2026年最新 Akuna Capital 面经深度解析：期权做市商最爱考的硬核概率与逻辑题
大家好，我是来自硅谷的技术专家。近年来，顶尖期权做市商（Options Market Maker）的竞争愈发激烈。相比于传统的科技大厂，像 Akuna Capital 这样的量化交易公司，在面试中更加看重候选人的概率统计直觉、博弈论思维以及在极端压力下的快速估算能力。
今天，我们将深度复盘一份最新鲜的Akuna Capital面经，带大家一起拆解那些让人疯狂掉头发的硬核逻辑题与概率题。如果你正在思考如何准备Akuna Capital面试，这篇文章绝对不容错过！
目录
- 一、 投资规划：时间维度的资产配置博弈
- 二、 概率与期望博弈：经典掷骰子最优策略
- 三、 估算与做市（Market Making）：费米估算与买卖报价
- 四、 2026真实案例：拿下Akuna顶级Offer的秘诀
- 五、 核心备考建议与面试救急通道
一、 投资规划：时间维度的资产配置博弈
题目：假设给你 100 万美元，要求在 3 天时间内进行投资，你会怎么投？如果是 3 年时间，你会怎么投？
专家解析： 这道题考察的并非你的真实金融知识储备，而是你对**流动性风险（Liquidity Risk）和时间视野（Time Horizon）**的认知。在交易公司，资金的使用效率就是生命。
- 3天时间（超短期）：绝对不能碰任何缺乏流动性或有极高短期波动风险的资产。正确的思路应该指向极度安全的资产，如货币市场基金（Money Market Funds）、短期美国国债（T-Bills）或直接存入高收益活期账户。核心诉求是保本和绝对的流动性，避免出现 3 天后因资产暴跌而无法抽身的窘境。
- 3年时间（中长期）：这给到了足够的容错率和穿越短期牛熊的时间。可以引入风险平价（Risk Parity）策略或经典的 60/40 股债组合。将资金分散投资于标普500指数基金（SPY）、部分中期债券，甚至可以考虑配置少量的优质科技股或加密资产以博取 Alpha 收益。核心在于抗通胀和稳健增值。
划重点：面试官想听到的关键词是风险承受能力、资产流动性和风险分散。
二、 概率与期望博弈：经典掷骰子最优策略
题目：一个掷骰子（点数1-100）的游戏，你可以随时花 1 美元重新投掷一次。请问你最多愿意付多少钱玩这个游戏？你的最优游戏策略是什么？
专家解析： 这是Akuna Capital高频题目中的王牌。经典的动态规划与期望值博弈。 这道题需要通过建立数学期望模型来反推最优策略。假设你愿意付的最高入场费（即游戏开始前的预期收益）为 $E$。 你的策略应该是一个阈值 $X$：如果你摇出的点数大于 $X$，你就拿着钱走人；如果小于等于 $X$，你就花 1 美元重摇。
显然，你的期望值 $E$ 应该等于继续摇下去的期望值。 如果你的策略阈值是 $X$（即只有摇到 $X+1, X+2, ..., 100$ 时才停下）： 继续摇的期望收益 $E = P(\text{点数} \le X) \times (E - 1) + \frac{1}{100} \times \sum_{i=X+1}^{100} i$
我们可以用一段简单的 Python 代码来暴力求解最优的 $X$ 和 $E$：
def expected_value():
best_expected = 0
best_threshold = 0
# 假设不同的停止阈值 X (0 到 99)
for x in range(100):
# 超过阈值部分的累加和
sum_above_x = sum(range(x + 1, 101))
# 根据推导出的期望等式：E = (sum_above_x - x) / (100 - x)
e = (sum_above_x - x) / (100 - x)
if e > best_expected:
best_expected = e
best_threshold = x
return best_threshold, best_expected
threshold, exp_val = expected_value()
print(f"最优策略: 摇到大于 {threshold} 的点数停止。")
print(f"预期收益 (最多愿意付的入场费): {exp_val:.2f} 美元")面试时，你需要不仅能给出推导逻辑，还要能清晰地在白板上推导这个数学公式与边界条件！计算出的最优阈值为 87，最高愿意支付的费用约为 87.38 美元。即当点数 >= 88 时停止，否则花费 1 美元重摇。
三、 估算与做市（Market Making）：费米估算与买卖报价
题目：根据 Sydney（悉尼）和 Chicago（芝加哥）的人数，给出一个 Market Making 的报价策略。
专家解析： 这道题结合了费米估算（Fermi Problem）和做市商报价（Bid-Ask Spread）。
- 估算基础：首先你需要大脑里有大致的数量级。芝加哥人口（市区约 270万），悉尼人口（约 500多万）。假设面试官要求的是市区人口，我们可以定基准：芝加哥 300万，悉尼 500万。
- 给出报价（Making a Market）：做市商的核心是给出你愿意买入（Bid）和卖出（Ask）的价格。如果让我就“悉尼人口 - 芝加哥人口”这个差值进行做市（真实差值约 200万），我可能会给出
Bid: 1.5 million, Ask: 2.5 million的初始报价。 - 动态调整：面试官可能会接着问：“如果我以 2.5 million 向你买入（即我看多差值），你该怎么调整报价？” 这时你需要迅速跟进市场信号，缩小差价或上调区间。你可以调整为
Bid: 2.0 million, Ask: 3.0 million。这是典型的做市思维：永远控制风险敞口，并通过 Bid-Ask Spread 赚取利润。
四、 2026真实案例：拿下Akuna顶级Offer的秘诀
今年年初，留学生小张找到了我们。他的代码与算法能力极其扎实，但在面对量化公司的“非标准”逻辑题时经常大脑一片空白，前几次面试均遗憾折戟。
为了帮小张顺利 Akuna Capital上岸，我们为他安排了拥有顶尖高频交易背景的导师。在短短三周的特训里，导师每天陪他进行高压下的“费米估算”与“概率对决”，重塑了他的做市商思维定势。最终，在2026年春招中，小张凭借在 Market Making 环节完美且自信的报价推演，当场折服了面试官，顺利拿下年薪高达 $300k+ 的核心技术岗 Offer！
五、 核心备考建议与面试救急通道
量化机构的面试与普通互联网公司有着天壤之别。如果你只刷常规算法题，是很难通过上述硬核考验的。你需要系统性地训练概率论、期望推导以及极速估算能力。
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