エフエックス取引におけるシャープレシオと回復率についてとても詳しく知りたい。

FX取引におけるシャープレシオと回復率を徹底解説

リスクを知り、効率を高め、長く生き残るトレードを目指す

FX取引で成功をつかむうえで、単に「どれだけ儲けたか」だけでは十分ではありません。
大切なのは「どれだけ安定して利益を出せたか」「損失からどれだけ素早く回復できたか」という視点です。

このバランスを測る代表的な2つの指標が「シャープレシオ」と「回復率（リカバリーファクター）」です。
この記事では、それぞれの定義、計算方法、数値の解釈、そして実際の活用法まで詳しく解説します。

シャープレシオ（Sharpe Ratio）は、アメリカの経済学者ウィリアム・F・シャープが提唱した「リスク1単位あたりで得られる超過リターン」を測る指標です。

FX取引で言えば、「どの程度の価格変動リスクを取って、その分どれだけ有効に利益を上げたか」という尺度になります。

計算式：

$\frac{E[R_p – R_f]}{\sigma_p}$

ここで、

FXでは日次や週次のデータをもとに計算し、年率換算して評価するのが一般的です。

例：
年間リターン15%、無リスク金利2%、標準偏差10%の場合、

$\frac{15 – 2}{10} = 1.3$

ファンド業界でも、1を超えるかどうかが最低目標とされます。
高レバレッジ戦略やスキャルピングではボラティリティが高くなるため、値が低く出る場合があります。

どんなに優れた戦略であっても必ずドローダウン（資金の一時的減少）は発生します。
その損失をどれだけ効率的に取り戻せるかを測るのが、「回復率（Recovery Factor）」です。

計算式：

$\frac{総純利益}{最大ドローダウン}$

例：
総利益が20万円、最大ドローダウンが8万円であれば、

$\frac{20}{8} = 2.5$

つまり、最悪期の損失の2.5倍の利益を生み出したということです。

多くのシステムトレーダーやプロファンドでは「3以上」を合格ラインとしています。

これらを合わせて分析すると、単純な勝ち負けではわからない戦略の“耐性”を数値化できます。

実践的アプローチ：
トレーダーやファンドマネージャーはまず「回復率」で生存可能性を確認し、その後「シャープレシオ」で取引効率を比較します。

python

import numpy as np

import pandas as pd

def sharpe_ratio(returns, rf=0.0, periods=252):
excess = returns – rf
return (excess.mean() / excess.std()) * np.sqrt(periods)

def max_drawdown(equity):
roll_max = equity.cummax()
drawdown = equity / roll_max – 1
return drawdown.min()

def recovery_factor(equity):
net_profit = equity.iloc[–1] – equity.iloc[0]
dd = abs(max_drawdown(equity))
return net_profit / (dd * equity.iloc[0])

# 使用例
# equity = pd.Series([…]) # 口座残高の時系列データ
# returns = equity.pct_change().dropna()
# print(sharpe_ratio(returns), recovery_factor(equity))

FXで生き残る鍵は、「一時の利益」ではなく「持続的な安定収益」と「回復の速さ」です。
リスクと回復、その2つを数字で管理できるようになった時、あなたのトレードは確実に一段上のレベルに進化します。