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就要承担更多的风险，但在承担风险前，我们必须要搞清楚，承担这份风险为什么能带来超额收益。

    在学术界，第一个解释股票回报驱动因子的模型是capm模型，是1964年由威廉-夏普等人搞出来的。capm模型把市场上股票的风险都归结为一个风险因子beta，而beta就是我们炒股的时候，经常说的β系数。

    capm模型非常简单，但很好地揭示了市场风险与资产回报的关系，因此从60年代开始，这个模型就统治了资产定价领域，只要炒股就离不开这个模型。但这个模型有一个巨大的缺陷，就是在实践中不管用。按照原理，高beta的股票因为承担的市场风险更大，所以拥有超出市场收益的回报，但在现实中并非如此。

    1993年，尤金法玛搞出了经典的三因子模型，在capm中加入了市值和价值两个维度作为风险因子。尤金法玛发现小盘股和比较便宜的股票能长期产生超额收益，因为它们承担了更高的市场风险。三因子模型重新审视了capm模型，并且比capm更好地解释了长期股票收益的驱动因素。从90年代到现在，三因子模型统治了资产定价领域。”

    方致远顿了顿：“金融市场有个现象，任何策略，当它是独门秘籍的时候，有效性最高。使用的人越多，有效性就越低。比如海龟交易法刚出来的时候非常有效，但后面用的人多了，就有专门的短线基金公司反向操作，专门猎杀使用海龟交易法的人。他们故意利用少量资金造成假突破拉高，吸引散户入场，然后反向操作，迫使散户止损而自己获利。因为人是最大的变量，人不会像程序那样，永远按照设计走，人会根据市场的变化而变化。

    三因子模型也是这个问题，随着时间推移，无法解释的异常现象越来越多，解释力也越来越弱，大家需要一种新的模型来解释这些异常现象。最近几年国外有很多学者在做这方面的尝试，想要搞出取代三因子模型的新模型，我的五因子模型就是在这种情况下诞生的。”

    说到这里，方致远抬头看着台下的学生，道：“说到异常现象，我举个简单例子，中国股市到了12月份底，大部分时候股市成交量会下跌，股价也会下跌；而到了1月份成交量会增加，股价也会上涨，尤其是1月前半个月，很多股票都会涨几个点，甚至更多。”

    他笑着问道：“在场诸位很多是学金融的，肯定也有炒股的，不知道谁能回答这个问题？为什么12月份会跌，而1月份会涨，有人知道答桉吗？

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