，不怕你不来，就怕你知难而退。
课程大纲：
Lecture 1（第一周）：试题测试和数学基础
*从某Banking的面试题，看在概率，微积分，速算，随机积分，智商上你有多少不会做。不会做的题目超过25%，不说明你笨，说明了你不会有offer了。
*速算，微积分，数值方法。注意：你并不知道99^100，和如何证明标准正态分布的积分等于1.
*矩阵，矩阵，矩阵
包含奇异值分解，PCA和线性回归。如果你看不出这三个其实是一个东西，那么，你还不到火候。
Lecture 2（第二周）：随机积分
*这是整个课程最难的地方，当然如果你可以看出tdB和Bdt的相关系数是0.5，你的年薪应该在16W-20W之间。如果你不知道什么是B，那说明你还在.....谦虚谦虚，学点东西比什么都强。
*期权和Greeks
如果你楞背delta是什么，那么，Binary Option的delta是什么？对Binary option求期望就成了股价的概率密度？完，我知道你一头雾水。我说期权的Delta和Gamma，与Bond的duration和convexity是一回事，你能明白吗？
Lecture 3（第三周）：Machine Learning，动态规划和投资组合优化
*因为残差随着时间变化而变化的Garch模型，和看似简单的Linear Regresssion，以及最后的考核。动态规划问题是所有IT和金融公司都会考察的难题，具体来说就是下一步的决策是根据上一步进行的，有没有那么难，我看不一定。我们将有模拟试题当场来做，这个时候，你应该很爽。
课前小测试
Q1. 十匹马赛跑，马的初始位置、速度均随机，快马如果超过慢马，慢马就会被淘汰，请问最后平均能剩下多少匹马？
Q2. 为什么大部分期权只要delta hedge后，做空头就一定可以赚钱？什么是历史波动率，什么是隐含波动率？
不确定答案？没关系！
- Quant面试集训本周开课
2017年6月3日开课
每周 星期六日
美西时间 17：00 - 19：00pm
关键词
Quantitative Analysis,
Quantitative Finance/trading/researcher,
Investment Banking, interview
如何报名？
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往期精彩回顾：
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1、职责： a.深度讨论数据应用
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