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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？

简单点来说，就是这5方面吧～🍁直接对话硬件就像赛车手直接操控方向盘，C++ 允许程序员通过内存地址操作、寄存器优化等方式直接控制硬件，省去中间翻译环节。例如高频交易系统可以直接操作网卡缓冲区，将订单数据以光速发出。🍁零浪费内存管理类似精打细算的仓库管理员，C++ 支持手动分配/释放内存，避免了自动垃圾回收（如 Java）造成的"仓库盘点停工"。高频交易中，一次垃圾回收可能导致错过数百万美元的套利机会。🍁闪电代码执行编译后的 C++ 代码像预制菜一样提前备好，运行时直接"加热食用"（机器码执行）。而 Python 等解释型语言像现场烹饪，每步都要临时翻译，在纳秒级竞争中相当于用自行车赛高铁。🍁并发特技表演C++ 的多线程如同马戏团的空中飞人，允许精准控制每个线程在特定 CPU 核心的表演节奏。结合原子操作和无锁队列，就像多个杂技演员完美配合不撞车，实现每秒处理数百万订单。🍁网络极速通道使用 epoll/io_uring 等系统调用，就像为交易所连接了专用光纤。优化后的网络栈处理延迟可控制在 5 微秒以内，相当于在纽约到伦敦的光缆传输中，把订单数据压缩成纳米级包裹投递。典型应用场景：做市商系统在 10 微秒内完成市场数据解析→套利计算→生成订单→风险检查→发送交易所的全流程，这相当于人类眨眼时间的 1/5000 就完成整套交易决策。

https://mp.weixin.qq.com/s/kXsrKCsHrYIV4TMU0S3a-Q【面试准备建议】1⃣️ 深耕C++精读《Effective C++》、《More Effective C++》、《C++ Concurrency in Action》等经典书籍。对每一个核心特性都要能讲出“为什么”。2⃣️ 刷题与实操在 LeetCode 上练习算法题（中等难度为主，侧重数组、链表、哈希、多线程题目）。更重要的是，自己动手写一些小型项目，例如：一个多线程的生产消费者模型，分别用锁和无锁方式实现。一个基于 epoll 的简单网络服务器。实现一些常见的数据结构。3⃣️ 学习行业知识了解国内量化行业和主流技术栈。可看看一些技术博客;了解 CTP、OSTP、LTS 等国内常见的API和平台。4⃣️ 准备项目经验深入复盘你简历上最相关的一个项目，能够清晰地阐述项目背景、你的角色、技术挑战（特别是性能、并发方面的挑战）以及你是如何解决的。量化公司非常看重解决实际问题的能力。5⃣️ 保持好奇心和学习热情面试官很喜欢问“你最近在看什么技术书？”“你对哪个开源项目感兴趣？”之类的问题，考察你的学习热情。总的来说，国内量化私募面C++开发，是一场对技术深度、动手能力和行业理解的综合考验。他们不是在招只会写业务代码的程序员，而是在招能打造“金融级高性能低延迟系统”的工程师。祝你成功哦！

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