Optiver Likelihood List 2027：概率排序、图表读法与备考

Optiver Likelihood List 测评是一种排序题：你要比较各种可能的结果，并按可能性从高到低排好顺序。Optiver 2027 年公开的岗位信息确认，入选的申请人会完成在线测评（OA），并且必须在邀请中规定的时间窗口内完成。目前候选人的反馈还提供了一条有用的形式线索：Likelihood List 要求候选人在有限时间内给结果排序。但这些反馈并不能说明每个办公室、每个岗位都用同一套题量、评分、分数线或计时。

所以最值得练的不是背某个流出来的“复刻版”，而是一套四步习惯：先锁定分母，再判断一个事件是否包含另一个事件，然后比较条件概率或趋势，最后用一句话理由定下答案。这套流程快、可复盘，题目换了场景也照样适用。

这篇指南把官方事实、同一轮招聘周期里候选人的反馈和备考推断分开写。想练习的话，可以先从 PracHub 上的 Optiver 面试题开始。这些都是训练用的题目，不是对你自己那场测评的预测。

Optiver Likelihood List 测评备考：根据图表和表格做概率排序

候选人可直接上手的排序流程：先界定集合，再比较证据，最后记录决定。

速览：2027 年有哪些信息已经确认？

决定准备什么时，请参考下面的证据等级。“官方”指 Optiver 公开说明过；“候选人反馈”指近期的个人经历或对邀请邮件的描述；“未知”指没有足够可靠的公开证据，不能一概而论。

证据等级	能支持什么	不能证明什么
Optiver 官方岗位页和招聘页	入选的申请人会完成在线测评；邀请决定可用的时间窗口；测评结果可能会用于类似岗位。	所有岗位通用的 Likelihood List 题量、顺序、分数、分数线或单题计时。
2026 年 7–8 月的候选人反馈	Likelihood List 是一个独立模块，要求给可能的结果排序；多位候选人提到时间非常紧。	每位 2027 年的候选人看到的模块组合或时钟都完全一样。
你自己的邀请邮件和测评系统说明	你这次测评的约束性规则，包括可用的时间窗口和页面上的所有说明。	网上的讨论或第三方练习复刻版一定和真实测评一致。

Optiver 欧洲招聘 FAQ 还提到，同一项测评每八个月只能完成一次，之前的结果可能会用于类似岗位，而且从你开始作答起八个月内不提供重置或重考。行动之前，请先读最新的 FAQ 和你的邀请邮件，不要根据练习网站去推断重考政策。

Likelihood List 到底在考什么

这个模块的名字指向的是一个排序判断，而不一定是精确的小数计算。题目可能给你一张表、一幅图、一串观察数据或一组事件，要求你把结果按可能性从高到低排列。最快也最稳的答案，通常靠的是一些比完整计算更直接的关系：

子集或支配关系： 如果事件 A 只有在事件 B 发生时才可能发生，那么在同一个样本空间下，A 不可能比 B 更可能。
守住分母： 比较比率时，要用同一个总体、同一个时间窗口、同一个条件。大群体里的大数量，不一定是最大的概率。
条件读法： 比较两个百分比之前，先问“在谁当中？”或“在什么条件之后？”
校准： 图看起来很夸张，但样本小的话可能只是噪声；幅度不大但反复出现的差距，反而可能是更可靠的信号。

候选人的反馈通常会把 Likelihood List 和下面这些模块区分开：Beat the Odds、NumberLogic、Intervals、Orderbooks 或 Zap-N。这种区分有助于安排练习，但并不是官方承诺每个岗位都用同一套组合。先练好推理模式，再按你邀请邮件里的具体名称来调整。

一道排序例题（仅供练习）

假设有两颗公平的六面骰子。请把下面这些结果按可能性从高到低排序：

至少有一颗骰子是 6。
点数之和至少为 9。
点数之和恰好为 12。

一共有 36 个等可能的有序数对。“至少一个 6”有 11 种结果，“和至少为 9”有 10 种，“和恰好为 12”有 1 种。因此排序是 至少一个 6 > 和至少为 9 > 和恰好为 12。

这道题的价值不在骰子的结果，而在这条可复盘的思路：先写出分母，把文字翻译成事件之后再数，并检查范围更窄的事件是否包含在范围更宽的事件里。这是一道自编的练习题，不是 Optiver 的真题反馈。

