Définition


Un objet est fractal si ses parties contiennent le tout ; autrement dit, si, à n’importe quelle échelle, un zoom fait apparaître la forme globale de l’objet initial. Derrière ce principe se cachent cependant des « monstres mathématiques », des structures géométriques, algébriques. Les objets fractals peuvent se définir comme des structures obtenues par l’itération d’un algorithme géométrique sur une figure. Pour construire des objets fractals, nous débutons avec un objet graphique quelconque (ligne, triangle, carré, cube, etc.…). Par la suite, on définit une opération, ou une série d’opérations, qui ajouteront un élément de complexité à l’objet initial. Nous appliquons à l’infini les transformations choisies à l’objet de départ.

Fractales dans la tour Eiffel


La tour Eiffel est une tour de fer puddlé de 325 mètres de hauteur située à Paris, à l’extrémité nord-ouest du parc du Champs de Mars, en bordure de la Seine. Construite par Gustave Eiffel et ses collaborateurs pour l’Exposition universelle de Paris de 1889, et initialement nommée tour de 300 mètres, ce monument est devenu le symbole de la capitale française, et un site touristique de premier plan : il s’agit du neuvième site français le plus visité en 2006, et du premier monument payant visité au monde, avec 6,893 millions de visiteurs en 2007

On retrouve, aussi, l’autosimilarité des fractals dans de nombreuses structures comlexes. C’est cette propriéte propre aux fractals qui a permis de modeliser ces structures. Mandelbrot s’étonnait d’avoir pu inventer « cette corne d’abondance. Des gens auraient du le voir avant ! La tour eiffel est fractale. La vague d’Hokusai est fractale» disait-il.

Chronologie des fractales :


Biographie de Sierpinski


Waclaw Fransizek Sierpinski est mathématicien polonais né à Varsovie, en Pologne, le 21 octobre 1969. Il fait ses études dans sa ville  natale. Il reçoit ensuite, son  doctorat en 1908, et devient professeur à l’université de Lvov. Il y consacre alors ses recherches à la théorie des nombres. Après la première guerre mondiale, il obtient en 1919 un poste à  l’université de Varsovie où il y restera jusqu’à sa mort. Entre temps, il aura écrit plus de 700 articles et 50 livres dont « La théorie des nombres irrationnels » (1910),  « La théorie des nombres » (1912). Déporté par les nazis, il ne put reprendre ses travaux qu’après la guerre.

On lui doit des résultats sur les fondements de la théorie des ensembles, en topologie* (avec son compatriote Kuratowski), sur les équations diophantiennes** (Théorie élémentaire des nombres, 1964), en théorie des nombres, et par-dessus tout les premiers objets fractals qu’étudiera Benoît Mandelbrot.

Professeur éminent, il fut membre de nombreuses sociétés savantes à travers le monde et publie certains de ses travaux en français (L’hypothèse du continu, 1934; les ensembles analytiques et projectifs, 1950).

Sierpinski fonde également une école mathématique polonaise avec deux jeunes mathématiciens polonais Zygmunt Janiszewski (1888-1920) et Stephan Mazurkiewicz (1888-1945) en créant la revue mathématique « Fundamenta mathematicae » (1920), encore présente aujourd’hui !

*La topologie est une branche des mathématiques concernant l’étude des déformations spatiales par des transformations continues (sans arrachages ni recollement des structures).

**L’équation ax + by = c, où les coefficients a, b, et c, sont trois entiers relatifs et où les inconnues x et y sont entiers relatifs, est une des équations diophantiennes les plus simples à résoudre.


Biographie de Benoit Mandelbrot


quand la redaction et la mise en page de notre TPE fut en fin achevée, il nous parut evident et important d’ajouter une biographie brève mais concise du grand maitre des Fractales, Benoit Mandelbrot.

