금융공학, 알고리즘 트레이딩, 그리고 금융 머신러닝의 영역이 기존의 전통적인 금융과 다른 차별점, 그것은 바로 어떤 계량적인 모형을 사용한다는 것에 있습니다. 계량적인 모형이란 수학과 통계를 사용하여 현실 세계에서 발생하고 있는 현상을 수치적으로 표현하고 묘사하는 어떤 프레임워크를 의미합니다. 퀀트는 이러한 모형을 사용하여 복잡한 금융상품의 가격을 산출하거나 수익을 창출할 수 있는 트레이딩 전략을 만듭니다. 하지만 현실 세계의 단면만을 보여주는 이 모형이란 것은 절대로 완벽한 것이 아닙니다. 모형은 과학에서 말하는 이론 혹은 법칙과 다릅니다. 모형은 현실 세계를 굉장히 단순화하고 추상화시켜 핵심적인 메커니즘이 어떻게 작동하는지를 보여줄 뿐입니다. 따라서 모형에는 수많은 가정들과 조건들이 들어가 있고, 그렇기에 모형은 실제가 아닙니다. 따라서 금융 모형의 수학적 아름다움이 뛰어나다 하더라도 우리는 이 모형을 현실과 혼동해서는 안됩니다. 모형을 사용하지 않는 것은 불가하지만 그렇다고 해서 이 모형에 너무 깊이 빠져 이것을 현실과 착각해서는 안됩니다. 모형은 그것의 한계가 있으며, 이것이 잘 작동할 때도 있지만 오히려 피해를 줄 수 있는 상황이 발생할 수도 있다는 것을 항상 인지하고 있어야 합니다. 퀀트는 모형의 설계자입니다. 하지만 피그말리온이 되어서는 안됩니다.