很多人把 Akuna Capital 的招聘理解成「過了 OA 就穩了」——這是最大的誤區。Akuna 是芝加哥起家、專注選擇權做市的 prop trading 公司，OA 只是一道程式 + 機率的入門篩子，真正的淘汰主力是 Super Day 的 Trading Game 和機率腦筋急轉彎。
如果你只刷了 LeetCode、沒碰過做市直覺和心算，OA 可能輕鬆過，但 Super Day 會被打回原形。本文把 Akuna 的完整面試流程講清楚：每個環節考什麼、淘汰率多少、Trading Game 怎麼玩、brainteaser 怎麼練。（OA 三道程式題的完整解法，見站內另一篇 Akuna Intern OA 專題。）
一、Akuna 完整流程時間線
| 階段 | 形式 | 時長 | 淘汰重點 |
|---|---|---|---|
| 1. OA | HackerRank 程式 + 機率 MCQ | 70 分鐘 | 程式 90%+ AC、MCQ 全對 |
| 2. Recruiter Call | 電話 HR | 20-30 分鐘 | 動機、track 匹配、簽證 |
| 3. Super Day | 一天連續 3-4 輪 | 半天 | 核心淘汰：技術 + 腦筋急轉彎 + Trading Game |
| 4. Offer / Team Match | 決議 | 1-2 週 | 委員會綜合打分 |
關鍵認知：OA 通過率 ~35%，但 Super Day 通過率只有 ~25%——疊乘下來，從投遞到 offer 不到 10%。Super Day 當天的 Trading Game 是最容易被低估、也最容易翻車的環節。
二、Super Day 第一輪：技術面（按 track 分流）
SDE Track
偏資料結構 + 系統題，常見：手寫一個簡化 order book（見站內 OA 專題）、設計一個低延遲訊息佇列、並行情境下的 cache 一致性。面試官會追問「你的實作在高頻更新下會不會成為瓶頸」。
Trader / Quant Track
很少寫完整程式，更多是白板推導 + 心算。例如：
給定一個公平的六面骰子，你可以選擇重擲一次（看到第一次結果後再決定），求最優策略下的期望點數。
解題思路：第一次 ≥ 4 就保留（期望 5），否則重擲（期望 3.5）。所以閾值是 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 # 重擲的期望 = 3.5
# 第一次擲出 v：max(v, 重擲期望)
return sum(max(v, avg) for v in faces) / 6
print(expected_with_one_reroll()) # 4.25
為什麼這道題反覆出現：它考的是「最優停時」直覺——做市時你隨時要判斷「現在成交，還是再等更好的價」，這道骰子題就是最小化版本。
三、Super Day 第二輪：機率腦筋急轉彎（淘汰最狠）
Akuna 的 brainteaser 不是腦筋急轉彎式的「腦洞」，而是能口算的機率/期望題，要求你 1-2 分鐘內說清思路。幾類高頻：
類型 A：條件機率
一個家庭有兩個孩子，已知至少有一個是男孩且在週二出生。求兩個都是男孩的機率。
陷阱在「週二」這個資訊會改變樣本空間，答案是 13/27 而非直覺的 1/3。考的是你會不會嚴格列舉樣本空間。
類型 B：等待時間 / 期望
不停擲一枚均勻硬幣，直到出現「正反」（HT）連續模式，求期望擲數。
def expected_until_pattern():
# E0: 還沒開始; 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 當成一樣——其實 HH 的期望是 6，HT 是 4，差異來自「失敗後能不能複用前綴」。這正是 Akuna 想區分的細節。
類型 C：幾何機率
在 [0,1] 上隨機取兩點，求它們距離 > 0.5 的機率。答案 1/4（畫單位正方形，目標區域是兩個三角形）。
心法：所有 brainteaser 都先問自己三句——樣本空間是什麼？目標事件怎麼數？有沒有對稱性可以偷懶？
四、Super Day 第三輪：Trading Game（招牌環節）
這是 Akuna 最有辨識度、也最決定成敗的一輪。通常 5-6 人一組，30 分鐘做市：
