← 返回部落格列表 Millennium OA 真題解析:Quant Intern 數學 + 程式設計雙重考核|2026
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Millennium OA 真題解析:Quant Intern 數學 + 程式設計雙重考核|2026

2026-05-12

Millennium Management 是全球頂級多策略對沖基金,管理資產超過 600 億美元。其 Quant Intern OA 獨特之處在於數學推理與程式設計能力並重——不僅考察演算法,還涉及機率論、統計學和金融資料處理。

Millennium OA 概覽

維度 詳情
平台 HackerRank
時長 90 分鐘
題量 3-4 道(數學 + 程式設計混合)
難度 Medium-Hard
考察重點 機率、統計、Pandas、演算法

題型一:機率與數學推理

期望收益計算

def expected_profit(p, a, b, k):
    q = 1 - p
    geo_sum = (1 - q**k) / (1 - q) if q != 1 else k
    c = p * a - q * b
    denominator = 1 - p * geo_sum
    if abs(denominator) < 1e-10:
        return float('inf') if c > 0 else float('-inf')
    return c * geo_sum / denominator

骰子機率

from math import comb

def dice_probability(n, k):
    p = 1/3
    q = 2/3
    return comb(n, k) * (p ** k) * (q ** (n - k))

題型二:Pandas 資料處理

交易指標計算

import pandas as pd
import numpy as np

def calculate_metrics(trades_df):
    results = []
    for trader_id, group in trades_df.groupby('trader_id'):
        group = group.sort_values('date')
        daily_pnl = group['pnl'].values
        
        mean_return = np.mean(daily_pnl)
        std_return = np.std(daily_pnl, ddof=1)
        sharpe = (mean_return / std_return) * np.sqrt(252) if std_return > 0 else 0
        
        cumulative = np.cumsum(daily_pnl)
        running_max = np.maximum.accumulate(cumulative)
        max_drawdown = np.max(running_max - cumulative)
        
        results.append({
            'trader_id': trader_id,
            'sharpe_ratio': round(sharpe, 4),
            'max_drawdown': round(max_drawdown, 2)
        })
    return pd.DataFrame(results)

題型三:最優交易執行

def optimal_execution(prices, total_quantity, max_per_step, impact_factor):
    n = len(prices)
    remaining = total_quantity
    quantities = [0] * n
    
    price_indices = sorted(range(n), key=lambda i: prices[i])
    for idx in price_indices:
        if remaining <= 0:
            break
        buy_qty = min(remaining, max_per_step)
        quantities[idx] = buy_qty
        remaining -= buy_qty
    
    total_cost = sum(
        prices[i] * quantities[i] + impact_factor * quantities[i] ** 2
        for i in range(n)
    )
    return quantities, total_cost

FAQ

Millennium OA 和其他量化公司有什麼區別?

Millennium OA 更注重數學推理和資料處理能力,程式設計題難度相對 Citadel 略低,但數學部分更深入。Pandas 資料處理是 Millennium 的特色考點。

Millennium Quant Intern 需要什麼背景?

通常要求數學、統計、物理、CS 或金融工程背景。強調定量分析能力。

Millennium 的面試流程是什麼?

OA → 技術電話面 → Onsite(2-3 輪,含 Case Study)→ Team Matching。約 4-6 週。

Millennium OA 可以用什麼語言?

主要支援 Python(推薦)和 C++。

Millennium 的薪資水平如何?

Quant Intern 年化總包通常 $200K+(含 base + bonus)。


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