如果题目给的不是干净的样本空间而是图表，也用同样的结构。先用一个短语写下总体，找出要看的那一部分，然后再比较柱子或百分比。

如何快速读图表

图表信息密集时，按这个顺序扫：

信号	要问的问题	快速动作
分母	一行、一根柱子或一个百分比代表什么？	用几个词把总体和时间窗口重写一遍。
方向	数值大是否真的代表“更可能”，还是它其实是损失率或错误率？	排序之前先标出数值高好还是低好。
条件	这是无条件的比较，还是按某个前置事件筛过的？	只比较同类，不要混用不同的切片。
趋势	变化是反复出现的，还是一个噪声点？	题目问可能性时，优先看持续出现的规律。
边界	有没有不可能、互斥或穷尽的结果？	先用 0/1 边界和总数排除选项。

看表格时，先读表头再看单元格。看图表时，先读坐标轴和单位再看柱子。如果两个选项很接近，就说出能分出高下的最小假设，不要硬编一个精确值。排序题要的是一个说得过去的顺序，不需要凭空多出小数点后第三位。

评分规则不明时的时间分配与取舍

有些候选人的邀请邮件提到每道题的时间有限，Likelihood List 模块大约 25 分钟。请把它当作目前的一条反馈，而不是 2027 年通用的约定。由于 Optiver 没有公开统一的评分规则，除非你的测评系统明确说明，否则不要假设跳题、部分得分或随机猜测有什么特定的收益。

分三遍来做：

分类（只用几秒）： 判断分母是什么、事件属于哪一类，以及能不能靠子集或不可能事件直接定下顺序。
比较： 先用支配关系，再用条件比率；只有图表上确实剩下平局时，才做快速计数或期望值计算。
定下并记录： 选好顺序，留一句话理由，然后往下做。只有邀请邮件明确允许回看时才回头。

这是一套决策流程，不是承诺的计时。练习时可以用比你舒适区稍严一点的秒表，但正式考试时一定要换成现场的说明。

Optiver Likelihood List 决策图：在短计时下给结果排序

一张简明的决策图，把图表或表格变成排好序的答案。

见效最快的概率工具箱

重点练能在时间压力下减少失误的概念：

条件概率： (P(A\mid B)=P(A\cap B)/P(B))。把条件说出声，可以避免分母跑偏。
期望值： (E[X]=\sum_x xP(X=x))。题目问哪种重复选择的平均结果更好时才用它，只问事件可能性时不用。
独立性： 如果事件独立，(P(A\cap B)=P(A)P(B))。不要仅仅因为两列数据挨在一起，就假设它们独立。
补集： “至少一个”通常用 (1-P(\text{none})) 更快；“恰好”通常需要更窄的计数。
方差和样本量： 高方差的估计值可能只是碰巧看起来很极端。不确定性是检查样本的理由，不是把每个趋势都反过来看的许可。
赔率和校准： 只有在题目的定义清楚时，才把赔率换算成概率。基础比率要和条件更新分开。

应用这些思路不需要高深的随机分析。同时，也没有公开证据表明某个高阶主题是 Likelihood List 通用的硬性要求。深度以岗位描述和你的邀请邮件为准。

常见陷阱

直接比较原始数量： 100 个里的 40 个，比 200 个里的 45 个更可能，尽管 45 是更大的数。
忽略重叠： 两个结果可能包含相同的情形，把它们的百分比相加可能超过 100%。
把条件搞反： “在 B 发生的条件下 A 的概率”不等于“在 A 发生的条件下 B 的概率”。
只看故事不看坐标轴： 标签、单位和时间窗口比直觉上的叙事更重要。
过度拟合某个复刻版： 网上的帖子可能过时、是转抄的，或只针对某个岗位。用它来学方法，不要当成一定会考的题库。
自己编一条分数线： 没有经过核实的 Optiver 公开来源给出过 2027 年 Likelihood List 通用的及格线。

