实习生周薪6000美元，这家顶流量化公司杀疯了……

当我们熟悉的顶流 Jane Street

前阵子把 2026 年暑期实习生的周薪涨到 5800 刀

马上就有竞对来跟 " 卷 " 了

顶级量化交易公司快的可从来不止是交易速度

岗位名字基础，薪资就很不基础

SIG 官网放出了纽约 Quantitative Research 2026 summer intern 的岗位申请，开出的薪资是每周 6000 美元（这还只是 base salary，没算上 signing bonus），各位也看到了重点这个岗位卡学历，针对 PhD 群体。

以为本科生和研究生没戏了？大写的‘ No ’。

SIG 官网目前还开放多个针对本科生和研究生的 2026 暑期实习岗位，可以说是一视同仁的给出 6000 刀周薪的高价

不过呢，SIG 的高薪实习 Offer 可不是人人都能拿到的。来看看 SIG Quantitative Research 岗位的招人要求

倒数第二条要求特别有意思。SIG 喜欢对策略类游戏 / 竞技类活动有浓厚兴趣的候选人。当然，如果你有了解过这家 Quant fund 的发家史，也就不会意外了。

从拉斯维加斯德州扑克桌走向华尔街巅峰

很少有人像 SIG 的创始人 Jeff Yass 那样，能把兴趣玩到极致。

年轻时的 Jeff Yass 喜欢赛马，在纽约州立大学主修数学，辅修经济学的他，就结合自身所学撰写了一篇关于赛马的计量经济学分析论文，发表在《赌博时报》上。

而大学毕业后，成为拉斯维加斯专业德扑选手的 Jeff Yass，当时也绝不会想到一场普通的扑克比赛是让他走向华尔街交易桌的契机。

Jeff Yass

命运的转折，有时就藏在一场看似普通的相遇里。

Jeff Yass 在扑克比赛中结识了一位交易员，从对方口中了解到商品交易所购买席位做市的商机。没多犹豫，Jeff Yass 立刻收拾行囊返回纽约。在这里，Jeff Yass 遇到了一位改变他命运的贵人——当时的百万富翁 Israel Englander（全球对冲基金行业巨头 Millennium Management 的创始人）。

Israel Englander

Englander 经常资助年轻交易员，1981 年，他出资 3 万美元现金，并以 50/50 的收益分成，为 Jeff Yass 在费城证券交易所谋得一个交易席位。而约一年后，Jeff Yass 就凭借自身努力，从 Englander 手上买下该席位。彼时，Jeff Yass 运用 Black/Scholes 期权定价模型进行交易。即便放在今天，这仍是全球顶尖 Quant Fund 面试的核心考点之一。WST 精心打磨《3500 字 Black-Scholes 模型与 Greeks 精讲笔记》，不仅能帮你把模型原理、Greeks 的风险含义讲得明明白白，汇总高频量化面试真题，每道题都配套详细参考答案，还拆解了从审题到推导的完整解题思路。按图中方式即可领取笔记 ~

1987 年，Jeff Yass 和合伙人创立 SIG。

公司成立伊始，便迎来巨大挑战——10 月的黑色星期一市场崩盘。但 Yass 凭借敏锐的市场洞察力和谨慎的风险把控，提前买入价外看跌期权。当市场暴跌时，这些期权价值飙升，SIG 一举盈利数百万美元，当年公司盈利约 3000 万美元，初露锋芒。

此后，SIG 不断发展壮大，逐步构建起庞大的交易和技术体系，成为全球金融市场的重要参与者。

SIG 是非常鼓励员工积极参与各种棋盘游戏、拼图和扑克锦标赛等活动。公司官网都有介绍独特的 Gaming Culture

当然，如果要问最受欢迎的员工活动必然是 SIG 举办的无限制德州扑克锦标赛（下注金额无上限，仅受自身筹码量限制）——来自全球各办公室的员工将在此展开角逐，争夺总决赛席位。

SIG 认为德州扑克中 " 概率计算、风险决策、对手分析 " 等能力，与量化交易所需核心技能高度契合，因此将扑克活动融入企业文化与员工能力培养中。

除了扑克比赛，SIG 也会定期组织办公室之外的集体活动，比如家庭之夜、节日派对、体育赛事等项目。

Technical 要多老练才能成为 SIG 的兵？

作为全球顶级量化交易公司，SIG 以严谨的分析方法（数学、概率、统计、博弈论）制定交易策略，而招聘的核心要求如下：

需具备量化方法、编程、市场认知的深度专长；

注重数学严谨性与实际落地的平衡；

要求候选人同时拥有扎实的理论基础与强大的问题解决能力

SIG 的面试也很复杂。以 Quantitative Researcher 岗位为例，面试共分为 5 轮 +1 轮逻辑谜题，全方位考察候选人的综合能力，具体如下：

