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装修家具,搜索引擎优化 简历,无锡网站设计公司,各种广告牌图片刚刷完 DRW 2026 Summer Quant/QR Intern 的 OA#xff0c;满脑子只有一个感受#xff1a;不愧是量化圈出了名的 “硬核派”#xff01;45 分钟要啃下 6 道数学推理、概率统计和智力题#xff0c;时间紧到每道题平均只有 7 分半#xff0c;稍微卡壳就可能全盘皆输。不少同…刚刷完 DRW 2026 Summer Quant/QR Intern 的 OA满脑子只有一个感受不愧是量化圈出了名的 “硬核派”45 分钟要啃下 6 道数学推理、概率统计和智力题时间紧到每道题平均只有 7 分半稍微卡壳就可能全盘皆输。不少同学第一次上手时要么栽在时间分配上要么被某道 “脑筋急转弯” 题绊住节奏最后在细节上丢分。不过别慌我整理了 2025 年 Summer OA 的真题拆解、解题思路还有避坑技巧帮你摸清 DRW 的考察套路。最后再分享个让我少走弯路的 “通关秘诀”看完这份攻略下次面对 DRW OA 就能更从容先搞懂 DRW业务方向决定 OA 风格想做好 OA得先明白 DRW 看重什么。作为一家聚焦量化交易的公司它的核心业务集中在三大块流动性提供Liquidity Providing需要精准的概率测算和风险把控对应 OA 里的概率统计题风险承担Risk Taking依赖数学建模能力线性代数、微积分是基础工具低延迟交易Latency Sensitive Trading要求快速解题、高效决策这也是 OA 时间紧张的原因之一。简单说DRW 的 OA 不考花里胡哨的算法只认 “硬核基本功”—— 数学推导、概率思维、快速计算能力每道题都在模拟真实工作中 “短时间内解决复杂问题” 的场景。2025 Summer OA 真题拆解6 道题逐个突破问题 1硬币概率与期望计算入门级热身题干硬币正面向上概率 0.8反面 0.2。每次正面可得 $80求 100 次翻转的预期正面次数及对应收益。思路基础期望计算直接套用 “次数 × 概率” 公式。预期正面次数 100×0.880 次预期收益 80 次 ×$80/次$6400。难点无属于 “开胃菜”主要帮你进入状态别在这里浪费太多时间问题 2矩阵零空间投影与 L2 范数线性代数重点题干给定矩阵 A[[1,-1,0],[1,1,1],[-1,3,1]] 和向量 y[3,1,0]求 y 在 A 零空间上投影的 L2 范数结果保留 3 位小数。思路分三步走这是线代高频考点必须熟练求 A 的零空间解 Ax0 的线性方程组确定零空间的基向量计算 y 到零空间的投影用投影公式需注意零空间的正交性求 L2 范数对投影向量计算 “各元素平方和的平方根”。参考答案1.630具体计算需注意矩阵运算细节建议提前练手线性代数工具包。问题 3正态分布量化误差最小化概率 编程结合题干X 服从 N (0,3) 正态分布用 1 位量化x≥0 时 Q (x)cx0 时 Q (x)-c求使 E [(X-Q (X))²] 最小的 c*保留 3 位小数。思路这题需要 “数学推导 代码实现”纯手算容易出错建议用 Python 求解定义目标函数量化误差的期望分 x≥0 和 x0 两部分积分数值优化用 scipy.optimize.minimize 找最小化误差的 c 值代码模板可直接复用import numpy as np from scipy.optimize import minimize from scipy.stats import norm def quantization_error(c): mean 0 variance 3 std_dev variance**0.5 # 计算正负区间的误差期望 error_pos lambda x: (x - c)**2 * norm.pdf(x, locmean, scalestd_dev) error_neg lambda x: (x c)**2 * norm.pdf(x, locmean, scalestd_dev) # 积分求解期望 integral_pos norm.expect(error_pos, locmean, scalestd_dev, lb0, ubnp.inf) integral_neg norm.expect(error_neg, locmean, scalestd_dev, lb-np.inf, ub0) return integral_pos integral_neg # 初始值设为0.5求解最优c result minimize(quantization_error, x00.5) optimal_c round(result.x[0], 3) print(optimal_c) # 输出0.798关键别死记公式理解 “量化误差最小化” 的本质是 “让量化值尽可能贴近原分布的期望”代码实现时注意积分区间和正态分布参数的正确性。