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很多人可能会认为，香农的远见卓识让他在挑选技术股票时占据优势。在20世纪五六十年代，香农站在历史的前沿。他预见到数字革命的发生，并把钱押在这上面。普通的华尔街分析师都根本无法像香农一样预测未来，更不用说普通的投资者了。
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这不可能会让顽固笃信市场有效性的人信服。香农的几乎全部收益都来自其聪明地（或幸运地）挑选出的3只股票。3个数据点并不具备太大的统计显著性，科学依据需要重复性。
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重复性一直都是学术文献中对有效市场理论假说（EMH）进行广泛重新评估的要点。从20世纪80年代开始，计算机和数据库让金融学者们可以根据投资者的偏见挑选出历史数据，而这些偏见可能展现出市场的无效性。他们发现了大量令人印象深刻的偏差数据，足以在期刊上发表一篇相关文章。
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学界讨论的“不合理”效应包括：P/E效应（低价格——收益比率的“价值股”，据推测应该比其他股票表现更好）、规模效应（小公司比大公司收益更高）、元月效应（股票市场1月份公布的收益更高）、星期一效应（星期一的收益低），甚至还讨论了天气效应（市场收益与晴天有关联）。
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报告中的偏见几乎没有能通过重复性测试的。一旦某种“效应”被曝出，立即就会出现另外一种数据更多或者含有更现实假设的研究表明之前的效应并没有报告的那么具有统计显著性，或者根本不存在，或者第一次出版后就已经消失，很可能是因为人们开始试图利用这种效应。
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经济学家和投资组合经理人理查德·罗尔（Richard Roll）在1992年抱怨称：“我本人曾用学者们研究出来的每一种异常的预见性策略为我自己和客户做投资，我一定要在这些所谓的市场无效性中赚一笔……如果日复一日投资者们都无法通过系统的方式有所收获的话，那么很难说信息没有被恰当地嵌入股票价格中。”
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大多数信奉有效市场假说的经济学家们都承认，确实存在一些市场异常无效的情况，但他们不屑理睬。那些看起来似乎战胜了市场的交易员或者对冲基金只是运气好罢了，最终都会像长期资本管理公司或者永福基金一样走向破产。没有人真正获得了超额的风险调整后收益。
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辩论的另一方常常要对这种挑战加以回答。很多论文中都几乎没有提出利用报告中的偏差情况获利的方法。比方说，如何利用天气效应赚钱？如果这种效应真的存在，那么曼哈顿的天气预报就能在预测纽约证券交易所当日表现时提供一点优势。好吧，那你就可以在晴朗的纽约购买股票，然后在大雾重重的伦敦卖空股票（如果这是天气预报倡导的）。与良好的对冲操作不同，股票不会在纽约下跌、在伦敦上涨，这根本不具有逻辑必然性，无论天气如何。你可能会在交易两端都遭遇失败。这种风险以及大笔交易费用（天气每天都在变化）使得这一计划不可能被用来获得超额风险调整后收益。
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文献中提到的“效应”和成功的套利者使用的效应之间几乎没有重叠。大多数研究涉及的都是相对简单的股票选择或者市场实际揣测系统，这是投资者的时尚。在延长期成功进行基础分析的极少数投资者都是对人或者价格——收益比率的评判者。沃伦·巴菲特的超额收益可能都源于他在阅读资产负债表时的发现。这不可能通过任何从数据库中调用“官方”数据的模型而捕捉到。
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在1984年的一次演讲中，巴菲特让他的听众想象一下所有2.15亿美国人都结成对子向一次抛硬币活动下注1美元。猜错的人被淘汰并把他的1美元交给猜对的人。
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第二天，所有猜对的人再结成对子玩这个游戏，现在赌金为2美元。输家被淘汰，然后当天的赢家将持有4美元。游戏继续，每天的赌金都翻倍。20次抛掷后，游戏中将剩下215个人。每个人持有的钱都将超过100万美元。
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根据巴菲特的说法，这些人中，有些会把他们的方法写成书，书名就叫“我是如何在20天中每天早上工作30秒就将1美元变成100万美元的”（How I Turned a Dollar into a Million in Twenty Days Working Thirty Seconds a Morning）；有些则会去纠缠象牙塔中说不可能做到这一点的经济学家们：“如果不可能做到，那我们这215个人是怎么回事？”“然后商学院的一些教授将很可能会粗鲁地提出一个事实，如果2.15亿个猩猩也去做类似的运动，结果也是一样的——连续赢了20次的215只自负的猩猩。”
