1. 请解释夏普比率、信息比率和最大回撤的含义及其在基金评价中的应用。 2. 构建基金池时，你会依次考察哪些维度？优先级如何排序？ 2-1. 追问：当业绩指标与风格稳定性冲突时（如高收益但风格漂移），你会如何决策？ 3. 如何区分基金业绩的阿尔法收益和贝塔收益？关键模型有哪些？ 4. 如何判断一只基金的投资风格（如价值/成长、大盘/小盘）？有哪些量化方法？ 5. 除了波动率，还有哪些指标可用于评估基金风险？请举例说明。 6. 近年来基金行业有哪些创新产品？它们的风险收益特征如何？ 7. 如果两只基金长期业绩相近，如何进一步区分其投资价值？ 8. 你会通过哪些渠道收集基金经理信息？如何验证信息的...

秋招可以提前结束了   

这场面试相当的不常规1.项目拷打阶段 逮住我的ai项目询问模型部署情况模型使用时的一些内容 ，是不是深度思考 ，流氏输出用的哪个类 prompt提示词怎么写的和优化的function calling的使用过程 日常学习有没有使用过ai编程工具如cursor2.项目拷打阶段 结合微服务项目询问redisson的使用没了(你没听错 八股不问了)3.手撕 一个数组表示一个数字 加一并给出处理后的数组输入:[1,2,3]输出:[1,2,4]总结:在问题上没有特别多的参考点但是能得出一个信息 他们需要会进行模型部署和微调的人面试官的评价是如果我会模型部署和微调他会更喜欢