很多人把 Akuna Capital 的招聘理解成「过了 OA 就稳了」——这是最大的误区。Akuna 是芝加哥起家、专注期权做市的 prop trading 公司，OA 只是一道编程 + 概率的入门筛子，真正的淘汰主力是 Super Day 的 Trading Game 和概率脑筋急转弯。
如果你只刷了 LeetCode、没碰过做市直觉和心算，OA 可能轻松过，但 Super Day 会被打回原形。本文把 Akuna 的完整面试流程讲清楚：每个环节考什么、淘汰率多少、Trading Game 怎么玩、brainteaser 怎么练。（OA 三道编程题的完整解法，见站内另一篇 Akuna Intern OA 专题。）
一、Akuna 完整流程时间线
| 阶段 | 形式 | 时长 | 淘汰重点 |
|---|---|---|---|
| 1. OA | HackerRank 编程 + 概率 MCQ | 70 分钟 | 编程 90%+ AC、MCQ 全对 |
| 2. Recruiter Call | 电话 HR | 20-30 分钟 | 动机、track 匹配、签证 |
| 3. Super Day | 一天连续 3-4 轮 | 半天 | 核心淘汰：技术 + 脑筋急转弯 + Trading Game |
| 4. Offer / Team Match | 决议 | 1-2 周 | 委员会综合打分 |
关键认知：OA 通过率 ~35%，但 Super Day 通过率只有 ~25%——叠乘下来，从投递到 offer 不到 10%。Super Day 当天的 Trading Game 是最容易被低估、也最容易翻车的环节。
二、Super Day 第一轮：技术面（按 track 分流）
SDE Track
偏数据结构 + 系统题，常见：手写一个简化 order book（见站内 OA 专题）、设计一个低延迟消息队列、并发场景下的 cache 一致性。面试官会追问「你的实现在高频更新下会不会成为瓶颈」。
Trader / Quant Track
很少写完整代码，更多是白板推导 + 心算。例如：
给定一个公平的六面骰子，你可以选择重掷一次（看到第一次结果后再决定），求最优策略下的期望点数。
解题思路：第一次 ≥ 4 就保留（期望 5），否则重掷（期望 3.5）。所以阈值是 4。
$$E = P(\text{第一次}\ge 4)\cdot\frac{4+5+6}{3} + P(\text{第一次}<4)\cdot 3.5 = \frac12\cdot 5 + \frac12\cdot 3.5 = 4.25$$
def expected_with_one_reroll():
faces = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
avg = sum(faces) / 6 # 重掷的期望 = 3.5
# 第一次掷出 v：max(v, 重掷期望)
return sum(max(v, avg) for v in faces) / 6
print(expected_with_one_reroll()) # 4.25
为什么这道题反复出现：它考的是「最优停时」直觉——做市时你随时要判断「现在成交，还是再等更好的价」，这道骰子题就是最小化版本。
三、Super Day 第二轮：概率脑筋急转弯（淘汰最狠）
Akuna 的 brainteaser 不是脑筋急转弯式的「脑洞」，而是能口算的概率/期望题，要求你 1-2 分钟内说清思路。几类高频：
类型 A：条件概率
一个家庭有两个孩子，已知至少有一个是男孩且在周二出生。求两个都是男孩的概率。
陷阱在「周二」这个信息会改变样本空间，答案是 13/27 而非直觉的 1/3。考的是你会不会严格枚举样本空间。
类型 B：等待时间 / 期望
不停掷一枚均匀硬币，直到出现「正反」（HT）连续模式，求期望掷数。
def expected_until_pattern():
# E0: 还没开始; E1: 上一枚是 H
# E1 = 1 + 0.5*0 + 0.5*E1 -> E1 = 2
# E0 = 1 + 0.5*E1 + 0.5*E0 -> E0 = 4
return 4
print(expected_until_pattern()) # HT 模式期望 4 次
坑：很多人把 HT 和 HH 当成一样——其实 HH 的期望是 6，HT 是 4，差异来自「失败后能不能复用前缀」。这正是 Akuna 想区分的细节。
类型 C：几何概率
在 [0,1] 上随机取两点，求它们距离 > 0.5 的概率。答案 1/4（画单位正方形，目标区域是两个三角形）。
心法：所有 brainteaser 都先问自己三句——样本空间是什么？目标事件怎么数？有没有对称性可以偷懒？
