动量因子不在Fama-French三因子模型中的根本原因在于时间先后差异：三因子模型（1993年提出）早于动量因子的学术发现（Jegadeesh和Titman在1993年后期发表），因此模型设计时动量效应尚未被系统证实，自然未被纳入。
Fama和French在1993年构建三因子模型时，仅纳入了当时已被广泛验证的因子：市场风险溢价、规模（小市值效应）和价值（高账面市值比效应）。动量效应虽然在此前零散研究中有所提及，但直到1993年Jegadeesh和Titman发表经典论文《Returns to Buying Winners and Selling Losers》，才系统性地证明了过去3-12个月涨幅较高的股票（赢家）在未来会继续跑赢跌幅较大的股票（输家）。三因子模型在同年发表，但动量因子的实证证据几乎同时才出现，因此Fama和French没有足够的时间将其纳入模型框架。
后续研究很快弥补了这一缺口。Carhart在1997年提出四因子模型，在三因子基础上加入了动量因子（Up minus Down, UMD），显著提升了模型对股票收益的解释力。Carhart模型成为学术和实务界评估基金绩效的标准工具。此外，Fama和French本人也在后续研究中承认了动量的重要性，并在2015年的五因子模型中加入盈利能力和投资因子，但未直接纳入动量——部分原因是动量因子与短期反转效应存在交互，且其收益来源尚未被完全归因于风险补偿。
因子时效性与模型局限
因子模型本质上是基于历史数据的统计归纳，其有效性与市场环境、投资者行为及制度变迁密切相关。动量因子在1990年代后才被广泛接受，说明投资理论是逐步演进的，而非一成不变。固守旧模型（如仅使用三因子）可能导致对投资组合收益来源的误判，例如：
- 忽视动量策略的贡献，将动量收益错误归因于市场或价值因子
- 在动量效应显著的市场中（如A股、美股），低估策略的实际风险调整收益
投资者应关注因子的时效性和互补性，定期审视模型是否适应当前市场。多因子模型的核心价值在于捕捉不同维度的收益来源，而非追求“完美模型”。
常见问题
动量因子为何在A股市场效果与美股不同？
A股市场散户占比高、换手率大，动量效应往往表现为短期反转（1个月以内）和中长周期动量（6-12个月）并存。多数情况下，A股的动量因子在6个月以上窗口有效，但短期（1-3个月）反转更明显。投资者需要根据具体市场周期和交易频率调整动量定义，避免直接套用美股参数。
现在是否有包含动量因子的最新多因子模型？
是的。除了Carhart四因子模型，**Fama-French五因子模型（2015年）**虽未直接包含动量，但许多学术和商业模型（如Barra、MSCI的因子体系）已将动量作为独立因子。实务中，多因子模型通常包含5-8个因子，动量、低波动、质量等因子与三因子并行使用。
如何判断当前模型是否已经过时？
关注两个信号：一是模型对近期收益的解释力（R²）是否显著下降，例如低于80%；二是因子收益是否出现系统性失效，如价值因子在低利率环境中长期跑输。定期回测模型在各市场周期（牛市、熊市、震荡市）的表现，并与最新学术文献对比，可判断是否需要调整。