今天想跟大家分享我們最近幫學員通過了 Jane Street面試 的案例，我之所以想寫這篇文章，主要是因為我認為Jane Street的面試並非完全依賴天賦或背景，而是可以透過有針對性的大量訓練來攻克的。儘管Jane Street的團隊中不乏頂尖人才（如Target學校優秀學生、Putnam前100名、IMO獎牌得主等），但把握住了機會，普通人同樣有機會進入這個平台。
故事的主角是一位美本大三的學生，收到Jane Street的面試後，他立刻找到我們Programhelp團隊，希望我們能幫他準備面試。以下是我們如何一步步幫助他通過三輪面試的完整過程。
第一輪：電話技術面
面試官提問：「連續拋硬幣直至出現連續兩次正面，求期望拋擲次數。」學員初始嘗試暴力枚舉所有路徑，因分支複雜導致遞推邏輯混亂，無法快速建立有效方程式。他的思維顯然是錯的，我們及時啟動訓練形成的「馬可夫鏈」條件反射，透過副設備給他提示，他快速在白板畫出狀態轉移圖：
E = 1 + 0.5 E₁ + 0.5 E E₁ = 1 + 0.5 0 + 0.5 E 三式聯立解得 E = 6，回答時間控制在 90 秒內。面試官滿意地點點頭。
第二輪：Coding
要求在 30 分鐘內用 Python 寫出高效能程式碼，且必須透過面試官現場給出的測試案例。學員遇到的問題是：一道 「在無限長數組中找出目標值（已知存在且陣列先遞增後遞減）」 的題。
解出這題後，我們立刻在副設備給出代碼，語音給予代碼解釋。
def find_in_infinite_array(arr, target):
# 初始邊界
left, right = 0, 1
# 擴展右邊界，直到找到一個包含目標值的區間
while arr[right] < target:
left = right
right *= 2 # 指數級擴展右邊界
# 在有限範圍內進行二分查找
while left <= right:
mid = (left + right) // 2
# 如果中間值等於目標值，則回傳索引
if arr[mid] == target:
return mid
# 若中間值小於目標值，表示目標值在遞增段
elif arr[mid] < target:
left = mid + 1
# 若中間值大於目標值，表示目標值在遞減段
else:
right = mid - 1
# 若未找到，則回傳 -1（根據題目描述，目標值一定存在）
return -1我們的及時傳遞和學員自信的表現打了一場完美的配合戰，面試成功進入最後一輪。
第三輪面試：即時建模
第三輪是 Jane Street 標誌性的即時問題解決（Live Problem Solving），面試官拋出一個開放式場景：“假設你在交易大廳，實時收到一批股票訂單，價格服從幾何布朗運動，如何設計一個對沖策略，使得在 10 分鐘內持倉風險中性？”
我們透過副設備發送 「風險中性 = Delta 對沖 + 無摩擦假設」 的核心框架提示（震動訊號對應我們提前訓練過的關鍵字：「Black-Scholes Delta 計算→離散再平衡→容忍度修正」），學員接收到後，先基於 Black-Scholes 模型提出動態 Delta 對沖策略（分割 10 分鐘為分割，並調整標的資產部位），再針對面試官追問的交易成本，補充 「設定 Delta 偏離門檻減少再平衡頻率」 的現實修正方案。整套回答邏輯清晰，從理論模型到實操細節層層遞進，面試官對其結構化思考表示認可。
最終結果
透過我們的幫助，學員在三輪面試中逐步克服了困難，最後成功拿到了Jane Street的offer。這不僅證明了針對性訓練的重要性，也再次驗證了普通人透過努力和科學的準備，同樣可以進入頂尖的量化交易公司。無論你是 Target School 學生還是非傳統背景申請者，量化面試的核心競爭力從來不是 “天賦”，而是 “用正確方法”。立即聯絡我們，開啟你的 Jane Street 通關計畫。
