秋招季已进入白热化阶段。作为 Top-Tier 的 Quant Fund，Squarepoint (SQP) 今年的 Bar 依然高得令人窒息。我们刚刚协助一位来自 Columbia MFE 的学员成功拿下了 SQP 的 Onsite 邀请。可以说， Squarepoint capital interview 是 CS 算法、概率统计、金融数学的三维绞肉机。如果你只刷了 LeetCode，或者只背了《绿皮书》，大概率在 Round 2 就会被刷掉。
今天，ProgramHelp 首席技术团队（由 Ex-Google, Citadel, Two Sigma 资深员工组成）为你深度复盘这套刚刚出炉的 2025 届真题，带你拆解 Quant 面试的底层逻辑。
第一轮：电话面试（基础能力筛选）
这一轮节奏很快，主要目的是判断：
概率统计是否过关 + 编程是否能稳稳写对 + 思维是否清晰
题目 1：Probability & Statistics（必考类型）
Problem
You have a biased coin with probability p of landing heads. You flip it n times.
What is the expected number of consecutive pairs of heads?
核心考点
- Indicator Random Variable
- 线性期望（非常重要）
题目 2：Coding — Moving Average（经典但不能翻车）
Problem
Implement a function to calculate the moving average of a stream of integers with a given window size.
标准解法
- Sliding Window
- 用
deque维护窗口 - 同时维护当前窗口和
复杂度
- Time: O(1) per operation
- Space: O(k)
这里不是考算法难度，而是：
- 是否能写出干净、可维护、无 bug 的代码
- 是否能主动处理边界情况（窗口未满时）
题目 3：Brain Teaser（逻辑推理）
Problem
25 horses, race 5 at a time, no timer.
Find the 3 fastest horses.
Minimum number of races?
答案：7 场
关键思路
- 先 5 场确定 5 组内部排名
- 再根据组冠军之间的结果，缩小前三候选
- 本质是信息论 + 排序剪枝
面试官更看重你：
- 能不能结构化地讲清楚推理过程
- 而不是直接背答案
第二轮：技术面（数学 + 算法 + 金融基础）
这一轮明显开始区分 “刷题选手” vs “量化候选人”
题目 4：Mathematical Modeling（GBM）
Problem
A stock follows geometric Brownian motion.
Derive P(ST>K)P(S_T > K)P(ST>K).
做法
- 对 ln(ST/S0)\ln(S_T / S_0)ln(ST/S0) 标准化
- 转成正态分布概率问题
面试官会追问：
- drift 和 risk-neutral 的区别
- 如果在 pricing vs forecasting 场景下怎么理解 μ
题目 5：Algorithm — Stock Trading with k Transactions
Problem
Max profit with at most k transactions.
解法
- Dynamic Programming
- 两个状态：
buy[j],sell[j]
这是那种：
“大家都见过，但很多人讲不清楚状态含义” 的题
重点不是公式，而是：
- 你能否解释 “一次交易”在状态中的定义
- 是否考虑了初始条件和边界
题目 6：Statistical Inference（经典统计）
Problem
Normal distribution, unknown mean & variance.
Construct confidence interval for the mean.
题目 7：Portfolio Optimization（Markowitz）
Problem
Minimize risk for given expected return.
方法
- Lagrangian
- 约束优化
常见追问：
- 如果 Σ 不可逆怎么办
- 现实中如何做 regularization
第三轮：现场面试（交易 + Research 思维）
这是最“量化”的一轮。
题目 8：Market Making Strategy
核心考察
- Market microstructure
- Inventory risk
- Adverse selection
- Order flow toxicity
好答案一定会提到：
- Spread 动态调整
- Inventory skew
- 不同市场状态下的策略变化
题目 9：Risk Management
重点
- Market risk：VaR / ES
- Model risk：backtest + stress test
- Liquidity / concentration risk
面试官更喜欢听到：
“我会如何在真实交易中监控这些风险”
题目 10：Autocorrelation Test
常见方法
- Ljung-Box
- Durbin-Watson
- ACF
加分点：
- 提到 multiple testing
- 提到 regime-dependent autocorrelation
题目 11：Coding — Limit Order Book
难点
- 数据结构设计
- price-time priority
- partial fill
这是明显的：
系统设计 + coding 综合题
题目 12：Signal Decay（Research 问题）
开放题方向
- Regime change
- Market structure evolution
- Feature engineering
- Adaptive / ensemble 方法
Squarepoint 非常看重：
- 你是否像一个 researcher 在思考问题
- 而不是只会“调参数”
别让这道 Hard 题毁了你的 $200k+ Offer
Squarepoint 的起薪（Base + Bonus）通常在 $200k – $300k 甚至更高。面对如此高回报的机会，你愿意冒着“准备不足”的风险去裸考吗？
ProgramHelp 的核心优势：
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