突击债市高频交易（固收）面试

第零部分：债市基本概念

债券（Bond） 是固收面试中最基础但也最核心的概念。对于证券公司固收部（FICC）的面试，你不能只背教科书定义，必须掌握中国市场的实务分类。

1. 什么是债券？（一句话定义）

债券本质上是一种有价证券 ，代表了债权债务关系。

• 通俗理解：发行人（借钱方）给投资者（借出方）打的"欠条"。
• 核心三要素 ：本金 （Face Value）、利率 （Coupon Rate）、到期日（Maturity Date）。
• 关键特征：约定在未来特定时间还本付息。

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2. 债券分为哪几种？（实务分类体系）

在面试中，不要 仅仅回答"政府债、公司债"这种教科书分类，要直接切入中国债市最核心的 "利率债 vs 信用债" 二元结构，这能体现你的专业度。

A. 按风险特征分类（中国债市核心分类）

这是固收交易员每天挂在嘴边的分类方式：

• 利率债 (Interest Rate Bonds)

  • 定义 ：主要由国家或国家级机构发行，几乎没有信用风险 （国家不会破产），主要承担利率波动风险。

  • 包含品种：

  • 国债 (CGB)：财政部发行，信誉最高，是市场的定价基准。

  • 地方政府债：地方政府发行，有税收担保。

  • 央行票据：央行发行的短期债券。

  • 政策性金融债 (政金债) ：由国开行、进出口行、农发行这三家政策性银行发行，虽然是银行发的，但市场默认它们具备准国家信用。

    • 这三家银行合称"三大政策性银行"（严格来说国开行现在定义为"开发性金融机构"），它们是 中国债券市场（特别是银行间市场）最重要的发行主体之一 。在交易员眼中，这三家银行发行的债券统称为"政金债"（政策性金融债）信用等级为准主权级（Quasi-sovereign）。虽然理论上是银行发的，但市场默认它们有国家信用背书，违约风险几乎为0，等同于国债。 市场地位：它们发行的债券是"利率债"的主力军。在很多时候，国开债（CDB Bonds）的流动性甚至比国债还要好，是高频交易员最喜欢的炒作标的。
    • A. 国家开发银行 (CDB) ------ 债市的老大 行话简称：国开、开行。职能：主要搞大基建。比如修大坝、高铁、棚户区改造、"一带一路"基础设施。交易员考点：它是全球最大的开发性金融机构，发债量极大。"10年期国开债" (10Y CDB) 是债市情绪的风向标。甚至很多时候，大家看市场跌不跌，先看10年国开活跃券（比如代码 240210）跌不跌。
    • B. 中国进出口银行 (CEXIM) ------ 搞外贸的行话简称：口行。职能：支持外经贸。给出口企业贷款、支持中国企业"走出去"、搞对外援助。交易员考点：发债规模比国开行小，流动性稍弱一点，但在特定的跨品种套利策略中很有用。
    • C. 中国农业发展银行 (ADBC) ------ 搞农业的 行话简称：农发。职能：支持三农。比如国家收购粮食的钱、农村水利建设等。交易员考点：同上，属于政金债的重要组成部分。
    • 高频交易岗必问：政金债 vs. 国债 有什么区别？这是面试里的高频考点 ，能体现你是不是真的懂中国市场。
      • 税收差异（核心）：
      • 国债 ：利息收入免税（免所得税）。
      • 政金债 ：利息收入不免税（通常要交25%的企业所得税）。
      • 利差（Spread） ：
        • 因为政金债要交税，所以理论上政金债的收益率 > 国债的收益率。
        • 这两者之间的差额叫**"税收利差"**（Tax Spread）。如果这个利差突然变大或变小，就是交易机会（套利策略）。

"国开行、进出口行和农发行是中国的政策性银行，它们发行的'政金债'与国债一起构成了利率债市场的主体。对于高频交易来说，国开债尤为重要，因为它的流动性极好，是市场情绪的晴雨表，也是我们捕捉日内波动的重要标的。"

