量化

 自建高性能计算和AI平台本身就是一道极高的技术壁垒。能够搭建、维护并高效利用这样一套系统的公司，在技术实力上已经领先了绝大多数竞争对手。研究员可以随时提交海量的实验任务，快速验证想法。一个高效的平台能将“想法 ; 回测，实盘”的循环缩短到几小时甚至几分钟，这在竞争激烈的市场中是至关重要的优势。

主要源于其对高频交易、低延迟系统和复杂算法执行的严苛需求。🎈极致的性能需求高频交易(HFT)的核心：毫秒(甚至微秒)级的延迟差异可能直接决定策略的盈亏。C++通过以下方式实现性能极限：1.直接硬件控制：允许通过指针操作、内存对齐、SIMD指令(如AVX)直接优化CPU和缓存使用。2.零成本抽象：模板元编程和编译期优化避免运行时开销。3. 避免垃圾回收(GC)：手动内存管理消除了GC带来的不可预测延迟。4. 对比其他语言：Python/Java等语言因解释执行或GC机制，难以满足高频场景的实时性要求。🎈低延迟系统的构建1. 网络与系统层优化：C++支持，内核旁路(Kernel Bypass)：如DPDK技术，绕过操作系统协议栈直接处理网络包。2. 定制化TCP/UDP协议：优化数据传输路径，减少协议解析延迟。3. 原子操作与无锁数据结构：减少多线程竞争导致的等待。4. 硬件级优化：通过C++编写FPGA/GPU的底层逻辑(如CUDA C++)，加速特定计算任务(如期权定价)。🎈复杂算法的实时执行1. 计算密集型任务：如蒙特卡洛模拟、实时风险计算、订单簿分析等，依赖C++的高效数值计算能力。2. Eigen库：用于线性代数计算的模板库，编译期生成高度优化的机器码。3. 并行计算：OpenMP、TBB等多线程库结合CPU多核架构，最大化吞吐量。4. 内存效率：通过自定义内存池(Memory Pool)减少动态分配开销，优化缓存局部性(Cache Locality)。🎈对硬件资源的精细控制1. 缓存优化：C++允许开发者显式控制数据布局(如结构体紧凑排列)，减少缓存未命中(Cache Miss)。2. 实时性保障：通过`std::chrono`高精度时钟、实时线程优先级设置(如Linux的`SCHED_FIFO`)，确保关键任务调度确定性。3. 与硬件协作：例如通过C++编写低延迟网卡(如Mellanox)的驱动逻辑，或直接操作硬件寄存器。在私募量化领域，C++的底层优化能力是构建高性能、低延迟、高可靠性交易系统的核心技术基础。从内存管理到硬件交互，从算法加速到系统级调优，C++提供了其他语言难以替代的灵活性和控制力，使其成为量化公司技术栈中不可动摇的底层支柱。

1、明汯1000亿2、幻方 1000亿3、灵均1000亿+4、九坤700亿+5、衍复400亿+(稳健提升)6、鸣石150亿+(业绩始终第一)7、佳期150亿+(始终低调)8、金锝150亿+(老牌私募)9、诚奇500亿+(近两年发力)10、启林300亿+(目前模式有所调整)11、天演300亿+(据说奖金非常丰厚)12、聚宽投资100亿+(成功转型资管)13、进化论资产130亿+(主观+量化)14、深圳博普科技100亿+（老牌私募）15、深圳世纪前沿200亿+(业绩好老板帅)16、金戈量锐100亿+(老板就叫金戈)17、因诺资产100亿+(股票业绩稳稳的)18、盛泉恒元100亿+(南京地区百亿量化私募代表)19、黑翼资产100亿+(CTA业绩名列前茅)20、千象资产100亿+(CTA一直做的不错)21、呈瑞投资100亿+(新锐百亿量化私募)22、申毅投资100亿+(新锐百亿量化私募)23、阿巴马资产100亿+(衍生品做市和打新做的好)24、九章资产100亿+(幻方量化是一家)25、赫富投资100亿+(新锐百亿量化私募)26、宽投资产100亿+(新锐百亿量化私募)27、宽德投资100亿+(高频梯队佼佼者，北上深全布局完毕)28、凡二投资100亿+(茂源的变更，老牌量化私募)(知名量化私募，列举部分仅供参考，非官方数据 ，仅供交流)九坤投资

很多人一接触量化领域，就特别想冲着九坤，灵均明汯等头部量化私募公司去，对于百亿或50-100亿规模的都不太考虑。但说实话，头部量化私募的面试难度挺大的，对c++开发技术考察也更全面。真正能拿offer的有多少呢?