四、Super Day 第三轮：Trading Game（招牌环节）
这是 Akuna 最有辨识度、也最决定成败的一轮。通常 5-6 人一组，30 分钟做市：
玩法
- 主持人给一个「资产」（可能是骰子点数之和、扑克牌数值等隐藏量）。
- 你要不断报出 bid-ask 双边价格（我愿意买的价 / 我愿意卖的价）。
- 其他玩家会 hit（卖给你）或 lift（从你买），你的 inventory（持仓）随之变化。
- 最后揭晓真实值，按你的成交盈亏排名。
三条核心心法
- 永远报你算出的 EV 附近的窄 spread：spread 太宽没人跟你交易，太窄被套利。
- 控制单笔与总持仓：被连续 hit 时要主动调价（往下压 bid），不要硬扛 inventory。
- 用别人的成交更新你的估计：如果有人疯狂从你手里买，可能他知道真实值偏高——这是信息，要 Bayesian 地更新报价。
def fair_value_dice_sum(n_dice=2):
# 隐藏量 = n 个骰子之和，公允价 = 期望
return n_dice * 3.5
def quote(fair, inventory, base_spread=1.0, skew=0.2):
# 持仓越多越想卖出 -> 整体往下偏
mid = fair - skew * inventory
return round(mid - base_spread / 2, 2), round(mid + base_spread / 2, 2)
print(quote(fair_value_dice_sum(2), inventory=3)) # 持仓偏高，报价下移
面试官在看什么：不是你赚了多少，而是你的报价逻辑是否一致、是否在用信息更新、是否控制风险。即使最后小亏，逻辑清晰 + 风控到位也能过；反之 all-in 赌一把赢了也可能被拒。
五、Super Day 第四轮：行为 / 文化匹配
Akuna 文化偏「直接、量化、爱玩游戏」。常见问题：
- 讲一次你在压力下做决策的经历（对应 Trading Game 的实时决策）。
- 你怎么从一次失败/亏损中复盘（考你的 PnL mindset）。
- 为什么是 Akuna 而不是 Citadel / Optiver（考你做没做功课）。
模板：用 STAR，但结尾一定要落到「量化结果 + 我学到的可迁移原则」，这与 Akuna 的数据文化对味。
六、备考清单（针对 Super Day）
| 环节 | 重点 | 资源 |
|---|---|---|
| 技术面 | order book / 并发 / 最优停时 | LeetCode + 站内 Akuna OA 专题 |
| Brainteaser | 条件概率 / 等待时间 / 几何概率 | Heard on the Street + Green《考试》 |
| Trading Game | EV、bid-ask、库存控制 | YouTube「Akuna Trading Game」复盘 |
| 行为面 | STAR + 量化结果 | 准备 5 个含数字的故事 |
FAQ
Q1：Akuna 过了 OA 是不是就稳了？
不是。OA 通过率约 35%，但 Super Day 只有约 25%，真正的淘汰在 Super Day 的 Trading Game 和概率脑筋急转弯。只刷 LeetCode 的同学经常 OA 过、Super Day 挂。
Q2：Trading Game 一定要有金融背景吗？
不需要。它考的是 EV 计算、bid-ask 报价逻辑和风险控制，这些都能练。背景再好但报价乱、不控库存照样被拒；零背景但逻辑清晰、会用信息更新报价反而能过。
Q3：brainteaser 难度对标什么？
对标《Heard on the Street》和《Quant Job Interview》里的概率/期望题，不需要高等数学，但要能 1-2 分钟口算说清思路。重点是条件概率、等待时间、几何概率三类。
Q4：SDE 和 Trader track 的 Super Day 一样吗？
第一轮技术面按 track 分流（SDE 偏算法系统、Trader 偏心算推导），但Trading Game 和 brainteaser 两轮所有 track 都考。这也是为什么 SDE candidate 也必须练做市直觉。
Q5：Super Day 结束后多久出结果？
通常 1-2 周。Akuna 用委员会综合打分，单轮表现好但 Trading Game 风控差也可能被否。拿到 offer 后进入 team / desk match。
联系方式
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