• 信用债 (Credit Bonds)
  • 定义 ：由企业或商业机构发行，除了利率风险外，还承担信用风险（即借钱人可能还不起钱的风险）。
  • 包含品种：企业债、公司债、中期票据（MTN）、短期融资券（CP）等。
  • 收益逻辑：因为有违约风险，所以收益率通常比利率债高，多出来的这部分收益叫"信用利差"。

B. 按发行主体分类（教科书分类）

• 政府债券：国债、地方债。信誉最高，安全性最好。
• 金融债券：银行或非银行金融机构发行的。比如商业银行债、证券公司债。
• 公司/企业债券：工商企业发行的。风险相对最高。

C. 按付息方式分类（计算题考点）

• 附息债券 (Coupon Bonds)：最常见。定期（如每年或每半年）支付利息，到期还本。
• 零息债券 (Zero-Coupon Bonds) ：期间不支付利息，到期一次性还本付息。通常用于长期债券。
• 贴现债券 (Discount Bonds) ：打折卖给你（比如98元买入），到期按面值（100元）偿还。差价就是利息。通常用于1年以内的短期债券。

D. 补充：特殊品种（加分项）

• 可转债 (Convertible Bonds)：可以按照约定价格转换成股票的债券，兼具股性和债性。
• 熊猫债 ：境外机构在中国发行的人民币债券。

如果在面试中被问到这个问题，建议这样回答：

"债券本质上是债权债务关系的凭证。从实务交易的角度来看，中国债市主要分为利率债 和信用债 两大类。利率债 包括国债和政金债等，主要受宏观利率变动影响，流动性好，是我们高频交易组的主要标的 ；而信用债则更多涉及发行主体的违约风险。"

这样既回答了定义，又联系到了你应聘的岗位（高频交易组），展示了你对业务的理解。

第一部分：核心概念突击

目标：掌握行话，不犯低级错误。

一、 债券定价核心机制（必考）（40%）

• 价格与收益率的反向关系：这是债市铁律。收益率（Yield）上升，债券价格（Price）下跌。
• 直觉理解：如果市场上新发的债券利息更高，你手里旧的低息债券就不值钱了，必须降价卖。

知识点：基点 (BP - Basis Point)

BP 是 Basis Point 的缩写，中文叫**"基点"。
它是金融市场（尤其是债券和利率市场）中最小的计量单位**。

对于你要面试的高频交易（HFT）岗位，BP 就是你的**"生命线"**，因为高频交易赚的就是这一个、两个 BP 的波动。

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1. 数学定义（死记硬背）

• 1 BP = 0.01% （百分之零点零一）
• 1 BP = 0.0001 （万分之一）
• 100 BPs = 1%

💡 速算技巧 ：

看到百分号 %，把小数点往右移两位，就是 BP。

• 1.5 % = 150 BPs 1.5\% = 150 \text{ BPs} 1.5%=150 BPs
• 0.05 % = 5 BPs 0.05\% = 5 \text{ BPs} 0.05%=5 BPs

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2. 为什么要用 BP？（行话的必要性）

债券收益率的波动通常非常微小，使用百分比口述容易出错。

• 如果不拥 BP ：交易员 A 喊："现在国债收益率涨了百分之零点零三！"（太啰嗦，容易听错）。
• 使用 BP ：交易员 A 喊："国债上了 3个BP！"（干脆、精准）。

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3. BP 与 赚钱的关系（HFT 核心逻辑）

你在面试高频交易组时，必须明白 1个BP 代表多少钱 。

这里涉及一个概念叫 DV01 (Dollar Value of an 01)，意思是收益率变动 1个BP，我的持仓盈亏是多少。

逻辑链条推导：

1. 你手里持有 1000万 面值的 10年期国债。
2. 假设它的久期（Duration）大概是 8。
3. 如果不严谨地速算：收益率每变动 1 BP ，债券价格大概变动 0.08% （即 1 BP × 8 1 \text{ BP} \times 8 1 BP×8）。
4. 你的盈亏（PnL）计算：
   1000 万 × 0.08 % = 8000 元 1000\text{万} \times 0.08\% = \mathbf{8000 \text{元}} 1000万×0.08%=8000元

