被人投条了，就说说那个摩根IT面经

你们这个都太无聊了吧。这么简单的问题也拿来问程序员。

你搞点难的行不。比如：1+1为什么等于2？？

先学做人，再学做题！

好贵啊

你啥都行。

开眼界了！

惭愧，里面的问题没有一个听说过的！
不过我感觉他们的面试方式很好，在面试人员不懂或是部分知识点忘记的时候加以指引。这种面试，不管能不能得到offer，双方都能学到东西，感受到对方的诚意！

有兴趣的同学可以看看这个
http://epchan.blogspot.com/
一个quant trader写的
说白了就是用统计学和微机分做计价与风险分析
用matlab是因为数据计算以矩阵为多，而且学院派出身的这群人又只会用这个。

在墙外吗？怎么打不开，难度又要爬墙？

quant这帮倒爷，可能是世界上平均智商最高一坨。

从那个作者描述看，丫从精神和肉体上都完全没做准备，能被面那么多轮，也是那帮人闲的。

摩根it也不怎么样，工资也不咋的，校招倒还可以。

阿斯内斯曾经在电视上通俗方式描述啥是quant：
在赌场里，庄家能赢21点的原因：
1，庄家有更大的赢率---52%。在赌客完美反应的情况下，据说是52%？
2，庄家面对足够多的赌客，确保能实现他的概率
quant的方式是一样的：
1，他们寻找一个超过50%的赢面模型
2，通过计算机对所有可能的投资机会进行分析。
如果一个人炒股，一般只能分析少过10个股票，哪怕他的判断很正确（比如70%），他仍然有很大的概率输给市场。但是如果使用计算机来进行分析，一天可以分析超过2000个不同的投资机会，由于可以同时long/short，每个机会基本都可以配置。那么哪怕模型只有51%的正确机会，在一个长时间大资金尺度上，就可以稳定的击败市场。

quant的模型不需要比人更好，只需要够稳定就行了。

当然，上面说的只是买方（buy side）里面某个流派的风格。这个模型其实比较简单和开放，容易模仿，不会提供特别高回报机会（不像某些高频魔方里面的算法那么神秘），但是好处是可以部署大量的资金（对比起来高频里面，文艺复兴有30--50亿，其它的基本几亿就算非常大的。很多高频算法只能容乃几千万美元）。坏处是市场失效时会死的很惨。2008年，这个模型在金融危机中惨败，损失惨重，而文艺复兴科技取得了80%的年回报（这就是为啥西蒙斯是量化基金之王）

一个好的quant，一般是好的数学家（西蒙斯）或者好的金融学家（阿斯内斯）或者好的计算机学家（DEShaw）