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解释平均股票回报的差异（Mehra＆Prescott，1985年），使我们专注于多因素模型àlafama and French（1993）。文献将无法解释的投资组合视为未知风险的文献所采用的方便捷径，并仅将其添加到现有因素中并没有使人们寻找新的“异常”，即，其风险调整后的资产的资产与某个公司特征的分配相对可显着分布，而无需在一个相应的曝光中分配，而无需与某些预先确定的风险更改相应的变化。随着时间的流逝，已经记录了许多预测预期收益横截面变化的因素（Harvey等，2016； Hou等，2015）。这种“因子动物园”受到了批评，要么是因为对拟议因素的实际有用性有疑问（McLean＆Pontiff，2016年），或者是因为在考虑模型中有如此多的风险来源时，他们面临的挣扎，以解释这些经验发现。
资产定价和机器学习：关键评论
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