Benoît Mandelbrot est un mathématicien franco-américain, né à Varsovie le 20 novembre 1924 et mort le 14 octobre 2010 à Cambridge, dans le Massachussets. Il a travaillé, au début de sa carrière, sur des applications originales de la théorie de l’information, puis développé ensuite les objets fractals.

 Son oncle Szolem Mandelbrojt était professeur de mathématiques au Collège de France. Sa famille a quitté la Pologne pour Paris afin de fuir la menace hitlérienne. C’est à Paris qu’il fut initié aux mathématiques par deux oncles. L’invasion allemande force la famille à se réfugier ensuite à Brive-la-Gaillarde, où il est aidé, pour la continuation de ses études, par le rabbin David Feuerwerker. Après avoir fréquenté le lycée Edmond-Perrier de Tulle, il poursuit ses études au lycée du Parc, à Lyon.

Après avoir quitté l’École polytechnique (promotion 1944), où il a suivi les cours d’un spécialiste du calcul des probabilités (Paul Lévy), il s’intéresse aux phénomènes d’information, les idées de Claude Shannon étant alors en plein essor. Intrigué par la loi de Zipf, empirique et contestée, il la pose en termes de minimisation des coûts de stockage et d’utilisation des mots par l’esprit. Par élimination de la variable de coût entre les deux équations, se révèle une loi qui n’a, cette fois-ci, plus rien d’empirique : c’est la loi de Mandelbrot, dont celle de Zipf n’est qu’un cas particulier, et qui répond mieux qu’elle aux observations (expliquant en particulier le coude toujours observé dans les distributions, et non expliqué par la loi de Zipf). Ce travail lui vaut une notoriété immédiate, en particulier grâce à un ouvrage de Léon Brillouin : Science et théorie de l’information, qui aura d’ailleurs un succès bien plus grand dans sa traduction anglaise : Science and information theory (les conventions typographiques catastrophiques de l’ouvrage français n’y sont pas étrangères.

Il quitte alors la France une année, vers la Californie, mais y revient en 1949, jusqu’en 1958, époque où il retourne à nouveau aux États-Unis d’Amérique, attiré, d’après lui, par une plus grande liberté de créativité, non restreinte à une seule discipline précise. Il travaille comme chercheur chez IBM sur la transmission optimale dans les milieux bruités, tout en poursuivant son travail sur des objets étranges jusque là assez négligés par les mathématiciens : les objets à complexité récursivement définie, comme la courbe de Von Koch, auxquels il pressent une unité. Le mathématicien Felix Hausdorff a d’ailleurs préparé le terrain en définissant pour ces objets une dimension non-entière, la dimension de Hausdorff. Quant au mathématicien Gaston Julia, il a défini des objets qui ont un air de famille avec le tout.

Il signe en 1973 dans une revue d’économie l’article Formes nouvelles du hasard dans les sciences. Cet article critique le manque d’intérêt des chercheurs de nombreuses disciplines pour les fluctuations aléatoires, se cantonnant trop à étudier les moyennes à long terme. Il cite des exemples pris dans son domaine à IBM, la transmission du signal, mais également dans des domaines inattendus : les crues du Nil, la forme des nuages, celle des fleuves.

Son travail sur les fractales en tant que mathématicien à IBM lui a valu un Emeritus Fellowship au laboratoire de recherche T. J. Watson. Ses travaux y ont été repris par son collaborateur, Richard Voss. Il a été lauréat de la médaille Franklin en 1986.

En plus de la découverte des fractales en mathématiques, il a montré le grand nombre d’objets bien décrits par des fractales dans la nature, conduisant ainsi à de nouveaux terrains de recherche. Des fractales se retrouvent également dans des phénomènes étudiés en théorie du chaos.

Professeur à l’université Yale (1987), conférencier au Conservatoire national des arts et métiers (1994, 2000).

En 1991, Mandelbrot, systématiquement invité à tout hasard à chaque congrès portant sur les fractales, se rendit compte qu’il y en avait eu plus d’un par jour en moyenne cette année-là.

