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非代码面试题
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1761拆分路由中介渠道后的直接效应与总效应某路由信号 X 平均会把子单碎片化程度 M 提高 2 个单位。结果变量满足 Y = 1.3 X + 0.4 M + noise，并且除此之外 X 是外生的。如果在回归中控制 M，X 的系数应是多少？如果只把 Y 回归在 X 上，一单位 X 的总效应又是多少？统计简单derivation未尝试免费1762一阶效应太小，就是弱工具变量警告两个候选 rollout 对 PnL 的 reduced-form 影响相同： E[Y\mid Z=1]-E[Y\mid Z=0]=0.02。 其中 rollout A 的 first stage 是 0.20，rollout B 的 first stage 是 0.01。 哪一个设计的工具变量更弱？为什么？统计中等multi part未尝试面试订阅1763哪个候选工具变量更站得住脚你想估计报价更新强度 X 对已实现点差捕获 Y 的因果效应。 候选工具变量 A 是交易所随机分配的网关方案。候选工具变量 B 是同日订单流失衡，而它本身也会直接影响点差捕获。 哪个候选工具变量更合理？另一个候选工具变量违反了哪条 IV 条件？统计中等multi part未尝试面试订阅1764只看成交订单会带来选择偏差某交易台研究下单激进程度 X 对交易盈利 Y 的影响，但只有真正成交的订单才会观察到 Y。而成交概率在潜在市场需求 D 强时更高，同时需求更强也往往提高盈利。 为什么只用已成交订单，把观测到的 Y 回归到 X 上会有偏？统计中等multi part未尝试面试订阅1765固定效应仍然漏掉会变化的压力渠道面板固定效应可以去掉每个交易台长期不变的技能差异，但一个遗漏的日内压力变量仍会逐日变化。若更高的压力会在同一交易台内同时推高库存压力 X 和滑点 Y，那么加入交易台固定效应后，还剩下什么混杂渠道？它会把交易台内的 X 斜率往哪个方向推？统计中等essay未尝试面试订阅1766控制对冲渠道后留下的是什么某个信号 X 会立刻改变对冲比例 H，并且 X 与 H 都会影响交易台 PnL 的结果 Y。X 对 Y 的直接效应是 +1.2bp，而通过 H 的渠道还会额外贡献 +0.8bp。如果 H 被完美测量，并且你把 Y 回归在 X 和 H 上，那么 X 的系数识别的是什么效应？它应该等于多少？统计简单derivation未尝试免费1767只看一阶段就能看出的弱工具变量风险某个候选工具变量在一阶段里把处理变量移动了 0.02，标准误是 0.015。即使排除性故事听起来很可信，一阶段的 F 统计量是多少？主要的识别担忧又是什么？统计中等derivation未尝试面试订阅1768滞后变量并不会自动成为合法工具变量有人提议在收益冲击回归里，用“昨天的订单流失衡”作为“今天订单流失衡”的工具变量。 为什么在金融数据里，这并不会自动成为一个合法的工具变量？统计中等multi part未尝试面试订阅1770为什么只看已执行成交会扭曲处理效应为什么即使执行规则在上游是随机分配的，只研究已经执行的成交，也会使该规则的估计效应发生偏差？统计简单essay未尝试免费1776Lasso 阈值校准 1一个标准化 lasso 拟合的得分向量是 (4.1, 2.3, 1.7)。使所有系数都恰好变成 0 的最小 lambda 是多少？统计中等derivation未尝试免费1777Lasso 阈值校准 2一个标准化 lasso 拟合的绝对得分大小是 (3.8, 2.5, 0.9)。要让最弱的特征刚好变成 0、但另外两个仍保持活跃，最小的 lambda 是多少？统计简单essay未尝试免费1778Lasso 阈值校准 3在正交设计下的一步 lasso 更新中，某坐标的得分是 z = 2.6，惩罚参数 lambda = 1.1。软阈值之后的系数是多少？统计中等数值题未尝试免费1779Lasso 阈值校准 4在正交设计下的一步 lasso 更新中，某坐标的得分是 z = -3.2，惩罚参数 lambda = 0.7。软阈值之后的系数是多少？统计中等derivation未尝试免费1780Lasso 阈值校准 5一个标准化 lasso 模型的绝对得分是 (5.0, 4.0, 1.5)。要让最终只剩最强的特征非零，最小 lambda 是多少？统计困难derivation未尝试免费1781One-SE 选 λ 1一个正则化 alpha 模型的交叉验证表给出 (lambda, 平均误差, 标准误) = [(0.01, 0.42, 0.02), (0.1, 0.41, 0.015), (1.0, 0.423, 0.01)]。若使用 one-standard-error rule，应选择哪个 lambda？统计简单数值题未尝试免费1786Ridge 有效自由度 1一个标准化 ridge 模型的奇异值平方为 d j 2 = [9, 4, 1]，惩罚参数 lambda = 1。其有效自由度 tr(S lambda) = sum d j 2/(d j 2+lambda) 等于多少？统计简单essay未尝试免费1787Ridge 有效自由度 2一个标准化 ridge 模型的奇异值平方为 d j 2 = [16, 4]，惩罚参数 lambda = 4。其有效自由度 tr(S lambda) = sum d j 2/(d j 2+lambda) 等于多少？统计中等derivation未尝试免费1790Ridge 有效自由度 5一个标准化 ridge 模型的奇异值平方为 d j 2 = [12.25, 4, 0.25]，惩罚参数 lambda = 0.25。其有效自由度 tr(S lambda) = sum d j 2/(d j 2+lambda) 等于多少？统计困难derivation未尝试面试订阅1791Lasso 前先标准化混合单位特征一个信号库同时包含原始价格、基点价差以及已经做过 z-score 的微观结构特征。为什么团队在跑 Lasso 之前应该先对特征做标准化？统计简单derivation未尝试免费1792为什么相关 alpha 簇更适合 Ridge一个交易台有 80 个高度相关的 alpha，它们都在测量相似的价值暴露。若目标是稳定预测而不是稀疏解释，为什么 Ridge 往往优于纯 Lasso？统计简单essay未尝试免费