面试话术：

"对于高频交易来说，我们争夺的就是日内稍纵即逝的几个 BP。虽然 1 BP 看起来只是 0.01%，但在加上杠杆和久期放大后，1个BP 的波动可能意味着巨大的 PnL（盈亏）。"

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4. 面试场景模拟

• 面试官问："昨天 10年国债活跃券收盘多少？"
• 错误回答："大概是 2.12%。"（太外行，没精度）
• ** 专业回答**："昨天收在 2.1225%，较前日下行了 1.5个BP。"（这显示了你对微小波动的敏感度）。

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总结

1. BP = 0.01%。
2. 上行 (Up) = 收益率涨 = 价格跌。
3. 下行 (Down) = 收益率跌 = 价格涨。

3. 久期 (Duration) ------ 一阶导数

这是 HFT 风控的核心。不要只记"回本时间"，要记 "敏感度"。

(1) 麦考利久期 (Macaulay Duration) ------ 物理意义

它是现金流支付时间的加权平均值。

• 直觉理解 ：你可以把它想象成一个跷跷板的支点（Center of Gravity） 。
  • 如果一个债券大部分钱都在最后才还（比如零息债券），支点就靠后，久期就长。
  • 如果一个债券刚开始就还很多钱（高息债券），支点就靠前，久期就短。

(2) 修正久期 (Modified Duration) ------ 数学意义（重点！）

这是你一定要在面试里秀出来的理解：久期就是价格对收益率的一阶导数（斜率）。

公式如下 ：
D m o d = − 1 P d P d y D_{mod} = -\frac{1}{P} \frac{dP}{dy} Dmod=−P1dydP

或者写成变化率形式 ：
Δ P P ≈ − D m o d × Δ y \frac{\Delta P}{P} \approx -D_{mod} \times \Delta y PΔP≈−Dmod×Δy

• 含义 ：如果收益率 y y y 变动 1%，价格 P P P 会变动百分之多少？
• 例子 ：如果某债券的修正久期是 8 。
  • 当收益率上升 1% （100bps），价格大约下跌 8%。
  • 当收益率上升 1bp （0.01%），价格大约下跌 0.08%。

** HFT 面试必杀技**：

面试官："为什么高频交易关注久期？"

你 ："因为我们需要用久期来快速估算 PnL（盈亏）。如果你告诉我市场下了 2个BP，我知道手里久期为 5 的债券，大概会涨 2 × 5 = 10 2 \times 5 = 10 2×5=10 个BP的市值。这比重新跑一遍折现模型要快得多。"

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4. 凸性 (Convexity) ------ 二阶导数

久期（一阶导数）假设价格和收益率是线性关系 （一条直线）。

但实际上，价格公式 P = 1 ( 1 + y ) t P = \frac{1}{(1+y)^t} P=(1+y)t1 是一个曲线（非线性的）。

如果你只用久期（切线）去估算，会有误差。这个误差的修正量，就是凸性。

数学本质（泰勒展开）

你一定学过泰勒级数展开。债券价格变动的公式其实是：

Δ P P ≈ − D m o d × Δ y ⏟ Duration (一阶项) + 1 2 × Convexity × ( Δ y ) 2 ⏟ Convexity (二阶项) \frac{\Delta P}{P} \approx \underbrace{-D_{mod} \times \Delta y}{\text{Duration (一阶项)}} + \underbrace{\frac{1}{2} \times \text{Convexity} \times (\Delta y)^2}{\text{Convexity (二阶项)}} PΔP≈Duration (一阶项) −Dmod×Δy+Convexity (二阶项) 21×Convexity×(Δy)2

• Duration 是一阶导项（斜率）。
• Convexity 是二阶导项（曲率）。

为什么说凸性是"好东西"？

看上面公式的第二项： 1 2 × C × ( Δ y ) 2 \frac{1}{2} \times C \times (\Delta y)^2 21×C×(Δy)2。