Le 23 novembre 1990, il est fait chevalier de la Légion d’honneur, et est promu officier le 1er janvier 2006, une distinction qui lui est remise le 11 septembre 2006 par son camarade de promotion à l’École polytechnique, le sénateur Pierre Laffitte.

Benoît Mandelbrot est également à l’origine en 1961 d’un modèle d’évolution des cours de la bourse basée sur la géométrie fractale. Cette théorie financière a l’avantage de mieux détecter la survenue des variations extrêmes, ce que ne permet pas l’usage de l’analyse technique basée sur la théorie de Dow. D’abord reconnue pertinente, elle a été ensuite mise de côté pour cause de complexité, avant d’être réutilisée depuis la fin des années 1990, riches en turbulences financières.

En 2004, il a publié Une approche fractale des marchés dans lequel il dénonce les outils mathématiques de la finance parce qu’il les juge inadaptés. Cette même année, il avait demandé, sans succès, que les banques et les grandes institutions financières consacrent une petite partie de leur budget à la recherche fondamentale.

En 1994, dans La Dramaturgie, Yves Lavandier affirme que la théorie fractale s’applique à merveille aux mécanismes du récit. La forme simple protagoniste-objectif-obstacles se retrouve à différentes échelles : la série, l’œuvre unitaire, l’acte logistique, l’acte dramatique, la séquence, la scène, jusqu’à certains dialogues. C’est la spécificité de chaque composant et la combinaison de milliers de formes simples qui donnent à chaque récit son caractère unique et son apparente originalité.

bibliographie:
* Les Objets fractals : forme, hasard, et dimension, trad., Flammarion, 1973.
* Les Objets fractals, survol du langage fractal, Flammarion, 1975, 1984, 1989, 1995.
* (en)The Fractal Geometry of Nature, Benoît Mandelbrot, 1982.
* Fractales, hasard et finance, Flammarion, 1959, 1997.
* (en)The (Mis)Behaviour of Markets, Benoît Mandelbrot, Profile Books, 2004.
* Une approche fractale des marchés, Benoît Mandelbrot & Richard Hudson, éditions Odile Jacob, 2005.

Mathématiques appliquées: Des fractales contre le bruit des voitures


Cela fait une vingtaine d’années que l’équipe de Bernard Sapoval, directeur de recherche au CNRS cherche à caractériser la façon dont vibrent les objets de forme irrégulière quand ils sont excités par des ondes sonores ou mécaniques. « Dans la nature, on en trouve un grand nombre, explique le physicien. Ils absorbent les ondes bien mieux que les objets lisses. Les côtes maritimes déchiquetées, par exemple, ont un rôle d’amortisseur pour les vagues qui viennent s’y briser. Cela est lié, entre autres, au fait que la surface au contact des ondes est plus grande que la surface apparente. »
Au cours de ses recherches, Bernard Sapoval montre que les surfaces fractales, identiques à elles-mêmes à différentes échelles, permettent de reproduire ce phénomène. Et donc d’avoir des applications dans la lutte contre le bruit. Il se rapproche alors de l’entreprise Colas qui finance en partie la fabrication d’une cavité acoustique de forme fractale. Et les premiers résultats sont encourageants !
ils aboutissent donc à la conception d’un prototype de mur antibruit en collaboration avec Didier Peyrard, directeur technique de Somaro (filiale de Colas). « Même si le motif fractal du mur se répétait, il n’était pas facile de trouver des formes complexes qui puissent être fabriquées par moulage » rappelle Bernard Sapoval. Les tests réalisés en chambre réverbérante ont montré que l’écran absorbe les ondes sonores de basses fréquences, caractéristiques d’un bruit de circulation, comme aucun mur ne le faisait jusqu’à présent. Et le chercheur ne compte pas s’arrêter là : « Bien que cela revienne plus cher à produire, nous savons déjà que nous pourrons faire mieux avec une structure plus grande. »
Les automobilistes pourront bientôt admirer des fractales au bord de la route. Et les riverains apprécier le silence. La société Colas, spécialisée dans la construction de routes, devrait en effet commercialiser tres prochainement ce  mur antibruit très performant. 

