资本资产定价模型（CAPM）问世以后，很多学者就在有效市场假说条件下对其进行了实证检验。Black，Jensen和Scholes（1972）及Fama（1973）对1969年以前的数据进行检验，结果证明了CAPM模型的有效性。但对此后数据的检验，CAPM模型却缺乏说服力，许多影响股票收益的其他因素陆续被发现。

　　Ross（1976）提出了套利定价模型（ATP），模型认为如果市场未达到均衡状态的话，市场上就会存在无风险套利机会，并且用多个因素来解释风险资产收益。然而，用因子分析法检验APT时存在一个缺点，即该方法无法告诉我们具体的因子是什么，难通过因子分析去识别影响证券收益的背后因素。

　　Chen，Roll和Ross（1983）给出了一组能够广泛反映宏观经济的因素。这些因素包括行业产出指数、非预期通货膨胀、违约风险溢价的变化（用AAA级公司债券与BBB级公司债券到期收益率的差值衡量）、利率期限结构的意外变化（用长期政府债券和短期政府债券的到期收益率的差值衡量）。

多因子投资策略因子的发掘

　　因子的发掘过程主要采用Fama-French三因素方法。首先，将所有股票样本按照市值规模分成不同的股票池样本。其将需要研究的股票池样本中股次，对于需要进行研究的因子，按照待测因子由高到低分成五档，分别计算每一档的月平均收益率，并计算较高档与较低档月平均收益率差额。如果在同一个股票池样本中，该差异与该档股票的平均回报率之间存在着显著的相关性，则可以认为，在控制了市值因素的影响后，该因子与股票回报率有较高的相关性。

　　最后，选择具有显著相关性的因子，并应用该因子进行选股，测试所构建的投资组合是否可以认为该因子是以显著地跑赢或者跑输指数。此外，在最基本分析的基础上，还可以控制行业等其他市值外的控制因素进行更细的分类，对不同股票池的样本进行测试，或者在牛市、熊市等不同市场条件下测试因子以提高因子选择的准确性。

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