Fama-French五因子模型 (Fama-French Five-Factor Model) 是由诺贝尔经济学奖得主Eugene Fama和他的长期合作伙伴Kenneth French共同创建的一个用来解释股票收益的著名模型。简单来说，它就像一个升级版的“股票收益解码器”。传统的理论认为，股票的风险和收益主要由其与整个市场的联动性决定，但法马和弗伦奇发现这远远不够。他们认为，除了市场风险外，一家公司的规模大小、估值高低、盈利能力强弱以及投资策略是保守还是激进这另外四个因素，同样在很大程度上决定了其股票的长期回报。这个模型为我们从更丰富的维度去理解和寻找那些可能带来超额收益的优质股票，提供了一套强有力的分析框架。
在投资世界里，学者们一直想搞清楚一个终极问题：到底是什么决定了股票的收益率？ 最早，学术界的主流答案是资本资产定价模型（CAPM）。这个模型非常简洁，它认为唯一的决定因素就是市场风险，用一个指标——贝塔系数（Beta）来衡量。如果一只股票的贝塔系数大于1，就意味着它的波动比市场更大，风险更高，因此投资者会期望它带来更高的回报。 然而，现实世界总比理论复杂。人们发现，CAPM模型并不能解释所有的现象。比如，为什么从长期来看，小公司的股票表现总是比大公司要好？为什么那些看起来“便宜”的价值股，收益率常常跑赢那些光鲜亮丽的成长股？ 为了解答这些“异象”，法马和弗伦奇在1993年提出了一个里程碑式的模型——Fama-French三因子模型。他们在市场风险之外，又加入了两个新的解释变量：
这个三因子模型在当时取得了巨大的成功，成为了金融学术界和业界的新标杆。但两位学者并未就此止步。他们继续深挖数据，发现即使在三因子模型下，依然有一些收益规律无法被完美解释，尤其是一些与公司基本面质量相关的规律。于是，在2015年，他们再次对模型进行了“豪华升级”，加入了另外两个因子，形成了今天我们所说的“Fama-French五因子模型”。
五因子模型就像为我们提供了五把钥匙，去开启股票收益的秘密。每一把钥匙都代表着一种能够系统性影响股票长期回报的特征。
这把钥匙是“元老”，继承自CAPM模型。它衡量的是股票相对于整个市场的波动性。如果市场上涨1%，你的股票上涨1.5%，那它的市场风险就比较高。这是理解股票收益的基石，毕竟“水涨船高”或“覆巢之下，安有完卵”是股市最基本的逻辑。
SMB是“Small Minus Big”的缩写，即小市值公司减去大市值公司。这个因子告诉我们，从历史长河来看，小公司的股票平均回报率要高于大公司。这可能是因为小公司成长潜力更大，也可能是因为它们受到的关注较少，风险更高，因此需要更高的回报来补偿投资者。这为喜欢“寻宝”的投资者指明了一个方向：别只盯着那些巨无霸。
HML是“High Minus Low”的缩写，即高账面市值比公司减去低账面市值比公司。账面市值比可以简单理解为公司净资产和市值的比率，比率越高，说明股票的“性价比”可能越高，即价值股。这个因子验证了价值投资的古老智慧：买入并持有那些被市场低估的“便宜好货”，长期来看往往能获得不菲的回报。
RMW是“Robust Minus Weak”的缩写，即强盈利能力公司减去弱盈利能力公司。这是新增的两个因子之一。它指出，那些经营性盈利能力更强的公司（比如拥有更高的股本回报率ROE），其股票的未来回报也倾向于更高。这再好理解不过了——能持续赚钱的好公司，当然是更好的投资标的。它提醒我们，投资不仅仅是买便宜，更要买优质。
CMA是“Conservative Minus Aggressive”的缩写，即保守投资公司减去激进投资公司。这是另一个新增因子，也最有趣。它发现，那些在投资上比较保守（比如资产扩张速度较慢）的公司，其股票回报反而优于那些大举扩张、四处并购的激进投资公司。这似乎有点反直觉，但背后的逻辑是：高质量的增长比不计后果的扩张更重要。一家公司如果能审慎地使用资本，而不是盲目地“摊大饼”，往往更能为股东创造长期价值。
对于普通投资者而言，我们不必去亲自计算这些复杂的因子模型，但其背后的投资哲学却是人人可以借鉴的宝贵财富。五因子模型就像一位投资大师在对我们谆谆教诲：
在实践中，我们可以通过投资那些追踪特定因子的指数基金（Index Funds）或交易所交易基金（ETFs）（有时被称为“Smart Beta”或“因子ETFs”），来便捷地将这些理念付诸实践。例如，你可以寻找专注于价值、小盘或高质量（盈利能力）的基金，从而让自己的投资组合也能享受到这五大因子的“智慧之光”。