« Une approche fractale des marchés »


 En réalité, c’est par hasard que Mandelbrot a commencé à étudier le cours des marchés boursiers. En effet, alors que celui-ci, étudiait encore la répartition des revenus et des patrimoines, Houthakker , un imminent économiste qui s’intéressait à ses travaux, l’invita à faire une présentation lors d’un de ses séminaires à Harvard en 1960. Mandelbrot arriva un peu en avance, et lorsqu’il se rendit à la salle de cour, il découvrit avec surprise que les graphiques dont il avait besoin avaient déjà été tracé au tableau. Lorsqu’il remercia Houthakker de cette délicate attention, ce dernier, interloqué, lui expliqua qu’il s’agissait en fait de l’historique des prix à terme sur le coton, à la bourse de Chicago. Mandelbrot venait de trouver un nouvel objet pour ses travaux: Les cours boursiers. « Je devins alors fasciné par ce sujet, car il impliquait de merveilleux exemples dont l’importante quantité de mesure présente des variations totalement erratiques et irrégulières, en un mot chaotiques » confia-t-il dans l’une de ses interviews, à Anthony Barcellos, aujourd’hui professeur à l’American River College.

Mandelbrot a ainsi publié de nombreux livres sur l’économie et la finance. Non pas pour donner à l’investisseur des recettes pour s’enrichir, mais parce qu’il était choqué qu’un système aussi riche de complexité qu’une société humaine fût représenté avec les méthodes simplistes qui prévalaient, et prévalent encore malgré les difficultés avérés de ces théories à prévoir les crises et les ruptures de marchés. 

Comme il l’explique lui-même : « les marchés, comme les océans, ont des turbulences. Parfois, la variation des cours est infime alors que d’autres fois, elle est énorme. Seul les fractales peuvent expliquer ce type de changement ».

Mais tentons de rentrer un peu plus dans le vif du sujet. La première propriété fractale des marchés réside dans le fait que si l’on vous met sous les yeux la courbe retraçant le cours d’une action sans vous donner l’échelle de temps, vous ne pourrez dire si vous en suivez le cours d’une action sur un an, un mois, une semaine, un jour ou une heure. Ainsi, qu’elle que soit l’échelle de temps à laquelle on se réfère pour suivre la courbe des fluctuations, elle représente la même allure. On retrouve donc le principe d’auto-similarité des fractals, l’invariance de la forme, qu’elle que soit l’échelle donnée.

L’autre propriété des marchés est au cœur de  la divergence qui existe entre les économistes quant à la compréhension et l’analyse des marchés. Ces derniers sont-ils efficients ou inefficients ? Pour bien saisir cette épineuse question, qui est aujourd’hui au cœur du monde financier, nous répondrons de manière structuré en trois partie, les marchés efficient, les marchés inefficients, et la place des fractals.

Les marchés efficients.

 

La théorie d’efficience des marchés  considère que l’information est diffusé simultanément et que  les opérateurs réagissent correctement et quasi-simultanément à cette même information, en supposant qu’ils ont les capacités et le savoir nécessaire pour les interpréter et réagir avec justesse.

Ainsi, les marchés efficients dépendent totalement de l’information objective. Une information positive entraînera une réaction positive et une information négative engendra une réaction négative, et toutes ces réactions restent indépendantes les unes des autres.

On assiste alors à un mouvement Brownien. Mouvement qui suit une marche aléatoire, dite aussi marche de l’ivrogne ( regardez marcher un ivrogne dans la rue, la direction qu’il emprunte n’a aucune logique, il va à droite puis à gauche, il se cogne contre les murs etc…etc… ).

