7 Fragen zu quantitativen Vorstellungsgesprächen (+ zu erwartende Antworten)

Die Einstellung von talentierten quantitativen Analysten (Quants) kann für viele Unternehmen eine Herausforderung darstellen. Die für diese Rolle erforderlichen Spezialkenntnisse wie Mathematik, Statistik und Programmierung können zu einem Mangel an Bewerbern führen und einen harten Wettbewerb zwischen den Unternehmen auslösen, die sich aus einem begrenzten Bewerberpool die besten Talente sichern wollen.

Um qualifizierte Mitarbeiter für Ihr Unternehmen zu gewinnen, ist es von entscheidender Bedeutung, die Kandidaten angemessen zu bewerten und die kostspieligen Fehler von Fehleinstellungen zu vermeiden, wie z. B. verschwendete Ressourcen, verringerte Produktivität und Umsatzeinbußen.

In diesem Leitfaden finden Sie sieben neuartige Fragen zu quantitativen Interviews und Antworten, auf die Sie achten sollten und die Sie in Ihren Einstellungsprozess integrieren können.

Lernen Sie Ihre quantitativen Kandidaten kennen

Bevor Sie sich den eher technischen Fragen eines quantitativen Interviews widmen, ist es wichtig, dass Recruiter und Personalverantwortliche ihre Kandidaten verstehen, z. B. wie sie denken und was sie motiviert.

Die Frage nach dem Aspekt, der am meisten Spaß an der Arbeit im Bereich der quantitativen Analyse macht, hilft dabei, die spezifischen Leidenschaften der Kandidaten in diesem Bereich herauszufinden und gibt Einblick in ihre echten Interessen.

Achten Sie auf Antworten, die ihre berufliche Motivation mit dem Wachstum des Unternehmens in Verbindung bringen, wie z. B. ihre Freude an mathematischen Problemlösungen, ihre Wertschätzung für quantitative Präzision und ihre Fähigkeit, in einem kollaborativen Umfeld zu gedeihen.

Sieben Interviewfragen und -antworten für quantitative Analysten

Lernen Sie ein oder zwei Dinge aus den folgenden Beispielen für quantitative Interviewfragen:

1. Sie haben zwei Seile. Jedes Seil braucht genau eine Stunde, um von einem Ende zum anderen zu brennen. Die Seile brennen nicht gleichmäßig, d.h. ein Ende könnte schneller brennen als das andere. Wie können Sie genau 45 Minuten messen, wenn Sie nur diese beiden Seile und eine Möglichkeit haben, sie anzuzünden?

Mit dieser Frage können Personalverantwortliche die Problemlösungsfähigkeiten der Bewerber, ihr logisches Denken und ihre Fähigkeit, mathematische Konzepte in einem realen Szenario anzuwenden, beurteilen.

Sie prüft ihre Fähigkeit, innovative Lösungen zu entwickeln und sich an unkonventionelle Situationen anzupassen. Dies sind wertvolle Eigenschaften in quantitativen Positionen, in denen häufig komplexe Probleme auftreten.

Die zu erwartende Reaktion:

1. Zünden Sie beide Enden des ersten Seils und ein Ende des zweiten Seils gleichzeitig an.

2. Lassen Sie das erste Seil 30 Minuten lang brennen, da es von einem Ende zum anderen vollständig abbrennt.

3. Während das erste Seil 30 Minuten lang brennt, brennt das gezündete Ende des zweiten Seils 15 Minuten lang.

4. Nach 30 Minuten ist das erste Seil fertig. Zünden Sie nun das andere Ende des zweiten Seils an.

5. Das zweite Seil brennt immer noch 15 Minuten, aber jetzt dauert es genau 15 Minuten, bis es vom neuen Ende bis zum anderen Ende brennt.

6. Wenn das zweite Seil vollständig verbrannt ist, sind genau 45 Minuten vergangen, seit Sie beide Seile angezündet haben.

2. Sie analysieren Daten zu den Testergebnissen von Schülern. Wie würden Sie ein statistisches Modell verwenden, um das zukünftige Testergebnis eines Schülers auf der Grundlage seiner bisherigen Leistungen vorherzusagen?

