一个量化基金里一般有三个人物角色，研究者Researcher，操盘手Trader和技术工程师Developer
QuantResearcher是引起量化交易策略的，她们会假定好几种个股能够升值的情景，根据统计分析数学的方法去推断股票价格，是否存在统计分析上相关性。例如，近期10年A公司的股票涨10%，B公司就跌25%，二者相关性是65%。或是，近期5年，当A企业的股票成交量做到10亿港元每日的情况下，它的股票价格便会升高30%，二者的关联性是70%。这种关联性是由纯统计的方法所获得的，对于为什么有这么相关性，这个不是制订量化交易策略考虑到的关键问题。这种人一定要阅读文章许多学术文献、多做一些发散思维，用数据检测一个新的量化交易策略。
QuantTrader承担执行策略，而非“生产制造”对策，她们的关键目的在于必须可以找到合适的成交价。先讲一下Trader和Investor的差别，她们都是交易金融理财产品，可是Trader拥有金融理财产品的时间会短得多，传统Trader的作出决策取决于经验与判断力，是指通过人的大脑开展管理决策，QuantTrader是使用电脑帮助买卖。
QuantDeveloper实际上说到底就是在量化基金中的开发工程师，跟着Google或是Apple这些公司的开发工程师没什么个体性的差别，他们必须能会懂一些量化金融的基础知识，可是也不用太细，大概知道也就成了。QuantDeveloper一般工作是开发设计内部结构手机软件，把交易模型可以用编程语言执行，也要来做一些数据统计分析或是大数据可视化这项工作。一般QuantDeveloper跟一般的SDE一样会必须了解一些计算机语言，例如Java，Python，C 等。
好书推荐
这里就跟大家推荐一本书MaxDama的《QuantTradingPrimer》，一些比较重要的话题讨论都是有涉及到了。
