在最近的金融危機之後，風險與報酬間的關聯，再次引起金融市場的討論；隨著股市一次次地崩盤，市場對理論的信任也一點點地削弱。
一九六○年代，美國基金管理業蓬勃發展，造就了幾位風雲人物，如Ned Johnson（富達投資創辦人）與華裔的蔡志勇（Gerald Tsai），都是相當知名的基金經理人。在那個年代，他們幾乎成了國家英雄（至少在六八年股市崩盤前是這樣的）。
六八年之後，股市步入了十四年的空頭，這時金融人士才開始質疑：市場到底能否打敗大盤？這也讓「資本資產定價模型」（Capital Asset Pricing Modle，ＣＡＰＭ）與「效率市場理論」（efficient market theory）大行其道。
ＣＡＰＭ的基礎非常簡單，就是風險愈高，報酬愈高，Beta值的觀念也是由此衍生。據此，Ned及蔡志勇就未必如此出色了，他們只不過投資了最具風險的標的，又碰上股市上揚，績效便顯得鶴立雞群了；而五○、六○年代是景氣大蕭條後的第一個多頭市場。
至於效率市場理論，是指一家公司的任何訊息都已經反映在股價上了，所以即使我們更進一步了解這家公司，也不可能產生更高的價值。根據這兩個理論，我們只要做到高度多元化的投資組合就夠了，比方是投資指數型基金。
但在最近的金融危機之後，風險與報酬間的關聯，又再次引起金融市場的討論；隨著股市一次次地崩盤，市場對這兩個理論的信任也一點點地削弱。事實上，信服效率市場理論的人有限，因為這無法解釋定期性的崩盤現象；假設一檔股票今天一百元，明天股市崩跌後卻只剩七十五元，這要怎麼解釋呢？
而ＣＡＰＭ也開始遭受金融人士的攻擊，他們認為，實務上並無法證明風險與報酬之間的相關性；更糟的是，實際上的風險是無法衡量的。風險常被定義為「價格波動」，但其實大有疑義。
首先，空頭市場的波動性高過多頭市場，主要是成交量萎縮，而且空頭的報酬率較低。其次，《黑天鵝效應》一書作者Nassim Taleb則認為，主要事件（黑天鵝）引發股市大幅波動，但這些事件的發生完全是隨機的，且具有不可預測性。另有人認為，有其他因素比風險或波動性更適合用來預測報酬率。例如諾貝爾經濟學得主Paul Samuelson提出的市場「個體效率、總體無效率」理論，意指市場面對總體往往無效率，如經濟和市場變動的方向。
還有人提出，風險與報酬間的替代關係為零，而非一；意即每提高一單位的風險，卻未必會增加等量的報酬，所以我們應該只買最安全的資產或藍籌股。雖然Ned及蔡志勇未能在長期空頭市場中持續他們的豐功偉業，但美股在六八年十二月創下高峰後開始走跌，至七一年中來到谷底，跌幅三六％，他們的基金管理公司績效卻依舊亮麗。
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