IMC 是量化圈出了名的“數學怪獸集中地”，它家 QR 面試強度大、節奏快、考察維度極廣，堪稱“打擊面全覆蓋”的典範。今天這篇就來分享我學員的三輪真實面試體驗，附超硬核真題 & 思維拆解，適合正在準備 quant 職位的同學認真閱讀收藏！
第一輪：OA 不簡單，難度拉滿
程式設計兩題（45 分鐘）
第一題是經典三元組遞增…用兩層 for 迴圈 + 樹狀陣列維護後綴最小值試試。
第二題是實作一個資料結構，能動態加價、刪價、查中位數…堆 + 平衡計數，模擬 MedianFinder。
卡點在堆元素 lazy remove 與雙堆大小 balance，最終實現雙堆 + 刪除表邏輯，成功過關。
數學題（20 題 / 30 分鐘）
題目多是經典機率題加金融場景，如：
- 連續拋兩次正面，期望多少次
- 股票價格服從 geometric Brownian motion，算一年後大於 120 的機率
部分題目較 tricky，最後兩題未做完，但有標準模板，能迅速搭建方程組推期望。
心理測試
情境問題範例：“交易策略出 bug，修復需要暫停一天交易，你會怎麼做？”
建議以「識別風險 + 快速決策 + 及時溝通團隊」來應對高壓場景。
第二輪：Phone Interview（和 QR 一對一）
專案深聊
針對履歷上的 option pricing 項目，追問 volatility smile、模型 calibration 與準確度驗證。
市場知識考察
- Put‐call parity 公式書寫與套利組合設計
機率題 & 邏輯題
例：兩顆骰子，和為 7 的機率及在和>5 條件下的條件機率。
腦筋急轉彎
25 匹馬找出最快的 3 匹，及變體「最快的 5 匹」加賽方案。
第三輪：Technical Interview
Mental Math（10 分鐘 / 20 題）
- 17×23
- 一萬元年化 8%，三年後多少錢
- √128 約等於幾
Probability & Modeling
- 連續出現三次正面，期望是多少
- 52 張牌抽到全覆蓋的期望次數
- GBM 模型隔年後股價<90 的機率
Market Making 模擬
設定 bid/ask、調價與大小，面對大單如何管理庫存與風險。
Game Theory & Strategy
Nim Game 變體與「市場暴漲 5% 判斷訊號還是 noise」五點法。
Programhelp 是怎麼助攻的？
- OA 階段程式碼引導與最佳化，重點提醒堆結構 + 邊界處理
- 電面前專案細部模擬，深挖 volatility / calibration / arbitrage 等點
- Final 前連續訓練 mental math 和策略題
- Market making 環節提前三套完整 simulation
準備 IMC / Jane Street / HRT / SIG / Optiver 這類 high pressure quant interview，建議提前 mock + 熟悉真實節奏。
END
