今天想给大家分享我们最近帮助学员通过了 Jane Street面试 的案例，我之所以想写这篇文章，主要是因为我认为Jane Street的面试并非完全依赖天赋或背景，而是可以通过有针对性的大量训练来攻克的。尽管Jane Street的团队中不乏顶尖人才（如Target学校优秀学生、Putnam前100名、IMO奖牌得主等），但把握住了机会，普通人同样有机会进入这个平台。
故事的主人公是一位美本大三的学生，收到Jane Street的面试后，他立刻找到我们Programhelp团队，希望我们能帮助他准备面试。以下是我们如何一步步帮助他通过三轮面试的完整过程。
第一轮：电话技术面
面试官提问：“连续抛硬币直至出现连续两次正面，求期望抛掷次数。” 学员初始尝试暴力枚举所有路径，因分支复杂导致递推逻辑混乱，无法快速建立有效方程。他的思路显然是错的，我们及时启动训练形成的“马尔可夫链”条件反射，通过副设备给予他提示，他快速在白板画出状态转移图：
E = 1 + 0.5 E₁ + 0.5 E E₁ = 1 + 0.5 0 + 0.5 E 三式联立解得 E = 6，回答时间控制在 90 秒内。面试官满意地点点头。
第二轮：Coding
要求在 30 分钟内用 Python 写出高效代码，且必须通过面试官现场给出的测试用例。学员遇到的问题是：一道 “在无限长数组中查找目标值（已知存在且数组先递增后递减）” 的题。
解出这道题后，我们立刻在副设备给出代码，并且语音给出代码解释。
def find_in_infinite_array(arr, target):
# 初始边界
left, right = 0, 1
# 扩展右边界，直到找到一个包含目标值的区间
while arr[right] < target:
left = right
right *= 2 # 指数级扩展右边界
# 在有限范围内进行二分查找
while left <= right:
mid = (left + right) // 2
# 如果中间值等于目标值，返回索引
if arr[mid] == target:
return mid
# 如果中间值小于目标值，说明目标值在递增段
elif arr[mid] < target:
left = mid + 1
# 如果中间值大于目标值，说明目标值在递减段
else:
right = mid - 1
# 如果未找到，返回 -1（根据题目描述，目标值一定存在）
return -1我们的及时传递和学员自信的表现打了一场完美的配合战，面试成功进入最后一轮。
第三轮面试：实时建模
第三轮是 Jane Street 标志性的实时问题解决（Live Problem Solving），面试官抛出一个开放式场景：“假设你在交易大厅，实时收到一批股票订单，价格服从几何布朗运动，如何设计一个对冲策略，使得在 10 分钟内持仓风险中性？”
我们通过副设备发送 “风险中性 = Delta 对冲 + 无摩擦假设” 的核心框架提示（震动信号对应我们提前训练过的关键词：“Black-Scholes Delta 计算→离散再平衡→容忍度修正”），学员接收到后，先基于 Black-Scholes 模型提出动态 Delta 对冲策略（划分 10 分钟为 N 个间隔，实时计算 Δ = Φ(d₁) 并调整标的资产头寸），再针对面试官追问的交易成本，补充 “设定 Delta 偏离阈值减少再平衡频率” 的现实修正方案。整套回答逻辑清晰，从理论模型到实操细节层层递进，面试官对其结构化思维表示认可。
最终结果
通过我们的帮助，学员在三轮面试中逐步克服了困难，最终成功拿到了Jane Street的offer。这不仅证明了针对性训练的重要性，也再次验证了普通人通过努力和科学的准备，同样可以进入顶尖的量化交易公司。无论你是 Target School 学生还是非传统背景申请者，量化面试的核心竞争力从来不是 “天赋”，而是 “用正确方法”。立即联系我们，开启你的 Jane Street 通关计划。
