Citadel量化研究实习生面试准备指南与经验分享

記得去年這個時候，我收到Citadel量化研究實習生的面試邀請，心跳快得像在跑馬拉松。作為一個普通大學數學系的學生，從沒想過能踏進這家頂尖對沖基金的大門。那幾個月的準備，簡直是一場身心考驗，但現在回想起來，每一滴汗水都值得。今天，我想把這段經歷攤開來，分享給所有夢想進入量化領域的朋友們，希望能幫你們少走彎路。

面試流程比我預期的還硬核。Citadel的量化研究實習生篩選，通常分三關：先是線上編程測試，再來電話技術面，最後是現場輪盤戰。線上測試那關，我差點栽跟頭——題目全是高頻交易相關的算法題，時間壓得超緊。我當時太自信，沒練夠LeetCode上的動態規劃題，結果卡在一道優化問題上，浪費了寶貴分鐘。事後才知，Citadel愛考實時數據處理，像用Python模擬市場波動，或是C++寫高效排序。那次教訓讓我明白，光懂理論不夠，實戰反應才是關鍵。

準備階段，我調整策略，把重點放在基礎功的打磨上。數學是量化研究的骨幹，概率統計和微積分必須滾瓜爛熟。我每天花兩小時啃《Options, Futures and Other Derivatives》這本書，裡面的Black-Scholes模型推導，面試官超愛問細節。編程部分，Python和C++雙修是標配，我建議多練HackerRank上的競賽題，尤其關注時間複雜度優化。有一次模擬面試，朋友扮面試官狂轟概率謎題，像「擲骰子期望值計算」，逼得我腦筋急轉彎。這些練習不只提升技術，更訓練臨場冷靜。

現場面試那天，氛圍緊張得像戰場。五位面試官輪流上陣，從技術問題延伸到行為考驗。有位資深研究員問我：「如果給你一個高維數據集，怎麼快速找出異常值？」我沒直接答算法，而是先釐清業務場景，再提出基於機器學習的解法。事後他反饋，這思路展現了商業敏感度，正是Citadel看重的——量化不只算數字，更要懂市場脈動。那次經驗讓我體悟，軟實力如溝通和批判思考，往往比硬技術更致命。失敗不可怕，怕的是沒從中學到教訓。

給新手的建議：早點起步，別等到面試通知才慌。建立每日學習節奏，結合理論與實作；找同儕組讀書會，互相挑戰；面試後無論成敗，寫覆盤筆記。量化這條路，拼的是持久力。希望我的故事能點亮你們的征途，記住，每個挫折都是墊腳石。歡迎大家在評論區聊聊你們的經驗或疑惑，一起成長！