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流动性调整 CAPM：Pastor-Stambaugh 加流动性因子，把『别人缺流动性时你也缺』的风险定成溢价。模拟里流动性 Beta 组合收益 −8.3%→+21.3%，定价误差降 69.9%，附 Python 与五类陷阱。

CAPM 说高 beta 高收益，杠杆约束却让高 beta 被高估、低 beta 被低估。300 股 20 年模拟：SML 实际斜率 2.1% 远低于理论 5.8%，杠杆中性的 BaB 组合年化 1.6%/Sharpe 0.33/beta≈0 截获正 alpha，附完整 Python（高阶）。

CAPM 说高风险高收益，数据却说低风险高夏普。本文用 200 只股票、20 年月度数据复现低波动异象：低波动组年化 15.8%/Sharpe 1.06/回撤−13% 全面优于高波动组，CAPM 实际斜率仅 1.7% vs 理论 6.6%，附完整 Python（高阶）。

好公司该贵？Asness 等的质量因子(QMJ)说高盈利/低杠杆/稳成长的公司被系统性低估。300 股 20 年模拟：质量五分位收益单调上升，QMJ 因子年化 2.7%/Sharpe 0.90/beta−0.18 截获正 alpha，附完整 Python（高阶）。

GMM 广义矩估计在资产定价中的应用：用矩条件替代强假设 - halo的技术博客

CAPM 解释不了规模/价值/盈利异象，Fama-French 用五因子把截面收益拆开。本文用受控模拟构造五因子与 6 个检验组合，演示 CAPM 伪 alpha 如何被 FF3 吸收规模价值、再被 FF5 吸收盈利投资，附 A 股真实数据落地路径。