 

Les marchés inefficients.

 

La théorie d’efficience des marchés est partiellement inexacte dans la réalité. L’information n’est pas vraiment diffusé simultanément mais de manière asymétrique. Certains investisseurs disposent  d’une plus grande capacité de recherches et d’informations priviligiés, que d’autres n’auront pas forcément. De plus, les hommes ne sont pas des machines et il se peut que les gestionnaires réagissent de manière irrationnelle à l’information.

Ainsi, dans les marchés inefficients, on suppose que d’autres facteurs que l’information interviennent : Le cours en lui-même tout d’abord ou plutôt son évolution récente. Cela revient à dire, en simplifiant quelque peu, que si  le cours d’un actif a tendance à augmenter, ce même cour aura par la suite plus de chance d’augmenter que de baisser, mais surtout le facteur humain, la psychologie humaine. Est-ce que les gens ont plutôt peur ? Ont-ils plus tendance à se tourner vers le risque ? etc…etc… Aujourd’hui on va jusqu’à tenter de déterminer le niveau de peur , d’aversion au risque  des gens, pour mieux anticiper la fluctuation des marchés.

La place des fractales

 

Les fractales ne peuvent être utilisé et mentionné que dans un marché inefficient.  Premièrement, parce que l’autosimilarité, soit l’invariance de la forme quelque soit l’échelle, est impossible dans un mouvement Brownien. Et parce que les fractales ne suivent pas du tout une marche aléatoire ! Du fait de fait de cette même autosimilarité, il existe un ordre évident dans leur structure et cela fait partie de leur propriété même.

Mais comment peut-on utiliser les fractales dans le monde de la finance ? Tout d’abord les fractales permettent de mieux comprendre l’immense complexité des marchés, simplifié à tort par la théorie d’efficience des marchés. Par ailleurs, comme dans la nature, elles apportent un nouvel éclairage sur des mouvements du marché d’apparence chaotique qui semblaient à première vue inexplicable.  les fractales font  aussi preuve d’un réel apport en terme de régulation, en ce qui concerne les principes de bulles financière,  des phénomènes d’auto-amplification etc… etc…  Malheuresement, cette apport ne reste que très modérément utilisé (voir interview de Steve Ohana, Professeur à L’ESCP).

En réalité, les économistes et les ingénieurs financiers n’ont pas encore saisi et défini  totalement et complètement ce que pourraient apporter les fractales à la finance. Hormis les deux notions que nous venons de citer notre savoir en la matière reste assez limité. Nul doute que dans l’avenir les découvertes seront nombreuses et les fractals finiront par occupé une place conséquente dans ce monde aussi compliqué qu’interressant, mais encore faudrait-il que la majorité des opérateurs aient admis que les marchés sont bel et bien inefficients, du moins en partie.

Les fractales en Finance, vue d’ensemble


A travers les différents articles, exemples, et illustrations que nous vous avons proposé, nous avons démontré que la géométrie et la pensée fractale s’appliquaient dans nombre de domaines, aussi bien dans la faune que dans la flore et tout simplement dans la grande majorité des éléments qui composent notre environnement. Mais si l’on peut appliquer les travaux de Mandelbrot à la côte britannique ou à une forme géométrique tel que le flocon de Von Koch, on peut aussi l’utiliser pour les cours de bourse qui constituent un des éléments majeurs de notre économie actuelle. Dans la finance aussi nous reprendrons l’idée de rugosité déjà vu précédemment, auquel s’ajoutera le principe essentiel en finance de volatilité des marchés boursier.

