Dolat Capital量化分析师/高频交易面试经验

第 1 轮：一般面试 – 2020 年 4 月 27 日

我事先了解机器学习，并且了解市场或它们的运作方式。所以，我有时会在 4 月 4 日与 HR 进行一次谈话，以便我可以研究市场和高频交易。为了熟悉这些术语，我从 YouTube 和 Zerodha Varsity 获得了帮助。第一轮小组由 2 人组成，他们开始询问我的项目和 CV 工作经验。随后他们向我询问了 LSTM、CNN 以及它们如何函数，还询问了一般机器学习概念，例如什么是 AUC-ROC，什么是梯度，它是如何工作的，改变 alpha 参数。在一些更通用的机器学习问题之后，他们通过改变标准来构建项目问题。在他们给我谜题之后，假设有 2 只蚂蚁在 1m 长的杆子上，它们正朝着彼此移动，并在碰撞后以 1m/hr 的速度从杆子的每一端开始，它们改变方向，找到时间之后会有不要在杆子上做蚂蚁。他们通过将 4 只蚂蚁 2 放在中心的 2 端，使这个难题变得困难，其中 2 只彼此面对。此外，他们将“n”只蚂蚁放在棒上，任务是计算时间。您的生日与另一个给定“n”个人数的人不同的可能性有多大。

第 2 轮：资质轮

共设PMI（数学归纳原理）、三角函数、二次方程、积分等10道题，其中著名的金链切割谜题、电梯谜题、排列组合5道题。给出的时间是 1 小时，如果需要，可以给出更多时间。

第三轮：编码测试

一位软件工程师参加了这一轮比赛。他问我关于 C 和 OOP 的 C++ 概念的基本问题。虽然，我的首选语言是Python ，所以后来的问题转移到了 Python，但你需要对 C/C++ 有一个基本的了解。然后问我字典、列表、元组、堆栈等数据结构以及它们之间的区别。他给了我一个问题，你必须在哪里编写一个函数，你必须在其中获取最后 3 个 LTP（最新交易价格）并返回它的平均值。设计一个可以做其他事情的 execute()函数。这一轮的关键是您将使用哪种数据结构以及您将如何使用 OOP 的概念。他询问了Superclass。

第 4 轮：决赛 - 2020 年 7 月 4 日

HR 会给你 2 本书供你阅读，你将在 7-14 天内完成并恢复。书籍：Irene Aldridge 的高频交易，Tsay 的时间序列。最后一轮由来自每个领域的 6-7 名成员组成的小组进行。他们将从您的简历开始总结并询问深度学习（顺序序列，时间序列）。您将如何在股票市场上使用 GRU、LSTM，在应用顺序序列时查看股票时，除了 LTP 之外，您还会考虑哪些因素。你将如何使用 CNN，基于过滤器的问题，基本上检查你对卷积神经网络的使用情况。然后来自统计的问题，平均值，中位数，模式，波动性和流动性之间的差异，他们会试图让你感到困惑。何时使用 z 检验、t 检验。来自书籍的问题，关于订单簿，什么是不同类型的订单。什么是烛台图案，什么是十字线，十字线有多少种，如果有的话，您的个人交易经验。我有，所以他们问我关于烛台图案的问题。他们将提出各种案例研究，例如如果进入一个非常大的市场订单会发生什么，如果订单是限价订单的限价订单，结果会有所不同。关于移动平均线、RSI 等的一些基本问题。最后有人问我一个问题，即掷骰子获得 2 个连续 6 的最小次数是多少。

注意：这纯粹是基于我的回忆，我遇到了很多其他问题，如果我想起它们，我会与你分享。

PS我被提供了这个角色。