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Two Sigma Quant Intern (Onsite)

tengfeitju
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最近参加了TS的Superday,已挂。 哎,水平还是不够, 不过能够被邀请来onsite 已经很感激了。

oa还是地里的老题, linear interpolation + new york temperature prediction + bonus. 三道题的所有test cases全pass。

onsite前,full time复习了两周,今天还是被虐了。

onsite schedule:

上午三轮 下午三轮。 上午表现优异的才能进入下午的面试。

我的上午面试问题:

1. coding: 给1个长度为n的list,找出所有的k子集。 题目虽然很简单,但是楼主太紧张,一上来没状态,卡壳了,debug了好久,当时真想打自己!!!

2. Time series analysis + basic stat:

LR 中的t-test, 如果y~b1*x1+noise1 的R2是v1, y~b2*x2+noise2的R2是v2, 那么y~b3*x1+b4*x2+noise的R2范围是什么? 为什么? 什么时候R2最小?最大?

如果time t的return是r_t, 为什么人们喜欢用y_t=(r_t-r_(t-1))/r_t-1, 而不是直接用r_t来建模?

假设x1,x2,....xn 是iiid sample from a continuous distribution, F(x1,x2...xn)= k, if x1<x2<...<x(k-1)>xk. 求F的expectation

3. 伯努利模型K~B(n,p)中p的CI。 followup: 如果k=0有什么问题,怎么解决?

赌徒每轮从剩余的钱里抽出a%来赌,赢了可以获得赌资的g倍,输了的话赌资全赔。 求让利益最大化的a?

之前看面经,复习了很多ML, LR还有time series的知识。大部分没有考中,ML完全没问。 而且很紧张,感觉时间过得很快。 尤其是coding部分,这么简单的题竟然卡住了,真是太不应该了。

面试体验还是很好的,住宿和食物都不错。感谢HR的帮助。

随便请帮忙加米。
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