华尔街量化对冲基金面试常聚焦应聘者数学、编程、金融知识及解决问题的能力，以下是一些典型问题。

数学方面，可能会问概率类问题，比如“抛一枚均匀硬币，连续三次正面朝上后，下一次正面朝上的概率是多少”，考查对基础概率概念的理解。也有数学建模问题，像“如何构建一个模型来预测股票价格走势”，这需要掌握建模方法和逻辑推理能力。

编程上，会有算法实现题，例如“用 Python 实现一个排序算法”，检验编程基本功和算法运用能力。还会有数据处理问题，如“如何处理大规模金融数据中的缺失值”，考察实际数据处理能力。

金融知识领域，可能问对冲基金策略相关问题，像“请解释市场中性策略的原理和应用场景”，评估对金融策略的了解。也会涉及风险管理问题，比如“如何衡量和管理投资组合的风险”，考查对风险管理的认识。

解决问题环节，可能给出案例分析题，如“假如市场出现突发波动，你管理的投资组合该如何应对”，看应聘者的应变和决策能力。