量化大厂开始搞游戏开发了!
量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,曾荣获AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖,连续4年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。
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!
玩游戏,又是新的思路
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。
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。
游戏已经卷完了,未来量化大厂招人还会卷什么呢?
微信扫码关注该文公众号作者