概率分布（probability distribution）一個隨機變量所有可能產(chǎn)生的不同結(jié)果對應著不同的概率。
離散隨機變量（discrete random variable）該類隨機變量的取值結(jié)果是可以被窮舉的，并且每一個結(jié)果的發(fā)生概率也都是可以被計算的。
連續(xù)變量（continuous variable）連續(xù)變量取值的結(jié)果是無限的因此不可以被窮舉。
概率密度函數(shù)（probability density function）可以幫助我們解決連續(xù)變量的概率計算問題。
累積概率函數(shù)（comulative probability function）這一函數(shù)的公式表達為F(X) = P（X<=x)
離散均勻分布（discrete uniform distribution）是最簡單的一類離散分布，隨機變量取任何數(shù)值的發(fā)生概率都是相同的。
伯努利試驗（Bernoulli experiment）在同樣條件下，重復的、相互獨立的對一個隨機變量進行試驗。其特點是該試驗只存在兩種結(jié)果，即事件成功發(fā)生（X=1）或事件失?。╔=0），這里研究的變量稱為伯努利隨機變量（Bernoulli random variable）
二項分布（binomial distribution）重復N次的伯努利試驗后得到的概率分布，它是一個衡量事件發(fā)生次數(shù)的概率分布。
二叉樹（binomial tree）多用于股價的預測
連續(xù)均勻分布（continuous uniform distribution）是最簡單的連續(xù)分布，圖形表現(xiàn)為一條直線，并且分布變量的取值范圍存在上限與下限。
正態(tài)分布（normal distribution），也成為了常態(tài)分布，又名高斯分布。正態(tài)分布的偏度（skewness）=0表示正態(tài)分布是一個關(guān)于縱軸左右對稱的分布，
一個置信區(qū)間（confidence interval）是一個區(qū)間范圍的概念。它代表了我們所要顧及的參數(shù)將以一個給定的概率被包含在這個區(qū)間之中。比如68%的置信區(qū)間表示我們有68%的信心認為樣本的取值介于均值正負1倍標準差之間。相對應的，90%置信區(qū)間是1.65倍標準差，95%對應1.96倍，99%對應2.58倍。
標準正態(tài)分布（standard normal distribution）是一種特殊的正態(tài)分布，即Z分布。隨機變量均值為0，方差為1。
超虧風險（shortfall risk）投資的收益率小于最低要求回報率的風險，即投資者面臨Rp<RL的風險，此處RL（rhtreshold level return）代表最低要求回報率。
羅伊第一安全比率（Roy‘s safety-first criterion）假設組合收益率服從正態(tài)分布，投資者想要最小化P（Rp<RL），就等同于最大化第一安全比率（SF ratio），其中SF ratio代表了平均收益率與最小要求收益率的距離，再將其除以組合收益的標準差便得到了以標準差為單位的標準距離。
第一安全比率衡量了組合資產(chǎn)收益率低于其最低要求回報率的程度，組合收益的第一安全比率越大，意味著組合資產(chǎn)收益率低于最小要求回報率的發(fā)生概率就越小，那么投資者投資該組合的安全性也就越高。
第一安全比率和夏普比率非常相似，唯一的不同在于第一安全比率的超額收益是基于最小要求回報率的，而夏普比率是基于無風險利率。
對數(shù)正態(tài)分布（lognormal distribution）如果隨機變量lnX服從正態(tài)分布，那么隨機變量X就服從對數(shù)正態(tài)分布。在金融市場中，資產(chǎn)的價格都是大于零的，因此，我們一般用對數(shù)正態(tài)分布來擬合資產(chǎn)價格的分布，用正態(tài)分布來擬合資產(chǎn)收益率。
蒙特卡羅模擬（monte carlo simulation）是一種統(tǒng)計方法，通過正態(tài)分布生成隨機數(shù)，擴充原先的數(shù)據(jù)量。