概率分布（probability distribution）一个随机变量所有可能产生的不同结果对应着不同的概率。
离散随机变量（discrete random variable）该类随机变量的取值结果是可以被穷举的，并且每一个结果的发生概率也都是可以被计算的。
连续变量（continuous variable）连续变量取值的结果是无限的因此不可以被穷举。
概率密度函数（probability density function）可以帮助我们解决连续变量的概率计算问题。
累积概率函数（comulative probability function）这一函数的公式表达为F(X) = P（X<=x)
离散均匀分布（discrete uniform distribution）是最简单的一类离散分布，随机变量取任何数值的发生概率都是相同的。
伯努利试验（Bernoulli experiment）在同样条件下，重复的、相互独立的对一个随机变量进行试验。其特点是该试验只存在两种结果，即事件成功发生（X=1）或事件失败（X=0），这里研究的变量称为伯努利随机变量（Bernoulli random variable）
二项分布（binomial distribution）重复N次的伯努利试验后得到的概率分布，它是一个衡量事件发生次数的概率分布。
二叉树（binomial tree）多用于股价的预测
连续均匀分布（continuous uniform distribution）是最简单的连续分布，图形表现为一条直线，并且分布变量的取值范围存在上限与下限。
正态分布（normal distribution），也成为了常态分布，又名高斯分布。正态分布的偏度（skewness）=0表示正态分布是一个关于纵轴左右对称的分布，
一个置信区间（confidence interval）是一个区间范围的概念。它代表了我们所要顾及的参数将以一个给定的概率被包含在这个区间之中。比如68%的置信区间表示我们有68%的信心认为样本的取值介于均值正负1倍标准差之间。相对应的，90%置信区间是1.65倍标准差，95%对应1.96倍，99%对应2.58倍。
标准正态分布（standard normal distribution）是一种特殊的正态分布，即Z分布。随机变量均值为0，方差为1。
超亏风险（shortfall risk）投资的收益率小于最低要求回报率的风险，即投资者面临Rp<RL的风险，此处RL（rhtreshold level return）代表最低要求回报率。
罗伊第一安全比率（Roy‘s safety-first criterion）假设组合收益率服从正态分布，投资者想要最小化P（Rp<RL），就等同于最大化第一安全比率（SF ratio），其中SF ratio代表了平均收益率与最小要求收益率的距离，再将其除以组合收益的标准差便得到了以标准差为单位的标准距离。
第一安全比率衡量了组合资产收益率低于其最低要求回报率的程度，组合收益的第一安全比率越大，意味着组合资产收益率低于最小要求回报率的发生概率就越小，那么投资者投资该组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额收益是基于最小要求回报率的，而夏普比率是基于无风险利率。
对数正态分布（lognormal distribution）如果随机变量lnX服从正态分布，那么随机变量X就服从对数正态分布。在金融市场中，资产的价格都是大于零的，因此，我们一般用对数正态分布来拟合资产价格的分布，用正态分布来拟合资产收益率。
蒙特卡罗模拟（monte carlo simulation）是一种统计方法，通过正态分布生成随机数，扩充原先的数据量。
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