Quant面试和能力提高班

Quant的职位有几种，比如在investment bank里的定价型quant，也比如在market maker或是hedge fund领域研究统计的办法预测的quant，也有进行风险控制的risk quant。该课程总结了这几类quant在面试的常见的知识点和考点，并非只有知识，而是从实际面试出发解决实际求职问题。

课程和班型：
1.【强化班】总时长是30小时, 适用于知已读MFE和STEM PhD有基础的同学，但对于绿皮书，面经，以及面试中表现出来的对问题的intuition不太对的同学，内容为Quant面试级别内容，强度大。
2. 【基础班】总时长5小时，适用于没有上MFE或是STEM PhD同学，但同时希望申请或是entry level quant工作的同学，内容为MFE入门基础内容。
3. 【长期班】总时长为一年，每周连续上课，适用于任何想进入Quant领域的同学，长期班为客户定制需求，既可以帮助客户申请MFE，也可以作为找工作过程中的长期辅导老师。需要签订一年的mentor服务合约，这个服务内容老师会与你一对一商议，包括手把手的项目和你感兴趣的研究课题，比如market micro-structure, volatility surface 等等。

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比如不确定自己适合哪一个课程，课程难度会不会听不懂等问题。我们可以帮您预约一个与老师一对一的15min咨询时间。





以下是课程部分内容：
1. 随机，Greeks
(1) Dynamic programming in American/Bermudan option;
(2) 两种常用和常考stochastic differential equation的应用和推导log-normal and mean-reversion;
(3) Reflection principal in stochastic calculus and its application in binary American/European option;
(4) Greeks;
(5) Change of Measure and application in fixed income product: convexity adjustment;
(6) Implied volatility surface and realized volatility prediction, volatility product: vol ETF
(7) Gamma scalping, event betting, VIX pattern;
2. 概率和统计
(1) Probability-based brainteaser, usually on bet and optimal stop-loss strategy, e.g. the optimal strategy to bet；
(2) 常考的概率基本知识和题目, e.g. how to do hypothesis test to check whether a coin is fair;
(3) Markov Chain的两种问法和解法;
(4) 线性回归的假设，estimation method: OLS, 结果分析，残差分析（这一系列问题常考）;
(5) Machine learning/deep learning: gradient vanish, cross-validation, regularization, etc.;
(6) Hands-on project on asset pricing.

3. OOP, data structure and algorithm
(1) Object and class: encapsulation, polymorphism, inheritance;
(2) Template class and specialization;
(3) Virtual function, destructor and constructor, multi-inheriance (diamond problem);
(4) Data structure and algorithm: binary tree, binary search tree, linked-list, DFS, BFS, binary search, time/space complexity, 高频leetcode问题手把手。

上课节奏和讲课风格我们已经post在了youtube上，可以作为参考。我们也同时提供留学申请和辅导服务，欢迎咨询。