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精选金融岗位面试真题，附详细解答和面试技巧

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写一个函数计算两只股票的相关系数，并解释相关性在投资组合中的作用。

答案概要：

相关系数计算定义 Pearson相关系数衡量两个变量的线性相关程度。 Python实现相关性在投资组合中的作用分散化效应组合方差公式: 相关性的影响: | ρ值 | 分散化效果 | |-----|-----------| | +1 | 无分散化 | | 0 | 部分分散化 | | -1 | 完美对冲 | 最优组合权重风险贡献分析相关性的陷阱相关性不等于因果两只股票可能都受同一因子驱...

correlation

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portfolio

diversification

Python

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解释蒙特卡洛模拟(Monte Carlo Simulation)及其在金融中的应用。

答案概要：

蒙特卡洛模拟定义蒙特卡洛模拟是一种通过重复随机抽样来估计数学期望、概率分布或复杂系统行为的数值方法。核心思想: 用大量随机实验的结果来逼近真实解。基本原理大数定律当试验次数n → ∞时，样本均值 → 总体期望基本步骤定义随机变量和分布生成大量随机样本对每个样本计算目标值汇总统计结果金融应用期权定价特别适用于: 路径依赖期权(Asian, Barrier) 多资产期权(Ba...

Monte Carlosimulationoption pricingVaR

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在量化金融中，理解基础统计学概念至关重要。请解释大数定律 (Law of Large Numbers, LLN) 和中心极限定理 (Central Limit Theorem, CLT)。讨论它们的核心原理、主要区别，并提供一个它们在金融领域应用的具体例子。

答案概要：

在量化金融中，大数定律 (LLN) 和中心极限定理 (CLT) 是两个基石性的统计学定理，它们为数据分析、模型构建和风险管理提供了理论基础。尽管两者都与重复试验的样本均值行为有关，但它们关注的焦点和提供的结论有着本质的区别。一、大数定律 (Law of Large Numbers, LLN) 核心原理：大数定律指出，当独立同分布（i.i.d.）的随机变量的样本量足够大时，其样本均值会收敛...

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请定义并解释方差（Variance）和标准差（Standard Deviation）的概念，包括它们的计算公式和在金融领域中如何被量化分析师（Quant）应用。请提供一个简单的日收益率序列示例，并计算其标准差。

答案概要：

方差（Variance）和标准差（Standard Deviation）是衡量数据集离散程度或波动性的两个核心统计量。在金融领域，它们是量化分析师评估资产风险和波动性的基石。 1. 方差 (Variance) 定义: 方差衡量的是数据点相对于其平均值（均值）的平均平方偏差。它反映了数据集中所有数值分散开的程度。计算公式: 对于总体（Population）数据，方差（$sigma^2$）的...

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请定义协方差（Covariance）和相关系数（Correlation），解释它们的数学公式和直观含义，以及在投资组合理论中的应用。

答案概要：

Covariance Definition: Covariance is a measure of the joint variability of two random variables. It indicates the extent to which two variables change together. A positive covariance implies that the ...

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