1959年，20岁的大学生尤金·法玛受够了塔夫斯大学的罗曼斯语课程和有关伏尔泰的课程，于是他开始替一位教授打工，这名教授经营着一家股票市场预测服务机构。这份工作十分适合法玛。法玛天生就是一个强大的竞争者，他是家里第一个考进大学的人，虽然身高只有1.77米，却成了波士顿莫尔登天主教高中的明星运动员。工作中，法玛负责搜集股票以往的收益情况，从中寻找一些能为投资者提供帮助的常见数据模型，如果真能找出这些模型，那就表明股票市场具有高度的可预测性，投资者也能利用这些模型创造财富。但教授对法玛的策略总是充满疑虑，建议法玛先观察一下这些策略在现实世界中的实施效果，然后再着手投资。结果，法玛的策略总以失败告终。
这种经历让法玛备受打击，但也倍感兴奋。于是，法玛放弃了成为高中老师的计划，而是考取了芝加哥大学商学院。1965年，法玛发表了自己的博士论文，这篇论文颇有棒球统计奇才比尔·詹姆斯在20世纪80年代的那种开拓型风范。法玛依靠一系列混合数据，略带讥讽地宣称，那些股票市场操作的传统经验完全是一派胡言。法玛研究了1950~1960年间的数十种股票的收益，发现某一年收益好的股票到了次年就无法击败同类竞争股票。事实就是，法玛先前的尝试证实了，他无法击败整个市场，别人同样也不行：
一个优秀的分析师的股票收益通常会比市场好。“通常”是这句话的关键词，因为在短时期内有人能优于市场，有人却略逊一筹。
不幸的是，根据这一个标准，本书作者也算不上优秀的分析师。但令人略感欣慰的是，其他市场测评机构似乎同样也不合格。
尤金·法玛，《股市价格的行为》
尽管这篇论文后来被引用了4 000多次，但起初它和芝加哥大学其他研究生发表的文章一样名不见经传。这篇论文奠定了有效市场假说理论的基础，该理论的核心论断认为，股市的运转在很大程度上是不可预测的。当然，在短时期内一些投资者表现得更好，这就好比某晚在拉斯韦加斯的轮盘赌桌上，某些赌徒能赢得盆满钵满。但是法玛认为，从长期来看，预测者仍无法击败市场。
过去的表现不代表未来的结果
很多时候，我们都没有觉察到有限样本存在的局限性，或者在评判某人的预测结果时误将运气视为技能。当然，把技能当作运气的情况时有发生，例如，在检验某位棒球手短期内的平均击球率时，其实他的棒球技能尚佳，主要也是凭借技能得分，但噪声干扰太强时技能很容易被视为运气。
在股票市场，有关个体投资者表现的数据也充满了噪声，让人难以分辨他们的表现是好是坏。于是，“过去的表现不代表未来的结果”这句话出现在共同基金的宣传小册上是有道理的。
假设2007年你想投资一只共同基金，你主要关注的是美国股市的大盘股，如道·琼斯工业平均指数或标准普尔500指数所涵盖的股票。你咨询了亿创理财公司，该公司向你提供了几百只这类基金及其各方面信息，比如某只基金过去5年里的平均收益。当然，你最好投资EVTMX（伊顿万斯分红基金A）这类基金，该基金在2002~2006年以10%的比例连续领先市场平均值。如果你愿冒风险，可选择JSVAX（杰纳斯反向基金T），该基金选择的股票不太受大家欢迎，但在同一时期内其收益每年以9%的比例高于市场平均值。
其实，两者之间没有什么太大的差异。我对这些共同基金在2002~2006年的表现进行回顾，并将这些基金在2007~2011年的表现与前一时期做了对比，发现这些基金在不同时期的表现几乎毫无关联。EVTMX在2002~2006年被评为最佳表现基金，但在随后5年里却表现平平。表现优异的JSVAX在接下来的几年却以3%的比例连年低于市场平均值。正如法玛发现的那样，没有一只基金能一如既往地表现良好，甚至5年期限就是极限。其他研究也表明，共同基金每年的表现并非紧密相关，但也不是完全割裂开来的，所以最好的投资策略就是选择一只专业服务费用最低的基金，或是完全不理会理财公司而独自在股票市场中闯荡。
技术分析法并不能预测股市
然而，法玛对被他称为“技术分析者”的指责已经算口下留情了。“技术分析者”称，仅仅凭借过去的统计模式，而不用担心公司的盈亏，也不必管它是卖飞机还是卖汉堡，他们就能预测股市的走向（这正是法玛之前曾为之努力却遭遇失败的尝试，这类方法有一个更含蓄的叫法——技术分析。）
