量化

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。

2025年1月19日-20日，2天量化体验营！前沿技术讲座、量化学堂、硬核比赛！给你全方位的量化职场初体验！包吃包住包机票！无论你是数理达人，还是编程极客，跟最优秀的同伴们一起刷新这个寒假！探索了解真实的量化世界，赢取万元奖学金和丰富奖品！更有机率解锁佳期暑期实习offer！请将简历发送至：camp@jqinvestments.com，报名截止日期2024年12月8日！速速报名！   https://mp.weixin.qq.com/s/3ofKRsVu0XlWkHgE-Uq92A

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

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?

希望大数据推给相关行业的前辈和同学们！先摆bg：题主两财一贸ds，保研边缘人，无论文无科研，一个国三（大数据应用，但是组内没干过啥，水水），一段四大数字化实习（基本上就是excel、sql和bi工具），项目经历基本就是课程结课时做的project（其实是和gpt、gemini做出来的[捂脸R]），包括不仅限于深度学习文本匹配rag、机器学习预测、数据库等。目前打算未来港三新二拿个硕士，然后从现在到研一的时间可以用来实习找方向，现阶段有雅不准备考g，泛商ds泛cs方向混申，想快速拿到一个硕士。目前比较迷茫的点在于：申请硕士提升学历只是一方面，更重要的是如何规划从现在到真正就业这段时间，找到适合自己的职业方向。目前主要考虑的方向有互联网产品/商分/数分/算法（感觉最终会分化为业务向的产品和技术向的算法，中间的商分和数分考虑相对较少）、金融量化。其他和专业领域结合的方向由于市场规模较小，暂未过多考虑。想问问大家有没有更好的方向推荐？还有同学打算创业做教培，但我感觉教培行业如果发展不好，后续转业会比较困难。如果现在准备实习，不知道需要准备哪些相关内容以及投递什么岗位。自身能力方面：自我感觉比较一般，专业课如c++、数据结构、python、机器学习、深度学习等掌握得不够扎实，属于期末学了就忘的状态，而且对码代码兴趣不大，实际产出几乎依赖大模型。另外，本科阶段没有学习太多商科课程，对业务和量化方面不太熟悉。各个岗位的分析：• 数据相关产品岗位：和专业有一定相关性，又不用专门做代码工作，还能接触实际业务，感觉比较实际。起薪虽然低于算法岗位，但高于运营等非技术岗。由于更接近业务，在晋升和成长性方面可能优于算法岗位。关于wlb，不清楚和算法岗位的工作负荷相比如何，猜测应该会轻松一些？不过这个岗位背负业务指标，工作压力可能也不小。进入门槛相对较低，补充一些业务知识后就可以尝试。• 算法岗位：存在几个问题，一是自己对代码兴趣不高；二是自身能力有所欠缺，如果要进入算法领域，在笔面试准备上需要花费较长时间，比如补充专业知识、刷力扣等，而且感觉发不出paper；三是对大模型的发展比较担忧，担心做技术会被大模型逐渐替代；四是互联网算法岗位整体工作负荷和时长较大。另外，也不清楚该选择哪方面的算法，以及各方面的门槛和技术要求。虽然算法岗位不直接对业务负责，晋升和绩效评估可能比较困难，但其薪水确实很诱人，如果能顺利工作到30多岁，再跳槽去外包、外企、国企或者考公，实现wlb半退休也不错。• 量化岗位：自身出身于两财一贸的工科专业，在复合背景上可能有一定优势。然而，近年来金融行业发展低迷，学校里转码的风气很浓。而且自己对量化的了解较少，听说hc非常少，进入需要很高的学历门槛。可能整体工作压力也较大。其他背景：家人在南方小城市，父母是小公务员，家里最多能支持我去港新读硕士（考虑到国内学硕/专硕需要付出考研和三年/两年的时间成本，专硕学费也不低，且如果保上研也是专硕，所以希望快速拿到港新一年制硕士学位），其他方面都要靠自己。未来打算在大湾区发展，短期内可以接受较大的工作负荷，但长期来看更偏向于转向管理岗位或者追求工作生活平衡，毕竟身体无法承受长期高强度的工作。希望大佬们能从能力、兴趣、薪资、成长性、wlb等各个因素综合考虑，给我一些相关建议，或者提供其他新的思路和建议，非常感谢！

题主是今年刚跨考上岸的鼠鼠，本科和计算机没有关系，因为上岸的软微，有大量的实习机会，但是现在鼠鼠却陷入了学什么的困惑中，现在很迷茫。现在想学量化或者大模型，主要原因是钱多，我有一定的大模型基础，研0在公司上班干了一点ai infra的工作。听说量化很容易wlb，所以开始纠结接下来学什么了。有没有大佬给点建议。

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？

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。

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）

上海顽岩私募基金管理有限公司，欢迎大家投递！投个简历过新年！【校招】内推码: HQXFGSH投递链接: https://recruit.wanyantech.com/s/ifULmT9u岗位：· 量化策略研究实习生—25 年暑期训练营项目· 量化策略研究员· 量化策略研究实习生· 研发实习生一25年暑期实习项目· 投研系统开发实习生· 交易系统开发实习生· 交易系统开发工程师· 投研系统开发工程师特别欢迎有顶会顶刊一二作，或者竞赛金银铜经历的同学投递尝试，有加分！也欢迎所有对量化感兴趣，积极上进的同学！【社招】内推码: HQXFGSH投递链接: https://recruit.wanyantech.com/s/ifULa4Xf岗位：· 策略研究员· 量化风控· 机器学习策略研究员· 集群运维开发工程师· 行情系统开发工程师· 存储系统工程师-GPFS方向特别欢迎社招开发类Senior同学，主要开发语言：Python/C++，特别欢迎量化同行业，工作经验丰富的前辈们。欢迎点击链接，查看岗位详细JD。

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?

🍡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。

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。

面试时间：4.4杂为什么对 C++ 感兴趣看过哪些 C++ 的书籍是否有过高频交易相关的经验你对高频交易的理解交易系统url1：tcp，交易；url2：udp，接收数据。url2 一次性返回多条买卖数据（缓冲区），一次性返回多条买卖数据的影响（丢包）项目介绍，在这个项目学到了什么C++项目optionalvariantC++17 新特性模板元编程一般使用模板元编程干什么静态多态和动态多态偏特化和全特化C++ 实现单例模式shared_ptr 和 unique_ptr 谁更高效纯虚函数继承时如果不重写纯虚函数会发生什么虚函数性能损失，如何设计基类和派生类在继承的时候解决这种损失（CRTP）股票 ...