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[实习] Two Sigma Quant Intern (Onsite)

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2020(1-3月)-EE博士+fresh grad 无实习或全职 | 网上海投| 分析|数据科学类实习@TwoSigma

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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?. 1point3acres
    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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yueqi 2020-2-21 05:40:15 | 显示全部楼层
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赌徒问题可以google kelly's criteria。

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为什么会用(r_t-r_(t-1))/r_(t-1)?如果return是0的话,这个值就是infinity了。楼主是想说price吧?
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lewis000000 2020-1-31 00:56:56 | 显示全部楼层
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请问 "new york temperature prediction + bonus" 具体是什么题啊?一直没搜到,感谢
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JacquelineWang 2020-2-3 03:31:12 | 显示全部楼层
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想问一下lz店面了吗?可以问一下内容吗?谢谢~
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 楼主| tengfeitju 2020-2-3 09:38:33 | 显示全部楼层
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做完oa就onsite了
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flyingfatcat 2020-2-9 10:23:05 | 显示全部楼层
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请问楼主,linear regression的题目是假设三个model的回归系数都已知吗?谢谢
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flyingfatcat 发表于 2020/02/09 10:23:05
请问楼主,linear regression的题目是假设三个model的回归系数都已知吗?谢谢
都不知道的
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flyingfatcat 2020-2-10 04:47:21 | 显示全部楼层
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谢谢
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每天都吃早饭 2020-2-10 12:19:18 | 显示全部楼层
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请问最后一个赌徒的题有赌徒的risk aversion吗?如果没有怎么recursive formulate?
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