也许，我们应该对可怜的“技术分析者”心存同情，因为要从噪声中分辨信号实属不易。在图11–4中，我呈现了6幅股票价格走势图，其中4幅走势图是伪造的，是我用电脑随机生成的（或者，只是由一系列1和0这样的变量组成的）。另外两幅走势图则分别描述了20世纪70年代和20世纪80年代道·琼斯工业平均指数前1 000个交易日的真实走势。你能从6幅图中找出这两幅图来吗？显然这并非易事。投资者观察的股价走势也是如此，常常都将噪声误认为信号。
有效市场假说的3种形式
观察了上述类型的数据之后，法玛对有效市场假说作了修改，以便覆盖以下3种特殊形态，它们对市场不可预测性的表述越来越大胆。
第一种是弱式有效市场假说。该假说宣称，仅仅通过分析过去的统计模式是无法预测股价的。换言之，技术分析者的那些技术注定失败。
第二种是半强式有效市场假说。这种假说更进一步，认为基本分析法——观察公司的公开信息，包括公司财务状况、运营模式、宏观经济情况等——注定会失败，这种方法带来的回报通常无法打败市场（回报）。
第三种是强式有效市场假说。这一假说甚至宣称小道消息——内部交易秘密——与市场价格密切相关，但无法带来超常的回报。这一版本的有效市场假说被视为该理论的逻辑极端，大多数假说支持者（包括法玛自己）基本上都不认同这一点。相反，有确切证据表明，内部人士都可以获得超常的收益。有一个令人不安的例子，即某些公司在游说美国国会议员时通常会将公司的内部信息透漏给他们，这些议员也可以通过立法影响这些公司的命运，他们的投资收益每年都会高出市场平均值5%~10%，如此高的收益率甚至让伯尼·麦道夫这样的野心家都有些脸红。
有关弱式和半强式有效市场假说的讨论，已经成为社会科学中最热门的话题。每年约有900篇关于有效市场假说的学术论文发表，现在的金融类期刊对这一话题的讨论热度与生物学界对进化论的讨论热度类似。
有效市场假说常被误以为华尔街为自己的越轨行为寻找的借口，因为这个假说似乎在说，无论华尔街这些家伙在做什么，至少他们的行为是理性的。但其实，有效市场假说的支持者很少会这样解读这一假说。该理论建立的初衷恰恰相反：股票市场无论是在深度还是广度上都是无法预测的。当某件事物确实无法预测时，无论是美发师还是年薪为200万美元的投资银行家都无法成为常胜将军。
然而，尽管自诩“威力无边”，但该理论同样带有限制条件。其中最重要的一个限制条件就是，理论中提到的回报是随风险调整的。假设你选择的投资策略每年需承担10%的破产风险，如果未来20年你都坚持采用这一策略，那实属愚蠢之举，因为你的投资成本维持到这个时限的概率只有12%。但是，如果你真有如此胆识，那就应该获得超额利润。上述3个版本的有效市场假说都留给投资者获得超过平均收益的空间，但相应的风险也会增加。正应了那句老话，收益越高，风险越大。
另一个重要的限制条件是，有效市场假说所提及的利润是指扣除交易成本的净利润。投资者每次交易股票都会产生交易成本。在大多数情况下，这些成本都比较小，约占每笔交易的0.25%。但是，你交易得越多，交易成本累积得越多，对一个过度活跃的投资者来说，这个费用会是一笔很大的负担。这一点给了有效市场假说一定的缓冲空间。在无交易成本的地方，许多投资策略都能够产生薄利。但是在现实生活中，一个投资者需要赚足够多的钱才能支付这些额外开支，就如同扑克牌玩家得赢很多钱才足以支付一间游戏室的使用费。
追涨杀跌的股市投资策略真能获利吗？
有效市场假说的反对者有两种有效途径反驳这一假说。一种有效途径是证实有这样一些投资者，他们的赢利总是超过股票市场的平均利润。另一种有效途径则更为直接，即表明股票收益是可预测的。
有一种简单的方法可以驳倒有效市场假说，那就是证明每日的股票价格波动是相互关联的。如果星期二那天股价上扬，是否意味着到了星期三股价也会走高？如果是这样，投资者可以在股价升高时买进股票，在股价下跌时抛出或空仓，这样一个简单的策略就能帮助投资者获利。当然，这还要取决于他的交易成本的金额。
假设1966~1975年的10年里——正好是法玛毕业论文发表后的10年——我们每天都观察道·琼斯工业平均指数的收盘价格，其间道·琼斯工业平均指数的变动方向在58%的时间里都能保持一致——赢利日后接着赢利日或者亏损日后接着亏损日，在另外42%的时间里股市走势发生变动。这一切似乎不是随机发生的，一项标准的统计测试宣称，这一现象纯属偶然的概率极低，大约只有1/7 000 000 000 000 000。