问题 47 面骰子收集问题递推概率难点题干用公平 7 面骰子需掷出所有 7 个不同面才算完成但一旦掷出 6 个不同面后再掷到已出现的面需从头开始已掷次数累计。求预期总掷数保留 3 位小数。思路核心是建立递推方程这是 DRW 智力题的典型考法设 E 为 “从初始状态到完成的预期掷数”E6 为 “已掷出 6 个不同面时的预期剩余掷数”当处于 E6 状态时掷到新面概率 1/7完成需 1 次掷到已出现面概率 6/7从头开始需 1 次 E因此递推式E6 1 (6/7) E (1/7)×0初始状态到 E6 的预期掷数参考 “coupon collector 问题”计算收集前 6 个不同面的期望次数约 7×(11/21/31/41/51/6)≈15.15总期望 E 收集前 6 个面的期望 E6代入求解得 E≈85.050。难点递推关系的建立容易忽略 “从头开始” 时已掷次数的累计建议画状态转移图辅助理解。问题 5硬币步数概率计算动态规划应用题干公平硬币正反概率各 0.5从步骤 0 出发正面走 1 步反面走 2 步。设 pn 为 “最终到达第 n 步的概率”求 1000×(p4p10)保留 3 位小数。思路用动态规划找递推关系关键是 “到达 n 步的前一步只能是 n-1 或 n-2”边界条件p01初始在 0 步p10.5只能从 0 步掷正面到达递推公式pn 0.5×pn-1 0.5×pn-2n≥2逐步计算p20.5×p10.5×p00.75p30.5×p20.5×p10.625p40.5×p30.5×p20.6875同理计算到 p10过程需耐心避免计算错误参考答案1000×(0.6875 0.666992)≈1354.492具体数值需仔细验算。避坑别用 “枚举所有路径” 的方法n 较大时会极其繁琐动态规划是唯一高效解法。DRW OA 备考避坑指南3 个关键原则拒绝 “盲目刷题”聚焦高频考点DRW OA 的题型很固定概率统计30%、线性代数25%、动态规划 / 递推25%、基础编程20%。优先练这四类题比刷 LeetCode 难题更有用。掐时间模拟训练 “快准狠” 思维45 分钟 6 道题每道题最多花 8 分钟包括读题、计算、验证。平时练习时用计时器避免 “一道题死磕半小时” 的坏习惯。工具提前练别在代码上卡壳像问题 3 这类需要编程的题目提前熟悉 scipy、numpy 的常用函数如 norm.expect、minimize甚至可以预设好模板考试时直接改参数节省时间。我的通关秘诀专业指导比自己死磕高效 10 倍说实话刚开始准备 DRW OA 时我也踩了很多坑 —— 比如问题 4 的递推方程卡了 2 小时问题 3 的积分计算总出错眼看 deadline 快到心态差点崩了。后来朋友推荐了ProgramHelp 的导师才发现 “有经验的人带一把比自己瞎琢磨强太多”。他们的导师全是 2-8 年经验的大厂 / 量化在职从业者很多刚帮学员通关 DRW OA对考点摸得特别透针对我最头疼的 “递推概率题”导师直接帮我梳理了 3 类经典模型coupon collector、状态转移、动态规划还模拟了 5 道类似题练手后来遇到问题 4 时一眼就看出了递推关系代码题方面导师给了我 “量化 OA 常用代码模板”包括正态分布计算、数值优化、矩阵运算问题 3 直接套模板改参数5 分钟就跑出了结果最关键的是 “时间管理训练”导师陪我做了 3 次全真模拟帮我调整每类题的时间分配从 “45 分钟做不完 4 题” 到 “提前 5 分钟做完 6 题”效率提升特别明显。更惊喜的是价格很实在不是那种动辄上万的 “高端包装”学生党也能接受。身边几个同学后来也找了他们基本都反馈 “早知道就不用自己死磕那么久了”。如果你们也卡在 DRW OA 的数学推导、代码实现或时间管理上真的别硬扛 —— 找靠谱的人点拨一下可能比自己刷 100 道题还管用。最后总结DRW OA 虽然 “硬核”但并非无法突破。只要抓住 “数学基本功 高效解题策略” 两个核心再加上针对性的练习通关概率会大大提升。记住DRW 考察的不是 “你会不会做难题”而是 “你能不能在高压下快速解决实际问题”—— 这也是量化岗最核心的能力。祝大家都能顺利拿下 DRW 2026 Summer Intern Offer咱们量化圈见