• 因为 ( Δ y ) 2 (\Delta y)^2 (Δy)2 永远是正数（无论利率涨还是跌，平方都是正的）。
• 这意味着：凸性永远会给你的价格加上一点点正收益。

结论（背诵）：

• 大涨时 （收益率大跌）：凸性让你涨得更多。
• 大跌时 （收益率大涨）：凸性让你跌得更少。
• 这就是所谓的 "涨多跌少"，是多头（Long）非常喜欢的属性。

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总结：你的面试"作弊小抄"

概念	数学对应 (Math)	交易员人话 (Trader Talk)	你的强项 (CS/Quant视角)
价格 vs 收益率	反比函数 f ( x ) = 1 / x f(x) = 1/x f(x)=1/x	"收益率下了，债牛来了（价格涨了）"	分母变小，分数值变大。
久期 (Duration)	一阶导数 (Slope)	"这债久期太长，风险大，一动就暴跌"	泰勒展开的一阶项。衡量线性风险。
凸性 (Convexity)	二阶导数 (Curvature)	"这债凸性好，跌不动，涨得快"	泰勒展开的二阶项。衡量非线性误差。

** 满分回答话术**：

如果面试官让你解释，你就说：

"久期 就是我们对风险的线性近似 （Linear Approximation），而凸性 是对这个近似的二阶修正 。在高波动环境下（ Δ y \Delta y Δy 很大），线性模型失效，必须引入凸性来校准价格预测。"

这话说出来，稳了。

二、 中国债市特有的微观结构（HFT的战场）

中国债市是分裂的，弄清楚这个能让你脱颖而出：

• 银行间市场（CIB, Interbank Market）：

  • 大头：90%以上的交易量在这里。
  • 机制：询价机制（OTC），必须打电话或通过专门软件谈价格。
  • HFT机会：做市（Market Making），利用信息差套利。

• 交易所市场（Exchange Market, 上交所/深交所）：

  • 机制：竞价撮合（Order Book），和股票一样。
  • HFT机会 ：这里是程序化交易的主战场，也是你如果入职最可能接触的领域。你需要理解

Limit Order Book (LOB)。

• • 关键标的 ：
    • 利率债：国债（CGB）、国开债（CDB）。流动性最好，是高频交易的主要标的。
    • 国债期货（Treasury Futures, T/TF/TS）：对冲工具，流动性极高，经常用于跨期套利。

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第二部分：高频交易（HFT）特有考点 (HFT Specifics)

目标 ：展示你不仅会写代码，还懂高频交易的"游戏规则"------速度 (Speed) 、概率 (Probability) 和 微观结构 (Microstructure)。

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1. 核心策略类型 (HFT Strategies)

HFT 不需要预测明天发生什么，只关注未来几秒甚至几毫秒。

A. 做市策略 (Market Making) ------ 赚"辛苦钱"

• 核心逻辑 ：
  • 你充当"中间商"，在市场上同时挂买单 (Bid) 和 卖单 (Ask)。
  • 利润来源 ：买卖价差 (Bid-Ask Spread)。
  • 例子：你挂单 99.00 买入，99.01 卖出。如果有人分别跟你成交，你就赚了 0.01 的无风险利润。
• 最大风险：库存风险 (Inventory Risk)
  • 如果你刚买入（持有库存），市场突然暴跌，你卖不出去，这就砸手上了。
  • HFT 应对：一旦有库存，马上调整挂单价格（Skewing Quotes），迫使自己尽快平仓。
• 技术关键 ：
  • Order Book (订单簿) 分析：你需要看 Level 2 数据，看哪个价位堆的单子多。

