シャープ・レシオ
つまり
S p 2 = ( E [ R p ] − r f ) 2 V a r ( R p ) {\displaystyle S_{p}^{2}={\frac {(E[R_{p}]-r_{\mathrm {f} })^{2}}{\mathrm {Var} (R_{p})}}}
である。この時、上の例であげたポートフォリオ A , B {\displaystyle A,B} について、 S A < S B {\displaystyle S_{A}<S_{B}} であっても、リスクプレミアムが負なので、 S A 2 > S B 2 {\displaystyle S_{A}^{2}>S_{B}^{2}} となる。よってより大きなリスクを取っているポートフォリオ B {\displaystyle B} の方がシャープ・レシオの2乗は小さくなることが分かる。ただし、シャープ・レシオが1標準偏差あたりの超過リターンという明確な意味を持っていたのに対し、その2乗がどのような意味を持つかは明らかではないし、正のリスクプレミアムを持つポートフォリオのシャープ・レシオの2乗が負のリスクプレミアムを持つポートフォリオのシャープ・レシオの2乗より小さくなることがあるので、全ての問題が解決されるわけではない。