Mit dieser Frage wird ermittelt, ob die Kandidaten verstehen, wie man Daten und Mathematik zur Erstellung von Vorhersagen verwendet. Sie prüft ihre Fähigkeit, das richtige Modell auszuwählen, Informationen zu analysieren und Muster in Daten zu erkennen. Quantitative Analysten nutzen diese praktische Fähigkeit im Finanzwesen oft, um zukünftige Preise vorherzusagen und datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Um die zukünftige Punktzahl eines Schülers mithilfe eines statistischen Modells vorherzusagen, gehen Sie folgendermaßen vor:

1. Datenerhebung: Sammeln Sie Informationen über die bisherigen Testergebnisse des Schülers, einschließlich anderer Faktoren, die seine Leistung beeinflussen könnten, wie Lernzeit, Schlaf und Stress.

2. Wählen Sie ein Modell: Wählen Sie ein statistisches Modell, wie z. B. die lineare Regression, das einen direkten Einblick in die Auswirkungen vergangener Testergebnisse und anderer Variablen auf zukünftige Ergebnisse bietet. Es ist ein Basismodell, um festzustellen, ob eine lineare Beziehung die Daten angemessen erklärt, bevor komplexere Alternativen in Betracht gezogen werden.

3. Analysieren Sie die Daten: Geben Sie die bisherigen Testergebnisse und Lerngewohnheiten des Schülers in das Modell ein, um eine klare mathematische Beziehung zwischen den bisherigen Testergebnissen und den künftigen Ergebnissen zu finden. Durch die Untersuchung der Koeffizienten dieser Eingabemerkmale zeigt das Modell, wie jeder Faktor zur Vorhersage der Schülerleistung beiträgt.

4. Machen Sie Vorhersagen: Sobald das Modell fertig ist, geben Sie die Daten eines Schülers aus der Vergangenheit und die anderen Variablen ein, um sein zukünftiges Testergebnis vorherzusagen.

5. Bewerten Sie die Genauigkeit: Überprüfen Sie, wie genau die Vorhersagen sind, indem Sie sie mit den tatsächlichen Testergebnissen vergleichen. Wenn die Vorhersagen nahe beieinander liegen, leistet das Modell gute Arbeit.

3. Erläutern Sie, wie Sie ein Computerprogramm erstellen würden, das Ihnen hilft, auf der Grundlage bestimmter Regeln oder Muster, die Sie auf dem Aktienmarkt beobachtet haben, zu entscheiden, wann Sie Aktien kaufen oder verkaufen sollten.

Quantitative Analysten müssen wissen, wie man Programmierung und Logik einsetzt, um in einer schnelllebigen Finanzwelt Entscheidungen zu treffen. Diese Frage bewertet die Fähigkeit der Kandidaten, ihre Handelsideen in ein Computerprogramm umzusetzen, sowie ihr Verständnis von Risikomanagement - ein entscheidender Aspekt des Handels.

Die Antworten der Kandidaten sollten die folgenden Schlüsselaspekte betreffen:

• Algorithmusentwurf: Dies ist der Prozess der Entwicklung des Handelsalgorithmus, einschließlich der Regeln, Muster oder Strategien, die sie für den Kauf und Verkauf von Aktien entwickelt haben.

• Datenanalyse: Dazu gehört die Identifizierung und Validierung von Handelsmustern durch das Sammeln historischer Börsendaten, deren Bereinigung und Wiederaufbereitung sowie die Durchführung statistischer Analysen zur Bestätigung der Zuverlässigkeit der Muster.

• Programmiersprachen: Bestimmen Sie die Sprachen und Tools, die für die Implementierung des Handelsalgorithmus verwendet werden sollen, wie z. B. Python, R oder spezielle Handelsplattformen.

• Risikomanagement: Dazu gehören Maßnahmen wie Stop-Loss-Aufträge, Positionsgrößen oder Portfoliodiversifizierung, um potenzielle Verluste zu begrenzen.

4. Beschreiben Sie, wie Sie einen großen Datensatz mit Wetterdaten bereinigen und organisieren würden, um die Temperaturveränderungen im vergangenen Jahr zu analysieren.

In vielen datengesteuerten Berufen ist es üblich, dass man inkonsistente oder ungeordnete Daten verarbeiten und bereinigen kann. Bei dieser Frage geht es darum, ob Ihre Kandidaten in der Lage sind, Daten für die Analyse zu organisieren, was für genaue Vorhersagen und Entscheidungen von entscheidender Bedeutung ist.

