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非代码面试题
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5079选择贪心备份动作 14在某个状态中，动作 1 先给出即时奖励 0.8，之后以概率 0.2 转到价值为 6 的状态，否则转到价值为 1 的状态。动作 2 先给出即时奖励 0.5，之后以概率 0.5 转到价值为 2 的状态，否则转到价值为 3 的状态。若 gamma=0.75，哪一个动作是贪心动作？对应的备份值是多少？机器学习中等数值题未尝试面试订阅5491两轮机会价值 1第 1 轮报价的成交概率为 0.3，若成交可获得 0.02 的边际。若第 1 轮未成交，则你还有第 2 轮机会，其成交概率为 0.25、边际为 0.028。假设第 1 轮一旦成交就用尽风险额度，问总期望边际是多少？金融与交易中等数值题未尝试面试订阅5496成交后的持仓成本 1第 1 轮的成交概率为 0.32，若成交边际为 0.024，但同时会带来 0.006 的持仓成本。若第 1 轮未成交，则第 2 轮的成交概率为 0.28、边际为 0.02。总期望边际是多少？金融与交易中等数值题未尝试面试订阅5501选择首轮策略 1策略 A 的首轮成交概率为 0.42，首轮边际为 0.012，若未成交则延续价值为 0.009。策略 B 的对应参数分别为 0.25、0.024、0.015。哪一策略的期望值更高？金融与交易中等数值题未尝试面试订阅5506两轮信号树 1第 1 轮的成交概率为 0.28，边际为 0.02。如果第 1 轮未成交，则进入第 2 轮。第 2 轮中，以概率 0.4 出现强信号；在强信号下，成交概率为 0.35、边际为 0.03；在弱信号下，成交概率为 0.2、边际为 0.012。总期望边际是多少？金融与交易困难数值题未尝试面试订阅5511为什么未来机会价值也是报价决策的一部分为什么在考虑未来机会后，一笔眼前边际略低的报价反而可能更优？金融与交易中等essay未尝试面试订阅5512为什么过早成交不一定是好事为什么在多轮做市问题里，过早成交并不一定是好消息？金融与交易中等essay未尝试面试订阅5513为什么路径依赖很重要为什么两个单期平均边际相同的策略，在多轮环境里的总价值却可能不同？金融与交易中等essay未尝试面试订阅5514为什么风险限额会改变第一笔报价为什么库存或资本约束越紧，序列中的第一笔报价往往越需要挑剔？金融与交易中等essay未尝试面试订阅5515为什么多轮策略需要仿真为什么多轮报价策略的回测通常更适合按路径逐条仿真，而不只是看平均每笔报价指标？金融与交易中等essay未尝试面试订阅5621树节点对冲比率 1在某一步树节点上，标的会从 100 变到 110 或 90。对应的期权价值分别为 12 和 2。问复制该期权这一时间步所需的 delta 和现金头寸是多少？数理金融中等数值题未尝试面试订阅5624树节点对冲比率 4在某一步树节点上，标的会从 95 变到 109.25 或 83.6。对应的期权价值分别为 9.5 和 1.5。问复制该期权这一时间步所需的 delta 和现金头寸是多少？数理金融中等数值题未尝试面试订阅5626两步二叉树看涨定价 1使用两步二叉树：现价 100，执行价 100，上涨因子 1.1，下跌因子 0.9，利率 0.03，单步时间 Δt=0.5。欧式看涨期权在 t=0 的价格是多少？数理金融中等数值题未尝试面试订阅5628两步二叉树看涨定价 3使用两步二叉树：现价 120，执行价 115，上涨因子 1.08，下跌因子 0.94，利率 0.02，单步时间 Δt=1。欧式看涨期权在 t=0 的价格是多少？数理金融中等数值题未尝试面试订阅5636为什么树模型很适合处理提前执行为什么在给美式期权定价时，树模型通常比 Black-Scholes 闭式公式更自然？数理金融中等essay未尝试面试订阅5637为什么风险中性概率不是方向预测为什么二叉树里的风险中性概率不应该被理解为你对上涨概率的真实预测？数理金融中等essay未尝试面试订阅5638为什么增加步数通常会更好为什么在重组树里增加步数通常会提升定价精度？数理金融中等essay未尝试面试订阅5639为什么在提前执行问题上树模型常胜过朴素 Monte Carlo为什么当执行时点本身很重要时，简单树模型往往比朴素 Monte Carlo 更有用？数理金融中等essay未尝试面试订阅5640为什么重组结构很重要为什么重组格点相较于不重组的分叉树，在计算上更有吸引力？数理金融中等essay未尝试面试订阅5677三堆 Nim 的必胜走法两名玩家玩标准 Nim，三堆石子大小分别为 3、5、7。每回合一名玩家从任意一堆中取走正整数个石子，取到最后一个石子者获胜。先手是否必胜？若必胜，给出一个必胜的首步走法（取哪一堆、取多少个）。脑筋急转弯简单数值题未尝试免费