该如何避免或控制量化选股过程中的误差呢？

　　周鸿松表示，基本面研究员往往会更深入地研究单个公司或某个行业，但量化研究员是通过研究很多股票，“单个股票误差较大，但把这些股票都放在一块，整体风险就逐渐被分散化。同时通过这种方式来放大单个股票的信号，从而取得更高的回报”。周鸿松说道。

　　那么在量化选股等量化交易的一系列过程中，又该如何判断量化投资人之间的差距呢？

　　对此，周鸿松认为可以从数据的获取、数据的分析和对市场的认知度三个方面作比较。首先，面对市场上巨大的数据库，人们获取公开数据的机会是同等的，但有些数据不是所有人都能拿得到。“数据非常重要，其时间的长短、期限、叠加和整合对量化投资的绩效和效率都不一样。如果能拿到又用得很好，对交易来说是种优势。”周鸿松举例说，深圳证券交易所和南方基金管理有限公司通过量化建模导出的市场情绪指数，其背后所用的数据就不是所有人能轻易获取的。