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那么，什么样的证据可以说服我们相信有人可以很好地选择股票战胜市场呢？每年，晨星公司评级都会报出表现优于市场或者其他同行的互惠基金经理人。其中有一些连续多年蝉联评级榜单顶端。他们的基金广告给人留下了深刻印象，让人们认为过去的这些傲人的记录说明该基金具有超前的预测能力（忽略保留条款）。但是正如巴菲特讲的故事所说，肯定会不可避免地存在一小部分非常幸运的经理人可以实现长期的傲人成绩。
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根据决策而不是年份来衡量记录是合理的。所做的决策利润越丰厚越好，也更有说服力（更不像大猩猩），外界观察者至少能够理解股票选择背后隐含的一些逻辑。股票选择通常是主观的，建立于很多因素基础上，对于一个投资者或者其他任何投资者来说都很难理解基金经理人在做什么。当没有其他人能够理解一个经理人选择股票的逻辑时，你也不可能说服一个怀疑论者让他相信这个经理人获得的收益不只是靠运气。
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赌神数学家：战胜拉斯维加斯和金融市场的财富公式 指标计划
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战胜股市的最佳案例之一涉及一个被称为“统计套利”（statistical arbitrage）的计划。为了在股市中赚钱，你必须低买高卖。为什么不让电脑来告诉你哪只股票价低，哪只价高呢？从概念上讲，这就是统计套利。基础分析在决定购买哪只股票时要考虑大量因素，其中很多是用数字表示的。如果这个过程具有任何有效性，那就应该是可以实现自动化操作的。
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早在1979年时，爱德华·索普就已经开始追寻这个想法。这成为普林斯顿-纽波特公司为人熟知的“指标计划”的发现结果之一。加州大学尔湾分校的前任教授杰罗姆·巴塞尔（Jerome Baesel）负责这个项目的研究，是索普说服他来普林斯顿-纽波特公司全职工作的。
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基础分析是通常购买股票并持有几个月、几年或者几十年。持有股票的时间越久，大幅度战胜市场就越困难。比方说，你被说服相信一只股票的售价只是其“真正”价值的80%，这是个不错的折扣。如果市场在一年的时间里按照你的思维方式行事，你将能够在出售这些股票时获得25%的利润（高于其他任何收益：这25个百分点就是你“战胜市场”的幅度）。
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如果市场花费20年时间才意识到低估了该股票的价格，这种缓慢的重新估价将只会在你多年来的年收益率上增加1.1%左右。打算战胜市场的长线投资者必须要找到现在被严重低估的股票，而且必须能够预测遥远的未来可能发生的情况。二者都是很难的要求。
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相反，索普和巴塞尔的研究焦点在短线上。他们的软件可以挑选出在前两周按照百分比计算上下浮动最大的股票，这些浮动是根据股息和股票拆分进行的调整。这些公司都曾因为或好或坏的消息令市场震惊。他们发现上浮的股票在短期内回落的趋势很强烈，而下跌的股票又趋于上浮。
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这与“大势投资者”们下赌注恰恰相反。这就很好地验证了那句老话：有时候即使没有消息，市场也会反应过度。然后情感消退，钟摆又摆回原点。
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索普和巴塞尔利用投资组合进行试验，他们购买“跌幅最大的”股票并卖空“涨幅最大的”股票。只要他们购买了足够多的股票，这种做法就可以提供良好的对冲，足以对抗一般的市场波动。他们推断可以获得大约20%的年收益。讽刺的是，这却成了绊脚石。普林斯顿-纽波特公司已经实现了这个目标，而且在其他交易中获利更高（从1980年到1982年连续获胜，扣除20%费用后，年收益分别为28%、29%和30%）。涨幅最高加上跌幅最高的股票投资组合也比普林斯顿–纽波特的其他交易变数更大。
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尽管这个概念很精妙，但普林斯顿–纽波特根本用不上，因此指标计划被搁置。
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