秋招季已進入白熱化階段。作為 Top-Tier 的 Quant Fund，Squarepoint (SQP) 今年的 Bar 依然高得令人窒息。我們剛剛協助一位來自 Columbia MFE 的學員成功拿下了 SQP 的 Onsite 邀請。可以說， Squarepoint capital interview 是 CS 演算法、機率統計、金融數學的三維絞肉機。如果你只刷了 LeetCode，或者只背了《綠皮書》，大機率在 Round 2 就會被刷掉。
今天，ProgramHelp 首席技術團隊（由 Ex-Google, Citadel, Two Sigma 資深員工組成）為你深度覆盤這套剛剛出爐的 2025 屆真題，帶你拆解 Quant 面試的底層邏輯。
第一輪：電話面試（基礎能力篩選）
這一輪節奏很快，主要目的是判斷：
機率統計是否過關 + 程式設計是否能穩穩寫對 + 思維是否清晰
題目 1：Probability & Statistics（必考型別）
Problem
You have a biased coin with probability p of landing heads. You flip it n times.
What is the expected number of consecutive pairs of heads?
核心考點
- Indicator Random Variable
- 線性期望（非常重要）
題目 2：Coding — Moving Average（經典但不能翻車）
Problem
Implement a function to calculate the moving average of a stream of integers with a given window size.
標準解法
- Sliding Window
- 用
deque維護視窗 - 同時維護當前視窗和
複雜度
- Time: O(1) per operation
- Space: O(k)
這裡不是考演算法難度，而是：
- 是否能寫出乾淨、可維護、無 bug 的程式碼
- 是否能主動處理邊界情況（視窗未滿時）
題目 3：Brain Teaser（邏輯推理）
Problem
25 horses, race 5 at a time, no timer.
Find the 3 fastest horses.
Minimum number of races?
答案：7 場
關鍵思路
- 先 5 場確定 5 組內部排名
- 再根據組冠軍之間的結果，縮小前三候選
- 本質是資訊理論 + 排序剪枝
面試官更看重你：
- 能不能結構化地講清楚推理過程
- 而不是直接背答案
第二輪：技術面（數學 + 演算法 + 金融基礎）
這一輪明顯開始區分 “刷題選手” vs “量化候選人”
題目 4：Mathematical Modeling（GBM）
Problem
A stock follows geometric Brownian motion.
Derive P(ST>K)P(S_T > K)P(ST>K).
做法
- 對 ln(ST/S0)\ln(S_T / S_0)ln(ST/S0) 標準化
- 轉成正態分佈機率問題
面試官會追問：
- drift 和 risk-neutral 的區別
- 如果在 pricing vs forecasting 場景下怎麼理解 μ
題目 5：Algorithm — Stock Trading with k Transactions
Problem
Max profit with at most k transactions.
解法
- Dynamic Programming
- 兩個狀態：
buy[j],sell[j]
這是那種：
“大家都見過，但很多人講不清楚狀態含義” 的題
重點不是公式，而是：
- 你能否解釋 “一次交易”在狀態中的定義
- 是否考慮了初始條件和邊界
題目 6：Statistical Inference（經典統計）
Problem
Normal distribution, unknown mean & variance.
Construct confidence interval for the mean.
題目 7：Portfolio Optimization（Markowitz）
Problem
Minimize risk for given expected return.
方法
- Lagrangian
- 約束最佳化
常見追問：
- 如果 Σ 不可逆怎麼辦
- 現實中如何做 regularization
第三輪：現場面試（交易 + Research 思維）
這是最“量化”的一輪。
題目 8：Market Making Strategy
核心考察
- Market microstructure
- Inventory risk
- Adverse selection
- Order flow toxicity
好答案一定會提到：
- Spread 動態調整
- Inventory skew
- 不同市場狀態下的策略變化
題目 9：Risk Management
重點
- Market risk：VaR / ES
- Model risk：backtest + stress test
- Liquidity / concentration risk
面試官更喜歡聽到：
“我會如何在真實交易中監控這些風險”
題目 10：Autocorrelation Test
常見方法
- Ljung-Box
- Durbin-Watson
- ACF
加分點：
- 提到 multiple testing
- 提到 regime-dependent autocorrelation
題目 11：Coding — Limit Order Book
難點
- 資料結構設計
- price-time priority
- partial fill
這是明顯的：
系統設計 + coding 綜合題
題目 12：Signal Decay（Research 問題）
開放題方向
- Regime change
- Market structure evolution
- Feature engineering
- Adaptive / ensemble 方法
Squarepoint 非常看重：
- 你是否像一個 researcher 在思考問題
- 而不是隻會“調引數”
別讓這道 Hard 題毀了你的 $200k+ Offer
Squarepoint 的起薪（Base + Bonus）通常在 $200k – $300k 甚至更高。面對如此高回報的機會，你願意冒著“準備不足”的風險去裸考嗎？
ProgramHelp 的核心優勢：
- 頂級戰力： 我們的 Coach 來自 Jane Street, Citadel, Google，深諳面試官的出題心理。
- OA 全保： CodeSignal / HackerRank / AMCAT 實時輔助，保分保過，查重無憂。
- VO 陪跑： 實時螢幕共享 + 語音輔助。當面試官問出 “How to manage risk?” 時，我們就是你背後的最強外腦。
投資回報率 (ROI) 計算： 一場高質量的面試輔助 = 幾百美金的投入 = 一張 $250,000+ 的 Offer 入場券。
還在為面試焦慮？立即聯絡 ProgramHelp ，預約大神檔期。這一場戰役，我們陪你贏下來。