B. 统计套利 (Stat Arb) ------ 比如"基差交易"

• 核心逻辑 ：均值回归 (Mean Reversion)。
• 经典场景：期现套利 (Basis Trading)
  • 现货 (Spot)：10年期国债。
  • 期货 (Future)：10年期国债期货 (T主力合约)。
  • 基差 (Basis) = 现货价格 - (期货价格 × 转换因子)。
• 怎么赚钱？
  • 理论上，期货临近交割时，基差必须收敛归零。
  • 如果现在的基差过大 （比如期货被超买，价格太高），你就卖空期货，买入现货。
  • 等两者价格回归正常关系时，平仓获利。

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2. 量化评估指标 (Performance Metrics)

面试官会问："你怎么评价一个策略好不好？" 不要只说收益率！

💎 夏普比率 (Sharpe Ratio) ------ 必考

• 公式 ： S h a r p e = E [ R p − R f ] σ p Sharpe = \frac{E[R_p - R_f]}{\sigma_p} Sharpe=σpE[Rp−Rf]
  • (策略收益 - 无风险利率) / 策略波动率
• 人话 ："承担单位风险，能换来多少超额回报。"
• HFT 的标准 ：普通股票策略夏普 1.5 就算不错，但 HFT 策略通常要求夏普 > 3.0 甚至更高。因为 HFT 交易次数极多，每天都在赚钱，波动极小。

📉 最大回撤 (Max Drawdown) ------ 必考

• 定义：资金曲线从最高点跌到最低点的幅度。
• 意义 ：这是策略的**"压力测试"。如果一个策略一年翻倍，但中间曾腰斩过（回撤 50%），高频组通常不敢用**（因为可能会爆仓）。
• Calmar Ratio：年化收益 / 最大回撤。这是衡量"稳健度"的更佳指标。

⚖️ 胜率 (Win Rate) vs. 盈亏比 (PnL Ratio)

• HFT 的特征 ：
  • 高胜率：通常在 55% - 60% 甚至更高（积少成多）。
  • 低盈亏比：赚一次可能只赚 1 BP，亏一次可能亏 1 BP。
  • 区别于趋势策略：趋势策略（CTA）通常是"三年不开张，开张吃三年"（低胜率，高盈亏比），HFT 则是"勤劳的小蜜蜂"。

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3. 技术面与系统架构 (Technology & Architecture)

这是你 CS 背景的绝对主场。当面试官问技术时，往这里引。

🐍 Python vs. 🚀 C++ (The Research-Production Cycle)

• 面试官问："Python 够快吗？为什么还要 C++？"
• 标准回答 ：
  • Python 是为了研发效率 (Time-to-Market)：利用 Pandas, Scikit-learn, PyTorch 快速处理数据、验证想法、回测策略。Python 是胶水语言，适合做离线研究 (Offline Research)。
  • C++ 是为了执行速度 (Latency) ：实盘交易系统（Trading Engine）必须用 C++ 重写。因为 HFT 竞争的是 微秒 (microseconds) 级。
  • 关键痛点 ：Python 的 GIL (全局解释器锁) 和 GC (垃圾回收机制) 会导致不可控的延迟抖动 (Jitter)，这是 HFT 无法忍受的。

⏱️ 延迟 (Latency) 的概念

• Tick-to-Trade Latency：从策略收到行情数据 (Tick)，到发出订单 (Order) 离开网卡的时间。
• 竞争门槛 ：顶级的 HFT 都在拼硬件（FPGA）和 Co-location (托管) 。
  • 加分名词 ：Co-location ------ 把服务器直接放在交易所的机房里，物理距离最近，光速传输最快。

🕵️ 你的"数据科学家"人设

• 如何处理回测过拟合 (Overfitting)？
  • 回答：我会使用样本外测试 (Out-of-Sample Testing)，把数据分为训练集和验证集。绝不在训练集上调优参数后直接看结果。
  • 还可以用 Walk-Forward Analysis (滚动回测)。

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📝 面试实战模拟 (Q&A)

Q: "如果你的策略在回测里夏普比率是 5，上线后却亏钱了，可能是什么原因？"
(这是一道经典的'实盘 vs 回测'差异题)

