バックテスト基礎

EAの「リカバリーファクター（RF）」をPF以上に重視すべき理由

公開 2026.06.17 最終確認 2026.06.17 Backtest

EAの性能を評価する際、プロフィットファクター（PF：総利益÷総損失）は「勝率と利幅のバランス」を示すに過ぎず、実際に運用した際に負うリスクの大きさ（恐怖度）を測れません。 実運用において最も重視すべきは、リカバリーファクター（RF：純利益 ÷ 最大ドローダウン）です。RFは「そのEAが抱えた最大のリスク（谷の深さ）に対して、どれだけのリターン（山の高さ）を

EAの「リカバリーファクター（RF）」をPF以上に重視すべき理由

結論

EAの性能を評価する際、プロフィットファクター（PF：総利益÷総損失）は「勝率と利幅のバランス」を示すに過ぎず、実際に運用した際に負うリスクの大きさ（恐怖度）を測れません。 実運用において最も重視すべきは、**リカバリーファクター（RF：純利益 ÷ 最大ドローダウン）**です。RFは「そのEAが抱えた最大のリスク（谷の深さ）に対して、どれだけのリターン（山の高さ）をもたらしたか」を示す、EAの「真の資金効率・投資効率」を表す究極の指標です。

なぜEA運用で重要か

「PFが2.5のEA」と聞くと非常に優秀に思えますが、もしそのEAが「10万円稼ぐ過程で、一時的に9万円の含み損（最大ドローダウン）を抱えていた」としたらどうでしょうか。この場合、RFは「10万 ÷ 9万 ≒ 1.1」となり、投資効率としては最悪です。運用者は心臓が縮み上がる思いをしながら、ようやく10万円を得たことになります。 逆に「PFは1.3」と地味でも、「10万円稼ぐ過程で、最大でも2万円しか資金が減らなかった」なら、RFは「10万 ÷ 2万 ＝ 5.0」となり、極めてリスクを抑えたで精神的にも楽な、超優秀なEAと言えます。

仕組み・条件

計算式のおさらい：

• PF (Profit Factor) ＝ 総利益 ÷ 総損失 （1.0以下はマイナス）
• RF (Recovery Factor) ＝ 純利益 ÷ 最大ドローダウン

RFの目安（長期間のバックテストにおいて）：

• RF 10.0 : 過剰最適化（カーブフィッティング）を疑うべき異常値

バックテストやリアル運用で壊れるポイント

• 取引期間を無視したRFの罠: RFは純利益を使うため、「テスト期間が長ければ長いほど（利益が積み上がるため）数値が良くなる」性質があります。例えば「1年でRFが3.0のEA」と「10年でRFが3.0のEA」では、前者のほうが圧倒的に優秀です。期間を無視してRF単体の数字だけで比較すると、評価を誤ります。
• そのため、年平均に直した「年間リカバリーファクター（Yearly RF ＝ RF ÷ テスト年数）」という独自指標を使って比較する開発者も多いです。

どう確認するか

MT5のバックテストレポートには「リカバリーファクター」が標準で出力されます。 ご自身のEAのレポートを開き、PFだけでなくRFの数値を確認してください。もしテスト期間が5年以上あるにもかかわらずRFが2.0を下回っている場合、そのEAは「リターンに対して抱えるリスク（含み損）が大きすぎる」ため、ロットを上げられず、結果として資金が効率よく増えないシステムだと判断できます。

自分の検証スタンス

私はEAを採用するかどうかの最終決断を、「年間RFが1.0以上（できれば1.5以上）あるか」で下しています。 つまり、「1年間の運用で、過去最大のドローダウン額と同じ、あるいはそれ以上の利益を稼ぎ出せるか」という基準です。これが達成できるEAであれば、一時的なドローダウンに遭遇しても「1年稼働させれば余裕で取り返せる」という精神的支柱となり、途中停止（パニックストップ）を防ぐことができるからです。

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免責

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