CAPM最大的問題就是不準,因為他的假設都跟現實世界落差太大,如效率市場、完美市場假設,再來是他的參數差一些,無風險利率實際會比基準利率低一點點,要扣掉有的沒的手續和成本;如果投資組合有混合不同性質的商品,那市場預期報酬率就會不好取,取到不準的rm會讓誤差擴大;最後問題最大的β,會因為取樣時間不同而差異劇烈,而且β本身是一直在動而不是定值,所以用rolling β比較貼近實際情況,這些參數通通都要tune過才可以用此外還有CAPM本身的缺失,因為他建模是來自簡單線性回歸,所以無法擬合非線性的問題,很不巧的絕大部分金融市場非線性,不準確不是他的錯,再來是無法應對短期波動,這是簡單線性回歸的通病,要搭配時間序列模型來輔助使用,這也導致他無法用在短期預測,只能做為長期趨勢的理性預期,還有進行不花多少成本的簡單評估