但是，统计上的显著性并不等同于现实中的显著性。一个投资者并不能从这种趋势中获利，我们可以举例证明这一点。
假设一位投资者10年来持续观察这一模式——赢利跟着赢利或者亏损跟着亏损。1976年1月2日上午，他决定将10 000美元投进一只紧随道·琼斯工业平均指数走势变动的指数型证券投资基金。这位投资者并不属于被动的投资者，他决定利用这一模式，采取“追涨杀跌”的投资策略。每当股票价格下跌时，这位投资者就会抛售所有的股票，因为该模式预测出次日股票的价格会继续下跌。观察到股市开始回暖时，他才会把钱再次投入股市。10年来，他一直采取这种策略进行投资，直到1985年最后一个交易日，他十分肯定会获得大笔利润，于是便把所有的股票套现了。
这位投资者10年间究竟赚了多少钱呢？如果忽略分红、通货膨胀及交易成本等因素，凭借这个投资策略，这位投资者1976年投资的10 000美元经过10年会变成25 000美元。而另外有一位投资者采取了“买入并持有”这一简单的投资策略，10年里从未中途买入或卖出，最初投入的10 000美元最后变成18 000美元。两者相比，看来“追涨杀跌”的投资策略似乎奏效了。第一位投资者利用以往股价走势中一个简单的统计学关系，采取“追涨杀跌”策略的而获利，这一点似乎能够推翻有效市场假说。
但有一个问题：我们忽略了这位投资者的交易成本。这会使结果大不相同。假设第一位投资者仍旧采取“追涨杀跌”的策略，但每一次买入或卖出时，他都得拿出交易额的0.25%作为佣金给经纪人。由于这项策略共需要交易上百次，这些看似小额的佣金却会一点点地把他的利润“榨干”。事实上，如果扣除该策略10年产生的交易成本总额，10 000美元的投资最终就只剩下1 100美元了，不但没有获得任何利润，就连最初投入的那笔钱也几乎损失殆尽。在这个案例中，股市收益确实具有一定的可预测性，但还不足以凭此获利，所以有效市场假说仍然成立。
还有一个问题，即该模式会自我消退。在21世纪初的54%的时间里，股市走势都发生了变动，而没有遵循“赢利跟着赢利或者亏损跟着亏损”这一模式，这和前一个10年的情况正好相反。在这样的股市环境中，如果某位投资者从2000年1月起采取“追涨杀跌”的投资策略，10年后，在没有扣除交易成本的情况下，原来10 000美元的投资就只能剩下4 000美元了。若是再扣除交易成本，就只剩下可怜的141美元了，几乎99%的本金都亏掉了。
这个案例就是告诉大家，请不要尝试这种投资策略。这种策略与“石头剪子布”游戏十分相似，风险都极高，它所产生的交易成本将会吞噬你的利润，还会侵蚀你的本金。正如法玛与他的教授觉察到的一样，那些看似太过准确而显得不真实的股市投资策略通常是不真实的。如同预测地震发生频率的历史模型一样，股市似乎就像一座炼狱——它的数据既不完全随机，也不完全不可预测。然而，股市的情况更加棘手，因为它的数据不是用来描绘某种自然现象，而是人类的集体行为。如果你在探寻一种模型，尤其是那些看似显而易见的模型，那么你找到这种模型的概率和其他投资者是相同的，模型中的信号会抵消噪声，甚至还会出现自行消退的状况。
当有效市场假说遇到非理性繁荣
另一个对有效市场假说的有力挑战来自持续上扬的股价，比如20世纪90年代和21世纪早期科技股价格的飞涨。1998年年末到2000年年初，纳斯达克综合指数比之前高2倍多，但是此后两年，所有（以及另外一些）收益便全部散尽了。
一些在纳斯达克证券交易所上市的股票价格，看似明显不合理。在网络公司日益繁荣的时候，科技公司的市场价值约占美国所有股票市值的35%，这意味着这些科技公司的产值很快就会占到私有部门总利润的1/3。有趣的是，科技本身的发展确实大大出乎众人意料。如果在2000年向一位投资者展示苹果平板电脑，并告诉她在未来10年内，当她飞行在密苏里州10 500米高的上空时可以通过苹果平板电脑浏览网页，可以用Skype和远在中国香港的家人通话，她听后会有何反应？这位投资者肯定会说苹果公司的股价将会“钱”途无限吧。
然而10年之后，到2010年，科技公司的产值贡献只占所有经济活动总量的7%。类似苹果公司这样的企业多出一家，就会有数十家Pet.com这类公司破产。但是，投资者似乎觉得每一家科技公司都会成为赢家，认为它们之间不存在相互竞争，于是他们会产生一种不切实际的想法：整个科技行业都将获利。