✅ 满分回答逻辑：

1. 滑点与冲击成本 (Slippage & Market Impact)：回测假设我想买就能以当前价格买到，但实盘中我的大单子可能会把价格买高（Impact），导致成本增加。
2. 过拟合 (Overfitting)：我在历史数据上"挖掘"出了噪音，而不是规律。
3. 未来函数 (Look-ahead Bias)：回测代码里不小心用到了"未来的数据"（比如在 10:00 的决策里用到了 10:01 的收盘价）。
4. 市场环境变化 (Regime Change)：过去的市场规律（如低波动）在今天失效了（如突发高波动）。

第三部分：反应力与心算 (Mental Math & Brain Teasers)

目标 ：在高压下展示极其敏锐的数字直觉和逻辑闭环能力。面试官不要求你算得像计算机一样快，但要求你估算准确 且思路清晰。

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1. 经典概率与逻辑题 (Quant Logic)

这类题目考察你的期望值思维 (Expected Value)。

🔥 必考题型 A：硬币投掷 (Coin Toss)

这是 HFT 和 Quant 面试中最经典的马尔可夫链 (Markov Chain) 问题。

• 题目：抛一枚均匀硬币，直到连续出现两次正面（HH），平均需要抛多少次？如果是先正后反（HT）呢？

• ⚡️ 秒杀答案：

  • HT (Head-Tail) ：期望次数是 4。
  • HH (Head-Head) ：期望次数是 6。

• 🗣️ 直觉解释（给面试官听）：

  • HT (存档模式) ：当你抛出 H 后，如果下一个是 T，你赢了；如果下一个还是 H，你没赢，但你手里依然握着一个有效的 H ，进度没丢，只需再抛一次看是不是 T。失败成本低。
  • HH (硬核模式) ：当你抛出 H 后，如果下一个是 H，你赢了；但如果下一个是 T，前功尽弃 ！因为 T 不能作为 HH 的开头，你的进度条彻底清零，必须回到起点 重新开始。失败惩罚重，所以次数更多。

• 🧮 数学推导（高阶展示：状态转移方程）
  如果你能写出这个方程，面试官会直接给你满分。

  我们定义 x x x 为从头开始的期望次数， y y y 为手里已经有一个 H 时的期望次数。

  方程中的 "1" 代表当前这一次抛掷动作的消耗（入场费）。

  1. 目标 HT (先正后反)

  • 方程 1 (起点) ： x = 1 + 0.5 x + 0.5 y x = 1 + 0.5x + 0.5y x=1+0.5x+0.5y (一半概率回起点，一半概率进下一关)
  • 方程 2 (持有H) ： y = 1 + 0.5 ( 0 ) + 0.5 y y = 1 + 0.5(0) + 0.5y y=1+0.5(0)+0.5y
    • 解释 ：如果抛出 T (50%)，结束 (0步)；如果抛出 H (50%)，手里还是 H，停留在当前状态 ( y y y)。
  • 解 ： y = 2 , x = 4 y=2, x=4 y=2,x=4。

  2. 目标 HH (先正后正)

  • 方程 1 (起点) ： x = 1 + 0.5 x + 0.5 y x = 1 + 0.5x + 0.5y x=1+0.5x+0.5y (同上)
  • 方程 2 (持有H) ： y = 1 + 0.5 ( 0 ) + 0.5 x y = 1 + 0.5(0) + 0.5x y=1+0.5(0)+0.5x 🚨 (关键区别!)
    • 解释 ：如果抛出 H (50%)，结束 (0步)；如果抛出 T (50%)，进度清零，必须退回起点 ( x x x)。
  • 解 ：代入计算得 x = 2 + y x = 2 + y x=2+y，且 y = 1 + 0.5 x y = 1 + 0.5x y=1+0.5x。最终解得 x = 6 x=6 x=6。

🔥 必考题型 B：贝叶斯直觉 (Bayesian Inference)