Eine aussagekräftige Antwort der Kandidaten sollte die folgenden drei Schlüsselaspekte betreffen:

1. Techniken der Datenvorverarbeitung: Hierbei handelt es sich um die spezifischen Techniken, die zur Bereinigung und Organisation des großen Datensatzes verwendet werden, wie z. B. der Umgang mit fehlenden Daten, die Erkennung und Behandlung von Ausreißern, die Normalisierung von Daten und die Entfernung von Duplikaten.

2. Behandlung von Zeitreihen: Hierbei handelt es sich um die Verarbeitung von Datums- und Zeitinformationen innerhalb des Datensatzes - insbesondere im Hinblick auf die Temperaturanalyse. Dies kann das Parsen und Konvertieren von Zeitstempeln, das Aggregieren von Daten in sinnvolle Zeitintervalle (z. B. Tages- oder Monatsdurchschnitte) und das Erkennen von Trends in den Temperaturdaten umfassen.

3. Datenspeicherung und -optimierung: Dies umfasst die Verwendung von Datenspeicherformaten wie CSV, SQL-Datenbanken oder speziellen Zeitreihendatenbanken sowie Datenstrukturierungstechniken, um Temperaturdaten des vergangenen Jahres effizient abzurufen und zu analysieren.

5. Erläutern Sie das mathematische Modell von Black-Scholes und seine praktischen Anwendungen.

Das Black-Scholes-Modell ist ein grundlegendes Finanzmodell, mit dem die meisten quantitativen Analysten vertraut sein sollten. Diese Frage eignet sich hervorragend, um das Verständnis der quantitativen Analysten für das Modell und seine praktischen Anwendungen zu überprüfen.

Die Antwort, auf die Sie achten sollten:

Das Black-Scholes-Modell ist eine mathematische Formel, die im Finanzwesen verwendet wird, um:

• Bestimmung der Kosten von Finanzinstrumenten wie Aktienoptionen, Terminkontrakten und anderen Derivaten.

• Modellierung der Finanzmarktdynamik unter Verwendung fortgeschrittener mathematischer Konzepte unter Berücksichtigung von Variablen wie dem aktuellen Vermögenspreis, dem Ausübungspreis der Option und der impliziten Volatilität.

6. Erläutern Sie, wie Stresstests im Bereich der Cybersicherheit angewendet werden, um die Widerstandsfähigkeit eines Computernetzwerks zu bewerten und es vor potenziellen Bedrohungen zu schützen.

Diese Frage bewertet das Verständnis der Kandidaten dafür, wie Stresstests in einem spezifischen quantitativen Kontext, wie der Cybersicherheit, angewendet werden.

Sie prüft ihre Fähigkeit, quantitative Methoden anzuwenden, um Schwachstellen und Schwächen in einem komplexen System zu identifizieren, was sowohl im Finanzwesen als auch in der Cybersicherheit von entscheidender Bedeutung ist.

Die Antworten der Kandidaten sollten erklären, wie bei Stresstests in der Cybersicherheit ein Computernetzwerk absichtlich simulierten Cyberangriffen oder übermäßigem Datenverkehr ausgesetzt wird, um zu bewerten, wie gut es bestimmten Belastungen standhalten kann.

Sie sollten auch erwähnen, wie Sicherheitsexperten durch Stresstests Schwachstellen, Schwachstellen und potenzielle Fehlerpunkte innerhalb der Netzwerkverteidigung identifizieren können.

Schließlich sollten die Kandidaten angeben, wie die aus diesem Prozess gewonnenen Erkenntnisse den Organisationen helfen, ihre Sicherheitsmaßnahmen zu verstärken, die Reaktionspläne auf Zwischenfälle zu verbessern und ihre Netzwerke besser vor realen Bedrohungen zu schützen.

7. Sie haben einen Beutel mit 10 Murmeln: fünf rote, drei grüne und zwei blaue. Wenn Sie zwei Murmeln ziehen, ohne sie zu ersetzen, wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass Sie eine rote und eine grüne Murmel erhalten?

Diese Frage verlangt von den Kandidaten, Wahrscheinlichkeitskonzepte auf mittlerem Niveau in einem praktischen Szenario anzuwenden. Sie ist ein wertvolles Beurteilungsinstrument, da sie die Fähigkeit prüft, Wahrscheinlichkeiten für mehrere Ereignisse ohne Ersetzung zu berechnen - eine Schlüsselqualifikation in der quantitativen Analyse.