玩法
- 主持人給一個「資產」（可能是骰子點數之和、撲克牌數值等隱藏量）。
- 你要不斷報出 bid-ask 雙邊價格（我願意買的價 / 我願意賣的價）。
- 其他玩家會 hit（賣給你）或 lift（從你買），你的 inventory（持倉）隨之變化。
- 最後揭曉真實值，按你的成交盈虧排名。
三條核心心法
- 永遠報你算出的 EV 附近的窄 spread：spread 太寬沒人跟你交易，太窄被套利。
- 控制單筆與總持倉：被連續 hit 時要主動調價（往下壓 bid），不要硬扛 inventory。
- 用別人的成交更新你的估計：如果有人瘋狂從你手裡買，可能他知道真實值偏高——這是資訊，要 Bayesian 地更新報價。
def fair_value_dice_sum(n_dice=2):
# 隱藏量 = n 個骰子之和，公允價 = 期望
return n_dice * 3.5
def quote(fair, inventory, base_spread=1.0, skew=0.2):
# 持倉越多越想賣出 -> 整體往下偏
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)) # 持倉偏高，報價下移
面試官在看什麼：不是你賺了多少，而是你的報價邏輯是否一致、是否在用資訊更新、是否控制風險。即使最後小虧，邏輯清晰 + 風控到位也能過；反之 all-in 賭一把贏了也可能被拒。
五、Super Day 第四輪：行為 / 文化匹配
Akuna 文化偏「直接、量化、愛玩遊戲」。常見問題：
- 講一次你在壓力下做決策的經歷（對應 Trading Game 的即時決策）。
- 你怎麼從一次失敗/虧損中復盤（考你的 PnL mindset）。
- 為什麼是 Akuna 而不是 Citadel / Optiver（考你做沒做功課）。
模板：用 STAR，但結尾一定要落到「量化結果 + 我學到的可遷移原則」，這與 Akuna 的資料文化對味。
六、備考清單（針對 Super Day）
| 環節 | 重點 | 資源 |
|---|---|---|
| 技術面 | order book / 並行 / 最優停時 | LeetCode + 站內 Akuna OA 專題 |
| Brainteaser | 條件機率 / 等待時間 / 幾何機率 | Heard on the Street + Green《考試》 |
| Trading Game | EV、bid-ask、庫存控制 | YouTube「Akuna Trading Game」復盤 |
| 行為面 | STAR + 量化結果 | 準備 5 個含數字的故事 |
FAQ
Q1：Akuna 過了 OA 是不是就穩了？
不是。OA 通過率約 35%，但 Super Day 只有約 25%，真正的淘汰在 Super Day 的 Trading Game 和機率腦筋急轉彎。只刷 LeetCode 的同學經常 OA 過、Super Day 掛。
Q2：Trading Game 一定要有金融背景嗎？
不需要。它考的是 EV 計算、bid-ask 報價邏輯和風險控制，這些都能練。背景再好但報價亂、不控庫存照樣被拒；零背景但邏輯清晰、會用資訊更新報價反而能過。
Q3：brainteaser 難度對標什麼？
對標《Heard on the Street》和《Quant Job Interview》裡的機率/期望題，不需要高等數學，但要能 1-2 分鐘口算說清思路。重點是條件機率、等待時間、幾何機率三類。
Q4：SDE 和 Trader track 的 Super Day 一樣嗎？
第一輪技術面按 track 分流（SDE 偏演算法系統、Trader 偏心算推導），但Trading Game 和 brainteaser 兩輪所有 track 都考。這也是為什麼 SDE candidate 也必須練做市直覺。
Q5：Super Day 結束後多久出結果？
通常 1-2 週。Akuna 用委員會綜合打分，單輪表現好但 Trading Game 風控差也可能被否。拿到 offer 後進入 team / desk match。
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