drw intern oa 25 summer | DRW QR Intern OA | drw面试辅助 | OA保过

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DRW成立于1992年的DRW,是由芝加哥大学天才毕业生Don Wilson创立的。如今,DRW已经在全球多个金融中心设立了办公室,包括芝加哥、纽约、蒙特利尔、休斯顿、奥斯汀、伦敦和新加坡。

主要业务

DRW的业务主要聚焦于三个领域:

流动性提供 Liquidity Providing
风险承担 Risking Taking
低延迟交易 Latency Sensitive Trading

DRW的OA还是挺难的，45分钟6个数学题，时间还是很紧的，下面一起来看下DRW intern oa 25 summer的真题。

问题 1

硬币正面向上的概率为0.8，反面向上的概率为0.2，所以如果你选择正面，每次翻转为正面的概率为0.8。在100次翻转中，预期的正面次数为 100×0.8=80，每次正面都会获得$80。

问题 2

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首先确定矩阵A的零空间，然后计算y到这个空间的投影，最后找出这个投影的L2-范数。

问题 3

题目要求找到一个常数c来最小化量化误差，这题可以直接写Python代码来解决，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