Um diese Wahrscheinlichkeit zu berechnen, stellen Sie sich vor, dass es sich um zwei separate Ereignisse handelt:

Ereignis 1: Eine rote Murmel wird beim ersten Versuch gezogen. Die Chance, dass dies geschieht, beträgt fünf rote Murmeln von den insgesamt zehn Murmeln im Beutel, also 5/10 oder ½.

Ereignis 2: Beim zweiten Versuch wird eine grüne Murmel gezogen. Nachdem bereits eine Murmel aus dem Beutel entfernt wurde, sind nur noch neun Murmeln übrig. Von diesen neun sind drei grün. Die Wahrscheinlichkeit, beim zweiten Versuch eine grüne Murmel zu ziehen, ist also 3/9 oder ⅓.

Um die Gesamtwahrscheinlichkeit zu ermitteln, dass beide Ereignisse nacheinander eintreten, multipliziert man ihre Einzelwahrscheinlichkeiten:

½ x ⅓ = ⅙

Es besteht also eine ⅙-Wahrscheinlichkeit, eine rote und eine grüne Murmel zu ziehen, wenn man zwei Murmeln aus dem Beutel ohne Ersatz zieht.

Wie man die quantitativen Fähigkeiten eines Bewerbers bewertet

Neuartige Interviewfragen sind eine gute Möglichkeit, die Fähigkeiten eines Bewerbers zu beurteilen, sollten aber nicht als einzige Entscheidungsgrundlage dienen.

Für eine umfassende Beurteilung Ihres quantitativen Kandidaten sollten Sie den Multi-Maßnahmen-Ansatz von TestGorilla in Betracht ziehen, der rollenspezifische Tests, Tests zu kognitiven Fähigkeiten und Persönlichkeitstests mit quantitativen Interviewfragen kombiniert.

Kombinieren Sie Tests aus TestGorillas umfangreicher Bibliothek mit mehr als 300 Tests, um eine maßgeschneiderte Bewertung zu erstellen.

• Tests zu mathematischen und statistischen Fähigkeiten bewerten die allgemeine numerische Begabung und die Fähigkeit, Zahlen in verschiedenen praktischen Zusammenhängen zu interpretieren.

• Tests zu Programmierkenntnissen bewerten die praktische Erfahrung der Bewerber mit Programmiersprachen und der Arbeit mit Arrays.

• Tests zur Datenanalyse bewerten, wie die Kandidaten Daten verstehen und statistisch interpretieren, um Entscheidungen zu treffen.

• Tests zu Kommunikationsfähigkeiten messen die Fähigkeiten der Kandidaten, professionell klar und effektiv zu kommunizieren, wobei die schriftliche und mündliche Kommunikation sowie die Fähigkeit zum aktiven Zuhören berücksichtigt werden.

• Tests zur Problemlösungskompetenz prüfen die Fähigkeit der Bewerber, Probleme zu definieren, Daten zu analysieren und textliche Informationen zu verarbeiten, um genaue Entscheidungen zu treffen.

• Tests zur Detailgenauigkeit bewerten die Fähigkeit der Kandidaten, sich bei der Verarbeitung von Informationen auf Textdetails zu konzentrieren.

Nutzen Sie einen mehrstufigen Ansatz, um qualifizierte quantitative Analysten zu rekrutieren

Quantitative Analysten sind hochqualifizierte Fachleute, die über eine Reihe von Fachkenntnissen in Mathematik, Statistik und Programmierung verfügen.

Es kann schwierig sein, den richtigen quantitativen Analysten für Ihr Unternehmen zu finden, daher ist es wichtig, dass Sie alle Ihnen zur Verfügung stehenden Instrumente nutzen. Ziehen Sie zunächst starke Bewerber mit einer effektiven Stellenbeschreibung für quantitative Analysten an. Beurteilen Sie dann die vielversprechendsten Kandidaten, um festzustellen, ob sie mit Ihren sensiblen und komplexen Daten umgehen können.

Quantitative Interviewfragen sind ein wichtiger Teil des Einstellungsprozesses, da sie von den Kandidaten verlangen, ihre technischen, kognitiven und zwischenmenschlichen Fähigkeiten in Echtzeit zu zeigen.

Um die besten Ergebnisse zu erzielen, sollten Personalverantwortliche jedoch einen mehrstufigen Ansatz bei der Einstellung in Betracht ziehen und diese Fragen mit kompetenzbasierten Beurteilungen kombinieren, um ein umfassendes Profil eines Bewerbers zu erhalten.

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