来源：量化投资与机器学习
现在量化大厂招人，玩的都这么卷吗？
现在搞什么量化大赛招人已经都不稀奇了！
早在2013年，Jane Street就开发了一款名为Figgie的纸牌游戏，该游戏旨在模拟公开喊价商品交易，游戏的核心技能在于通过谈判达成对买卖双方都有利的交易，该游戏需要玩家拥有极强的概率论和数理统计的知识基础。游戏的目标是像扑克一样，在一系列回合中赚钱。
在新冠期间，Jane Street为远程实习生制作了一个虚拟版本。现在，这款手机游戏已经在苹果和谷歌的官方应用商店正式上线。
大家可以下载一个玩玩~
游戏开始时，每位玩家有$350，通过买卖不同花色的卡牌（黑桃、梅花、红心和方块）来进行游戏。每副牌共有40张，包括两个10张套牌、一个8张套牌和一个12张套牌。只有一种特殊花色的牌（目标花色）有价值，目标花色总是与12张套牌同色，并且可能包含8张或10张牌。游戏分为几个阶段：
1、玩家自动投入相同的赌注形成$200的奖池；
2、40张牌随机平均分配给玩家；
3、玩家有4分钟的时间通过出价、报价和相互买卖套牌来进行交易；
4、交易结束后，玩家为每张目标花色的牌从奖池中获得$10的奖金；
5、拥有最多目标花色牌的玩家赢得奖池的剩余部分；
基本策略包括：
1、尝试推断出12张套牌的花色以确定目标花色；
2、积累目标花色的牌，同时出售其他花色的牌，只要价格看起来合理；
3、以拥有最多的目标花色牌结束游戏并收集奖金。
游戏结束后，根据玩家手中目标花色牌的数量自动分配奖池。如果有多名玩家并列拥有最多的目标花色牌，他们将平分奖池的剩余部分。每轮结束后，玩家会根据累计的银行金额进行排名。
游戏还包括一系列成就和可解锁的内容，完成成就将解锁新的头像或框架，供玩家在游戏中自定义外观。成就和解锁内容仅适用于注册账户，访客账户不会跟踪成就。
最后，游戏还提供了学习模式，允许新玩家在更长的20分钟计时器下开始游戏，学习模式有两种类型：一种始终显示对手的手牌，另一种则隐藏。
具体游戏教程请查看：https://www.figgie.com/how-to-play.html
类似这样的事情在其他大厂也是被玩的飞起！
Halite：Two Sigma
Halite是Two Sigma推出的一款人工智能编程挑战游戏，它允许玩家设计机器人在虚拟网格上进行策略对战，目标是占领尽可能多的领土。游戏不仅考验玩家的编程技能，还考验其战略思维。Halite适合各种水平的参与者，从初学者到经验丰富的程序员都可参与。游戏的设计从简单的入门到复杂的算法实现都留有空间，旨在激发玩家的创造力和对策略的洞察力。
Halite的起源可以追溯到Two Sigma公司的实习生项目，现在已经成为公开的挑战，旨在促进编程社区的竞争和合作。游戏提供了全球排行榜以及私人排行榜，后者允许教育机构和团体组织内部比赛。Two Sigma还与Cornell Tech合作，以支持社区管理和游戏的持续发展。此外，Halite的代码完全开源，鼓励玩家共享他们的解决方案，促进知识的交流和学习。
贪吃蛇AI对抗赛：九坤投资
这里的贪吃蛇不是单机自己玩的那种，而是抖音上很多人直播的很多玩家互相对抗的那种。
要求是根据要求写 AI 程序参与对抗赛，贪吃蛇对抗赛规则为平台制定的，会在传统规则基础上加入双倍糖、加速鞋、无敌盾等道具，用来增加博弈深度，且有缩圈机制增加对抗强度。每局比赛有多名玩家同台竞技，根据击杀数、最终长度和存活时间三个维度获得当局积分，多局比赛以后根据累计积分获得最终排名。
比赛时会实时提供游戏状态，玩家需要编程自动给出贪吃蛇移动指令。语言不限、策略不限，玩家可以选择纯碰运气、贪心法、蒙特卡洛、决策树、深度学习、强化学习等方式增强贪吃蛇的智能水平。
结语
游戏已经卷完了，未来量化大厂招人还会卷什么呢？
