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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，他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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第一讲
Python重点语句及知识点详解（选修）
第二讲
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第三讲
Array
第四讲
String
第五讲
Tree & Binary Tree
第六讲
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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
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Greedy
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第十五讲
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第十六讲
SQL 真题解析及答疑
第十七讲
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