『入門確率過程』（東京図書）
前半はわかりやすい（涙なしの！）
後半はランダム・ウォーク、ブラウン運動、基礎測度論、
１冊で２冊分の内容、かつ分かりやすい。
| 第１章 確率の基本 | |
| §1.1 確率の意味 | |
| §1.2 確率の定義 | |
| §1.3 事象と確率 | |
| 第２章 確率変数と確率分布 | |
| §2.1 確率変数 | |
| §2.2 確率分布を表す | |
| §2.3 期待値の考え方 | |
| §2.4 分散の考え方と役割 | |
| §2.5 さまざまな分布の形 | |
| §2.6 以下の確率 | |
| 第３章 いろいろな確率分布 | |
| §3.1 ４種の重要分布 | |
| §3.2 二項分布 | |
| §3.3 ポアソン分布 | |
| §3.4 指数分布 | |
| §3.5 正規分布 | |
| §3.6 中心極限定理の始まり | |
| §3.7 モーメント母関数の効用 | |
| 第４章 多次元確率変数 | |
| §4.1 確率変数の集まり | |
| §4.2 同時確率分布 | |
| §4.3 周辺確率分布 | |
| §4.4 共分散と相関係数 | |
| §4.5 ポートフォリオ選択への応用 | |
| §4.6 同時確率分布の計算例 | |
| §4.7 共分散の必要性 | |
| 第５章 独立確率変数とその応用 | |
| §5.1 独立な確率変数の和 | |
| §5.2 和の確率分布 | |
| §5.3 条件をつけて平均をとる | |
| §5.4 条件付期待値の演算ルール | |
| §5.5 ２変量の正規分布を求める | |
| §5.6 確率過程への応用の一例 | |
| §5.7 無相関と独立 | |
| §5.8 多変量正規分布 | |
| 第６章 ランダム・ウォーク | |
| §6.1 単純ランダム・ウォーク | |
| §6.2 一般的なランダム・ウォーク | |
| §6.3 マルチンゲールの考え方 | |
| §6.4 ０へ戻る確率 | |
| §6.5 破産の確率 | |
| §6.6 「つき」の確率 | |
| 第７章 極限定理の基礎 | |
| §7.1 事象の代数 | |
| §7.2 公理による確率の定義 | |
| §7.3 「いずれ」「永久に」の表現 | |
| §7.4 完全加法族に属する集合 | |
| §7.5 完全な情報リスト | |
| §7.6 大数の法則 I | |
| §7.7 中心極限定理 | |
| §7.8 大数の法則 II | |
| §7.9 いろいろな収束のレビュー | |
| §7.10 強い収束と弱い収束 | |
| 第８章 ブラウン運動 | |
| §8.1 時間の連続化 | |
| §8.2 ブラウン運動の定義 | |
| §8.3 経路の連続性 | |
| §8.4 長さ無限と２次変分有限 | |
| §8.5 過去の値 | |
| §8.6 完全情報投資者の予測不能性 | |
| 第９章 確率積分と伊藤の公式 | |
| §9.1 ブラウン運動から出発 | |
| §9.2 微分と積分のレビュー | |
| §9.3 第一段（確率積分） | |
| §9.4 第二段（伊藤積分） | |
| §9.5 伊藤過程の導入 | |
| §9.6 伊藤の公式 | |
| §9.7 多次元のケース | |
| §9.8 応用と発展応用 | |
| 第１０章 ファイナンス数理への応用 | |
| §10.1 分布をずらす | |
| §10.2 測度変換と無裁定の仮定 | |
| §10.3 ギルサノフの定理 I | |
| §10.4 ギルサノフの定理 II | |
| §10.5 証券市場 | |
| §10.6 デフレータ | |
| §10.7 ポートフォリオ，自己調達，無裁定 | |
| §10.8 ギルザノフの定理の効用：「無裁定」の条件 | |
| §10.9 理解のための練習 | |
| §10.10 応用：請求権とリスク・ヘッジ | |
| §10.11 完備な市場 | |
| §10.12 完備性の条件 | |
| §10.13 請求権の価格 | |
| §10.14 ブラック・ショールズの公式 | |