drw intern oa 26 summer | DRW QR Intern OA | drw面試輔助

DRW 2026 Summer Quant/QR Intern OA 現已全面啟動！今年的OA延續了 DRW 一貫的“硬核”風格：題量大、時間緊、容錯率低。除了常規的程式設計題外，數學推理、機率統計以及經典的 Brainteasers（智力題）依然是考察重點。

很多同學初次上手時，往往因為時間分配不當或被某個“腦筋急轉彎”卡住而自亂陣腳，導致在細節上失分。目前我們已協助多位學員順利透過 DRW OA，實戰驗證表明：精準的解題策略和考點點撥，是提升效率、確保正確率的關鍵。拒絕盲目刷題，有的放矢才能穩操勝券！

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主要業務

DRW 的業務主要聚焦於三個領域：

流動性提供 Liquidity Providing
風險承擔 Risking Taking
低延遲交易 Latency Sensitive Trading

DRW 的 OA 還是挺難的，45 分鐘 6 個數學題，時間還是很緊的，下面一起來看下 DRW intern oa 25 summer 的真題。

問題 1

硬幣正面向上的概率為 0.8，反面向上的概率為 0.2，所以如果你選擇正面，每次翻轉為正面的概率為 0.8。在 100 次翻轉中，預期的正面次數為 100×0.8=80，每次正面都會獲得$80。

問題 2

首先確定矩陣 A 的零空間，然後計算 y 到這個空間的投影，最後找出這個投影的 L2-範數。

問題 3

題目要求找到一個常數 c 來最小化量化誤差，這題可以直接寫 Python 代碼來解決，套公式：

from scipy.optimize import minimize
from scipy.stats import norm

# 定义要最小化的目标函数
def quantization_error(c):
    # 正态分布的参数
    mean = 0
    variance = 3
    std_dev = variance**0.5

    # 误差计算
    # 对于 x >= 0, 计算 (x - c)^2，对于 x < 0, 计算 (x + c)^2
    error_positive = lambda x: (x - c)**2 * norm.pdf(x, loc=mean, scale=std_dev)
    error_negative = lambda x: (x + c)**2 * norm.pdf(x, loc=mean, scale=std_dev)

    integral_positive = norm.expect(error_positive, loc=mean, scale=std_dev, lb=0, ub=np.inf)
    integral_negative = norm.expect(error_negative, loc=mean, scale=std_dev, lb=-np.inf, ub=0)

    return integral_positive + integral_negative

result = minimize(quantization_error, x0=0.5)
optimal_c = round(result.x[0], 3)
optimal_c