从过往拿到大的量化私募平台c++开发offer的人员背景来看，基本都第一学历为top985或清华、北大、复旦，上海交通大学，专业为软件工程、计算机，技术方向偏低延迟系统开发、底层开发、性能优化，特例：学校背景不那么出色，但有acm/noi/icpc竞赛金牌🥇,银牌🥈的。这种现象的具体原因是啥？

BG：能力比较弱，末流双9，一篇不相关的CCF-B论文，一个小厂实习，一个中厂实习（方向不一致）想做AI算法相关，拒绝大模型……这个公司真的氛围很好，上班也很快乐，可以带宠物上班甚至，十分自由，钱虽然没有规模大的私募多（20k*12-14，965），但是性价比已经算高了，但是确实公司比较小，管理扁平化，没有很好的技术沉淀，也没有大公司背书好，比较担心长远的职业生涯，不知道从这样的公司跳槽去几十亿到百亿的难度？目前来看小私募没有35岁危机，暑期实习后发现身体健康也不受不了大厂996的强度，而且发现大公司也是小团队自己研究，部门之间存在壁垒，层级严重，如果被分到新成立的部门似乎除了大厂背书，技术文档等也是从0开始搭建（bushi）？金九银十，暑期大厂还有约面，但是秋招以来0约面，真的慌了……换开发方向也能找一些学历厂，笔面难度都比互联网大厂低很多，但是这样进去以后做的事情既不熟悉也不热爱……

🍡核心目标不同私募量化：极致的性能与低延迟（纳秒/微秒级响应），直接关联交易盈亏。互联网大厂：高并发、高可用、可扩展性（应对百万级QPS）。🍡技术挑战不同私募量化：① 硬件级优化（CPU缓存、内存对齐、指令流水线）。② 网络协议优化（UDP/FPGA、内核旁路技术如DPDK）。③ 高频交易系统的容错与回撤控制（单点故障可能导致巨额损失）。互联网大厂：① 分布式系统设计（一致性协议、分库分表）。② 云原生技术（K8s、Service Mesh）。③ 大数据处理（PB级存储、实时计算）。🍡技术栈涉及方面不同私募量化：C++标准贴近底层（甚至C++11/14），可能涉及Linux内核修改、定制化编译器等。互联网大厂：C++多用于基础设施（存储引擎、推荐系统），配合Go/Python生态。🍡业务逻辑不同私募量化：代码直接体现交易策略（如做市、套利），需与量化研究员深度协作。互联网大厂：服务于用户产品（如广告推荐、支付系统），需求来自产品经理。

Virtu Financial🚀2008年成立，总部位于纽约🚀全球最大的高频交易做市商之一，以速度见长🚀收购多个知名金融服务公司，包括KCG和ITGCitadel✈️2002年成立，总部位于芝加哥✈️CitadelLLC旗下全球顶尖的做市商公司之一✈️交易量占整个美股市场的10%Two Sigma🚅2001年成立，总部位于纽约🚅集资产管理与做市商于一身🚅对冲基金资管规模超500亿美金Tower Research Capital🚈1998年成立，总部位于纽约🚈建立了世界上最快、最复杂的电子交易平台🚈封闭式交易团队共享公司底层数据构架和资本Jump Trading🚂1999年成立，总部位于芝加哥🚂两位合伙人并不是科技/学术界出身🚂全球500多雇员的大型电子交易公司DRW🛳️1992年成立，总部位于芝加哥🛳️自营交易公司，全球范围内交易金融产品🛳️800多名雇员，最早建立的高频交易公司之一Hudson River Trading🚃2002年成立，总部位于纽约🚃创新金融科技公司🚃交易量约为整个美股市场的5%Quantlab Financial🚕1998年成立，总部位于得克萨斯州休斯顿🚕高科技主导的自营交易公司🚕在美国和欧洲都有办公室XTX Markets🛵2015年成立，总部位于伦敦🛵100多名雇员，第三大做市商公司🛵占货币市场超7%交易量，欧洲股市重要玩家Optiver🚲1986年成立，总部位于阿姆斯特丹🚲自营交易公司，同时也是做市商