在 PracHub 上练 Optiver 的题

这五道题是针对上面的排序和校准能力挑选的。题目表述只是练习材料，不能说明你那场测评的内容。

PracHub 题目	练什么
How to rank statements by likelihood（如何按可能性给陈述排序）	把文字陈述翻译成可比较的事件，并检验支配关系。
Market-Making Estimation Game: Optimal Confidence-Interval Strategy Over 5 Rounds（做市估值游戏：5 轮置信区间最优策略）	校准区间、样本不确定性和决策取舍。
Compute probabilities and expectations in random processes（计算随机过程中的概率和期望）	把事件概率和期望值推理结合起来。
Analyze EV, arbitrage, and bet sizing across games（分析各游戏的期望值、套利和下注大小）	把可能性和收益分开，并比较重复选择。
Compute odds under time pressure（限时计算赔率）	搭出一条简短的计算路径，同时不丢分母。

五天重点备考计划

天数	练习内容	准备好的标志
1	复习补集、条件概率、独立性和期望值。	不看笔记就能讲清每个概念。
2	做表格和小图表的排序练习。	先说出分母并排好序，再去计算。
3	混合练习支配关系、重叠和噪声样本的题。	记录一个诱人的干扰项为什么不对。
4	用三遍流程做两套限时题。	记录可以避免的错误，而不只是最终得分。
5	预演真实的考试环境，再读一遍邀请邮件。	确认浏览器、时间窗口、规则，并想好从容收尾的时机。

这个计划刻意排得很短。如果你的邀请邮件写的是另一种模块组合，就把练习时间分给那个组合，不要硬把所有主题都塞进五天。

测评当天的检查清单

开始之前，确认邀请邮件或测评系统里显示的截止时间和规则。使用稳定的网络，关掉无关的标签页，把允许使用的草稿工具准备好。如果测评禁止借助外部帮助，就不要使用。作答期间，导航、回看和提交方式都以说明页为准。

提交之后，不要凭某一道题的难度去推测结果。Optiver 没有公开发布 2027 年 Likelihood List 通用的分数线，也没有承诺反馈的时间线。如果你需要重考或遇到技术问题，请联系邀请邮件里写明的招聘联系渠道；公开 FAQ 里有八个月的限制，所以冲动之下重开尤其有风险。

FAQ

Likelihood List 有多少道题？

目前没有经过核实的公开题量适用于所有 2027 年的岗位或办公室。2026 年 7 月有一份候选人邀请提到总共大约 25 分钟、每题时间有限，但最终以你自己的邀请为准。

它和 Beat the Odds 是一回事吗？

候选人的邀请邮件和反馈把它们列为不同的模块名称。两者可能共享概率基础，但这并不意味着它们用同样的界面、评分或场景。

需要高等数学吗？

从条件概率、补集、期望值、事件关系和读图表开始。公开的岗位描述强调定量和逻辑推理，但没有给出 Likelihood List 的高阶主题清单。

有已知的及格线或重考机会吗？

目前没有核实过的通用公开分数线。Optiver 欧洲 FAQ 说，之前的结果可能会用于类似岗位，从开始作答起八个月内不提供重置或重考；请以最新的 FAQ 和 recruiter 的说明为准。

最后的要点

把 Optiver Likelihood List 测评当作一个快速的证据排序问题来准备。界定总体，利用支配关系和边界，比较条件比率，然后定下答案，不要把未经核实的复刻版当成官方考试。可以用 PracHub 上的 Optiver 公司页做针对性练习，现场规则以你的邀请邮件为准，不要听信传闻。

来源与延伸阅读

Optiver Quantitative Trading Internship 2027 (official role page)（Optiver 2027 量化交易实习官方岗位页）
Optiver Europe Recruitment FAQ (official)（Optiver 欧洲招聘 FAQ，官方）
Optiver Students and Graduates (official)（Optiver 学生与毕业生招聘，官方）
r/quantfinance: Optiver assessment discussion, July 2026（r/quantfinance：Optiver 测评讨论，2026 年 7 月）
r/quantfinance: Optiver QR intern OA preparation, July 2026（r/quantfinance：Optiver QR 实习 OA 备考，2026 年 7 月）
r/quantfinance: Optiver QR intern OA, August 2026（r/quantfinance：Optiver QR 实习 OA，2026 年 8 月）
PracHub 上的 Optiver 面试题

证据核对于 2026 年 9 月 4 日。候选人反馈只是个例，可能因岗位、办公室和招聘周期而异；以官方邀请和测评系统的说明为准。