STL/Algorithmic Trader 的面试题更加侧重于算法么?
不了解这家TransMarket Group公司，刚去它的网站看了下这个职位 Intern - Trade Logic Developer (Algorithmic Trader)
      Internships | Chicago, IL, United States Responsibilities Trade Logic Developer Interns assume a critical role in the trade 
development process by working closely with senior level developers and 
traders to support and enhance in-house trading strategies. Interns 
participate in 8 weeks of coursework, taught by senior level employees, 
while simultaneously working on meaningful projects. The goal of the 
internship is to build the skill set necessary to be a full time trade 
logic developer at TMG. Some of the responsibilities are: Desired Skills and Experience 不确定你应聘的是不是这个职位，先假定是吧。 从这个职位的介绍来看，是偏程序员的工作，当然，需要你从头开发的可能性不大，维护原有框架系统，增加新的算法交易模型的实现等有可能，从你自己的介绍情况来看，在金融交易方面基本要求上应该是满足的。 从编程方面来看，这个工作估计也是分成两部分的，一个是算法交易本身的框架程序，另外一个是算法本身，框架或平台这部分估计需要动的可能性不大，即使需要，也会是IT来完成的。 作为算法交易员，你更多地应该是把自己的算法模型在这个框架或平台下用程序实现出来，需要一定的编程功底，但要求不会是特别高，其中关于性能方面的，平台本身应该有较强的支持，你的工作更多会在于数据的准备、算法在收到行情数据、成交回报时的执行逻辑的实现上。 写程序方面有一定的要求，但面试要求估计跟学校里严格点的project难度应该相当，毕竟公司也知道你们没有实战过。 算法交易本身需要对市场微观结构方面有较深入的理解，你提到的Markov Chain,Poisson Process，概率相关基础都是你的优势，也比较符合这个岗位的要求。 另外补充说明一下，算法交易的两个重要衡量指标是完成率和相对收益率(跟benchmark对比)，这两者之间是互相制约的，而且，算法交易中有很大一部分工作都是预测，对成交量和价格波动的预测是算法模型的关键，这个预测通常是基于历史数据来做的模型进行的，算法交易程序在执行特定一个算法模型时根据当前行情跟历史预测来确定下单的量和价格，以及决定是否撤单或改单，这部分对算法本身及实现的性能有要求，当然算法模型的选择是另外一个层面的逻辑了； 最终结果的评判如下，当天任务的完成率，例如，用VWAP算法买入某个股票历史日成交量的1～2％，最终完成了80％， 以算法当天成交的量加权价格VWAP跟当天市场的VWAP之间的差异作为相对收益，比市场VWAP要低8bp, 这个结果通常的评价会是相当不错。 个人理解，仅供参考，期待行内知情人士指正。