概率与数学基础

基础题：抛公平硬币，连续 10 次正面，第 11 次正面概率？

进阶题：若硬币可能有偏差，如何更新认知？需结合均匀先验推导后验概率。

期权定价与 Greeks

对冲问题：持有看涨期权，delta 为 0.6，如何对冲？

进阶题：标的价格大幅波动时对冲有效性？需说明再对冲策略、时机及成本。

波动率问题：Implied volatility smile 陡峭的原因？如何建模波动率曲面？如何寻找波动率套利机会？

做市与风险管理

风险类型：期权做市商的独特风险？市场波动时如何调整报价？需说明风险管理框架。

博弈论问题：与其他做市商竞争时，如何平衡定价竞争力与盈利？若对手 bid 价高 1 个 tick，如何应对？价格战时何时停止？

量化建模

预测问题：如何预测股票日内波动率？需说明特征选择及市场微观结构影响的处理（如买卖价差跳动 bid-ask bounce）。

系统构建：如何搭建实时期权定价系统？需说明架构、多期权同步处理及精度与速度的平衡。

Behavioral & Culture Fit

核心问题：对 SIG 自营交易文化的理解、高压交易环境的应对、优秀量化研究员的特质、模型复杂度与实际落地的平衡、对加密货币期权市场的看法。

Puzzle Round：逻辑谜题

核心问题：最优停止问题，需用动态规划解决。

不同 Quant Fund 的招聘偏好

了解完 SIG 的面试流程和招人偏好，WST 也分享一下其他顶尖量化公司的招聘偏好。

Point72（Cubist）

Point72 旗下的 Cubist 系统投资团队在量化投资领域表现出色。公司强调量化研究与统计建模的紧密结合，致力于通过严谨的研究和数据分析，构建稳健的投资策略。

Point72 注重模型的可解释性和候选人的数据分析能力。

在面试中，常见的风格类似 Kaggle notebook，要求候选人能够清晰解释数据分析的每一个步骤，并且具备扎实的研究能力。

例如，候选人可能需要展示如何从金融数据中提取有价值的信息，运用统计模型进行分析，并基于分析结果提出合理的投资建议，同时要能够清晰阐述模型的原理和优势。

想进入 Point72，强化统计建模和量化研究的能力至关重要。

此外，还需熟悉如何将数学推导与代码实现相结合，提升代码的可解释性，让他人能够清晰理解代码背后的研究思路和逻辑。

Jane Street

Jane Street极为重视候选人推理能力的逻辑性，在面试中对清晰的思维表达有着极高要求。

例如，面试中可能会给出一些复杂的逻辑问题或市场场景，要求候选人在没有标准答案的情况下，通过清晰、有条理的思考和推理，提出解决方案，并能够清晰地阐述自己的思路和推理过程。

应对 Jane Street 的面试，平时可以多进行逻辑思维训练，参与相关的学术讨论或项目，锻炼自己在复杂情况下进行结构化思考和表达的能力。

WST 也给大家整理好了 Jane Street 2025 年过去几个月的 Puzzles 及答案，可以找小助理获取 ~

Citadel

Citadel 作为全球顶尖的对冲基金之一，在金融市场上有着强大的影响力。公司注重交易场景下代码的鲁棒性，致力于在复杂多变的市场环境中，通过高效的交易策略获取收益。

在招聘时，Citadel 的面试常要求候选人在白板上写伪代码，并进行多线程压力测试。面试过程中会涉及如何处理复杂交易场景下的问题，要求候选人具备高效的实战交易思维。

例如，候选人可能需要面对模拟的交易场景，展示如何运用代码和交易策略应对市场波动、风险控制等实际问题。

对于希望加入 Citadel 的留学生来说，熟悉实战交易逻辑和高效处理复杂交易场景的方法是关键。

此外，还需提升代码在高压下的执行能力，确保在实际交易环境中，代码能够稳定、高效地运行。

Two Sigma

Two Sigma 作为高频交易界的领军者，在算法和数字模型方面堪称行业标杆。

公司高度注重算法研究与机器学习技术的融合，致力于运用先进的技术和复杂的模型，从海量金融数据中挖掘投资机会。

面试过程中，Two Sigma 会着重考察候选人的概率统计功底，这是量化研究的基础；候选人在实际交易系统中的算法设计能力，不仅要有扎实的机器学习、算法设计和统计建模基础，还需深入理解如何将数据科学与量化交易紧密结合，以优化投资策略。

因此，有意向加入 Two Sigma 的求职者，应着重加强自身在机器学习、算法设计和统计建模方面的能力，同时熟悉如何将这些技术应用到投资和交易策略中。

在招聘时，Two Sigma 尤其看重候选人在实际交易系统中的算法设计能力。这要求求职者不仅要有扎实的机器学习、算法设计和统计建模基础，还需深入理解如何将数据科学与量化交易紧密结合，以优化投资策略。

例如，候选人可能需要展示如何利用机器学习算法对市场数据进行分析和预测，从而构建高效的交易策略。

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