• 题目：某病发病率 1%。检测准确率 99%（有病测出阳性 99%，没病测出阴性 99%）。如果不幸测出阳性，真正得病的概率是多少？
• 直觉陷阱：很多人会说 99% 或 90%。
• 秒杀答案 ：50%。
• 心算逻辑 ：
  • 假设有 1000 个人。
  • 得病组：10 人（1%），其中 9.9 人被测出阳性（真阳性）。
  • 健康组：990 人（99%），其中 9.9 人被误测出阳性（假阳性，1% 的误报率）。
  • 结果：真阳性 (10) 和 假阳性 (10) 数量几乎一样。所以是你得病的概率是一半一半。

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2. 快速心算技巧 (Mental Math Tricks)

交易员必须把这些数字刻在 DNA 里，看到分数立马反应出小数。

⚡ 分数转小数（必背表）

• 1/6 ≈ \approx ≈ 0.167
• 1/7 ≈ \approx ≈ 0.142857 (循环数，记 0.143)
• 1/8 = 0.125
• 1/9 ≈ \approx ≈ 0.111
• 1/11 ≈ \approx ≈ 0.0909
• 1/12 ≈ \approx ≈ 0.0833
• 1/16 = 0.0625 (期权报价常用)

⚡ 两位数乘法（速算）

• 场景：面试官突然问 "36 乘以 42 是多少？"
• 技巧 1：拆分法
  • 36 × 42 = 36 × ( 40 + 2 ) 36 \times 42 = 36 \times (40 + 2) 36×42=36×(40+2)
  • 1440 + 72 = 1512 1440 + 72 = 1512 1440+72=1512
• 技巧 2：平方差公式 (适用于接近的数)
  • 39 × 41 = ( 40 − 1 ) ( 40 + 1 ) = 1600 − 1 = 1599 39 \times 41 = (40-1)(40+1) = 1600 - 1 = 1599 39×41=(40−1)(40+1)=1600−1=1599

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3. 市场数据与金融估算 (Market Awareness)

这部分展示你是否做好了"上工"的准备。你需要在面试前 1 小时更新这些数据，确保精准。

📊 关键利率（请填入今日实时数据）

• 10年期国债 (10Y CGB) ：约 1.8% （目前大概在 1.65% - 1.80% 之间，请去中国货币网确认）。
• 10年期国开债 (10Y CDB) ：通常比国债高 5-15 BPs（隐含税率）。
• DR007 (银行间 7天回购利率) ：资金成本的风向标，通常在 1.5% - 1.8% 左右。

🧮 盈亏估算 (PnL Estimation) ------ 最重要的题

• 题目 ：你有 1000万 面值的债券，久期 (Duration) 是 8 。如果收益率上行 3个BP，你亏多少钱？
• 心算公式 ：
  PnL ≈ − Face Value × Duration × Δ Yield \text{PnL} \approx -\text{Face Value} \times \text{Duration} \times \Delta \text{Yield} PnL≈−Face Value×Duration×ΔYield
• 计算步骤 ：
  1. DV01 (1个BP值多少钱) ： 1000 万 × 8 × 0.0001 = 8000 元 1000\text{万} \times 8 \times 0.0001 = 8000 \text{元} 1000万×8×0.0001=8000元。
  2. 总盈亏 ： 8000 × 3 = 24 , 000 元 8000 \times 3 = 24,000 \text{元} 8000×3=24,000元。
• 回答："亏损约 2.4 万元。"

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4. 应对策略：如果卡住了怎么办？

• 不要沉默 ：把你的思考过程说出来。 "我在计算 36 × 42 36 \times 42 36×42，我会把它拆成 36 × 40 36 \times 40 36×40 加上 36 × 2 36 \times 2 36×2..."
• 允许估算 ：如果算不出精确值，先给范围。 "具体小数我需要一点时间，但大概是 0.14 左右。"
• 压力测试 ：面试官可能会在你算的时候催你。
  • 应对 ：深呼吸，不要加速，保持自己的节奏。正确率 > 速度。做对了是能力问题，做错了是风控态度问题（HFT 大忌）。

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