简历需要针对量化行业的技术需求、岗位特性进行针对性优化。技术能力突出量化相关技能1.  C++语言特性与性能优化2. 系统开发与工具链3. 量化相关技术补充若缺乏量化经验，可强调互联网项目中与高性能、高并发、分布式系统相关的技术迁移能力，如高频交易系统与互联网高并发服务的共性(低延迟、容错性)。简历内容避坑指南1. 谨慎使用技术术语2. 学历与竞赛经历3. 避免无关内容4. 附加内容提升竞争力：例如开源项目与博客

自我介绍 做过什么工程项目(划重点:工程。)谈到时间复杂度int数组和vector在什么情况下，谁更快，为什么tcp和udp在理想情况下谁更快，为什么为什么udp头部需要封装长度信息访问内存速度是什么量级的访问内存的过程是什么样的智慧指针的uniqueptr的应用场景一个5ms的进程拆成十个线程，理想情况用时为多少上一个问题如果考虑实际生产环境，会有什么因素影响最终运行时间讲讲cache和buffer操作系统(偏软件)有缓存吗？硬件有缓存吗？给你一个20亿的long数组，谈谈排序方法。上一个问题，多线程排序和单线程排序谁更快，谁用的空间更少反问面试体验很好。挺多没答上来的，估计寄了。

C++开发工程师（校招）全职offer base40k起步国内外顶尖院校计算机相关专业硕士学历背景，CPP基础扎实，有过底层开发项目经验。有量化实习经验者优先。

将投资经验转化为数学模型，通过计算机处理海量数据，实现决策的系统化和自动化。🍄建立决策系统🍄将验证有效的规则编写成程序，实现：实时扫描5000只股票数据每秒处理1000条新闻舆情毫秒级执行交易指令每日自动生成200份风险报告🍄与传统投资的差异🍄【处理维度】人脑同时处理3-5个指标，程序可处理200+因子【反应速度】人类决策需分钟级，程序可纳秒级响应【执行纪律】人会受情绪影响，程序严格按策略执行【迭代效率】人工策略调整需数月，模型参数可实时优化🌟典型案例🌟① 桥水基金的全天候策略：用经济环境指标自动调整资产配比② 文艺复兴大奖章基金：通过数据挖掘发现非直观的市场规律​

笔试：选择题＋填空题+编程题c＋＋基础知识四道编程题（签到题+忘了+内存管理+滑动窗口中位数）第四道算是最acm的一道了哈哈哈一面：居然一面后就速通HR面了，好像灵均很急着要人只有三道题：第一道题是c++改错（全排列并且每个排列生成hash值）第二道题，流式输入数据，求长度为100的滑动窗口的最大值（堆+hash）第三道题，一个字符串只包含a b c三种字符，求同时含有三种字符的子串有多少个（状态压缩）

网易大模型量化面经0.常见的量化方法有哪些？原理及适用场景，并分析它们在计算复杂度和精度损失上的差异1.PTQ 和 QAT 咋选？2.低比特量化在智能音箱能用吗？3.语音识别量化有啥难题和办法？4.模型量化和其他压缩技术配合经验5.QAT中，量化噪声模拟的作用是什么？6.在多头注意力机制 前馈神经网络 ，量化策略有何不同?7.针对 ARM 架构的芯片 如何优化量化模型的推理速度?