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华裔数学天才横扫美国赌场,遭联手封杀……

华裔数学天才横扫美国赌场,遭联手封杀……

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你敢相信吗?

“大吉大利,今晚吃鸡”,

风靡全球的《绝地求生》游戏的胜利宣言,

其实最早来自他的赌桌。

他就是华裔数学天才,——马恺文(Jeffrey Ma)。



01

概率信徒驰骋赌场


马恺文并不是一个靠运气赚得盆满钵满的赌徒,他是美国麻省理工数学系高材生,计量分析、数据分析是他的优势科目,导师都称赞他为“计量分析天才”。


他在大学期间,机缘巧合被邀请加入了麻省理工学校的一个神秘社团——“麻省理工21点小组”。所谓的“21点”,其实是源自西方的一种游戏。该游戏以算点数、比较大小来决定输赢。而对于马凯文来说,可以通过逻辑学以及概率学等知识推算出21点玩法与数学之间的概率联系。他成功研究出了一套可以提高3%的赢牌概率的方法论。



为了检验这一方法他们出入美国各地赌场,频频取胜,曾有一年在各大赌场赢走了接近一千万美元。这支逢赌必赢的赌徒团队的出现,也让美国各地的赌场陷入了恐慌之中,最终被美国100多家赌场联合封杀。


马恺文说:“人生赢家都是概率赢家。”作为概率的信徒,他在21点中的所有决策都是基于概率计算,而不是凭直觉。


这位传奇华裔赌圣的故事,还被好莱坞导演拍成了经典电影《决胜21点》,可谓名副其实的人生赢家。


02

算概率中“上千万大奖”


同样是概率的信徒,MIT数学系学生James Harvey和曾经是密歇根大学数学专业的退休大爷Gerald Selbee靠买彩票狂赚2600万美元


小小的投资换来巨大的回报,彩票大奖的确非常诱人。一般人能够中大奖的都是小概率事件,他们是怎么做到买彩票稳赚不赔呢?



他们购入的是一种叫做Winfall的新彩票。这款彩票共6位数,如果没有人匹配对6个数字,就没有人赢得500万美元的最高赌注,那么大奖会roll-down,下一期的中奖概率和金额会大大提高。奖金也会按数字吻合程度分给5位数、4位数和3位数吻合的彩票。


了解了彩票的规则之后,他们充分发挥自身的数学优势对彩票过往数据进行分析,并找到这种彩票存在漏洞,们合理利用彩票设计的数学漏洞,让看似不可能赚钱的彩票实现利益最大化。


03

了解基础概率问题

赢得Quant/Data面试机会


以上的赌徒们是借助过去数据,历史经验和规律,用概率进行财富判断,以可见的现实性理解不可见的可能性。这是技术分析中历史会重演的逻辑预设,也是量化交易借用历史大数据的回归算法进行决策的底层逻辑。


在量化面试中,为了考察你的逻辑思维、Modeling能力以及基础的数学、编程能力。也会涉及一些概率计算的问题,例如:直至如今,仍频出现在各大金融量化投行的面试题库中的“摇骰子”问题。


如果想看看自己有没有顺利通过Quant/Data编程面试的潜质,那就准备大开脑洞,迎接例题挑战吧~



 案例一 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为s。输入n,打印出s的所有可能的值出现的概率。


案例答案


向上滑动阅览答案


案例二 掷骰子最多掷3次,掷出的数字即你获得的$。每次掷完你可以选择结束或继续掷。如果你决定继续,你就要放弃之前掷到的数字。如果你掷到了第3次,那么这次掷出的数字就是你最终获得的$。这个游戏价值多少钱?


► 案例答案


第三次掷骰子的收益是:(1+2+3+4+5+6)/6=$3.5


第二次掷骰子的收益是:3/6*3.5+1/6*(4+5+6)=$4.25


第一次掷筛子的收益是:4/6*4.25+1/6*(5+6)=$14/3



这两道例题属于比较简单的Dynamic Programing,需要熟悉基本的概率分布和他们的性质,了解Goodness of Fit, Confidence Interval, Central Limit Theorem, Linear Regression, 等等。同时,需要熟练掌握一门语言。推荐 Python,部分对运行速度要求高的工作(以Quant Trading为主)会对C++有要求。


如果这道经典例题你答对了,恭喜你已经掌握了Quant/Data编程面试“底层算法”。


如果这就难倒你了,也不要心灰意冷,好在Quant/Data岗位的面试有套路可循。“ 好好刷题,也是准备面试很重要一环。


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01

关于课程


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02

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David

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03

课程大纲


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第一讲

Python重点语句及知识点详解(选修)

第二讲

课后实操 – Python典型考题精析,Q&A

第三讲

Array

第四讲

String

第五讲

Tree & Binary Tree

第六讲

Array, String, Tree & Binary Tree 真题解析及答疑

第七讲

Hash Table & Dictionary

第八讲

Heap & Stack

第九讲

Hash Table & Dictionary, Heap & Stack 真题解析及答疑

第十讲

DFS & Backtrack, Recursion

第十一讲

Divide and Conquer

第十二讲

DFS & Backtrack, Recursion, Divide and Conquer 真题解析及答疑

第十三讲

Greedy

第十四讲

Dynamic Programming

第十五讲

SQL

第十六讲

SQL 真题解析及答疑

第十七讲

Greedy, Dynamic Programming 真题解析及答疑


04


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