Mandelbrot se lança dans l’analyse des marchés boursiers au coté des d’économistes spécialisés en finance. Il découvrit alors que comme bien d’autres éléments, le prix du coton suivait un modèle totalement erratique et irrégulier, et que personne ne pouvait réellement prédire les variations de n’importe quel prix en particulier.  Il entreprit alors la tournée de plusieurs universités Américaines afin de présenter ces découvertes,  qui allait à l’encontre de la « théorie financière moderne qui était établit et à l’essence même de la compréhension et de l’analyse des marchés et qui l’est encore aujourd’hui.

De par cette remise en question de la compréhension actuelle des marchés financiers , Les fractales ont  bel et bien un aspect révolutionnaire.  Et c’est peut être à cause de ce même aspect que les fractales n’ont toujours pas percé et imposé leurs principes dans le monde de la finance. En effet, malgré les nombreuses publications sur ce sujet depuis les premiers écrits de Mandelbrot sur le cours du coton en 1960 jusqu’à ses ouvrages  The (Mis)behavior of markets en2004 et, en Français, Une approche fractale des marchés en 2005, l’impact de cette nouvelle théorie reste quasiment nul dans le domaine académique (voir interview de Steve Ohana, professeur à l’ESCP).

Mandelbrot lui-même a tenté d’expliquer cette difficulté :

« Pourquoi l’ordre ancien perdure-t-il ? Habitude et confort. Ses mathématiques sont au fond simple, et peuvent être rendu impressionnantes et mystérieuses pour qui quiconque n’est pas un scientifique émérite. Les business schools du monde entier continuent de les enseigner. Elles ont formé des milliers de cadre financiers, de conseillers en investissement. Même si , comme la plupart de ces diplômés l’apprennent par l’expérience, rien ne fonctionne comme annoncé ; ils doivent alors développer des myriades d’améliorations ad hoc, d’ajustements, d’accommodations pour pouvoir accomplir leurs tâches. Néanmoins, tout ceci apporte une réconfortante impression de précision et de compétence. Cette assurance est illusoire, bien évidemment. Le problème réside dans les racines du modèle standard. »

Propriétés des fractales


Quand nous parlons de propriétés des fractales, ont devrait plutôt s’exprimer en disant « particularités » des fractales. En effet, les fractales étant déjà définies, il nous reste  juste  a expliquer certaines de leurs particularités.

  • La dimension fractale.

Les trois dimensions entières

Enumérons et détaillons les dimensions entières, cartésiennes et connues de tous :

  • La dimension D d’un segment (par exemple) est de 1. Lorsque la taille du segment est double, on multiplie sa longueur par 2.
  • La dimension D d’une surface simple et bornée (mettons l’aire d’un carré) est de 2.lorsque la taille des longueurs se double, il faut multiplier par 4 l’aire (4=2²).
  • La dimension D d’un volume simple et borné dans l’espace (prenons un cube) est de 3. Si on multiplie par 2 les arrêtes de ce cubes (ses « segments »), il faudra multiplier par 8 son aire (8=2³).

Une illustration sera la bienvenue pour éclaircir ces données et ces explications.

 

On peut donc dire que si D est la dimension d’un objet, alors la mesure de cet objet est multipliée par nD lorsque la taille de cet objet est multipliée par n.

Maintenant, nous allons trouver, grâce à cette nouvelle approche, une dimension d’objet fractale.

Prenons par exemple la courbe de Van Koch.  Nous savons que cette courbe est constituée de quatre copies d’elle-même, trois fois plus petites. C’est cette fonction qu’il suffit de répéter, d’itérer afin d’obtenir un courbe de Koch. Donc, la courbe est multipliée par 4 lorsque sa taille triple, et Puisque 4 = 31,26, on peut considérer intuitivement qu’il s’agit d’un objet de dimension D=1,26. ). Il ne s’agit plus d’un simple courbe unidimensionnelle, ni d’une surface, elle se situe « entre les deux ». Cette « dimension fractale », non entière, est caractéristique des ensembles fractals.

Voici enfin la formule permettant de  calculer la dimension  de fractales formées de répliques d’elle-même en plus petit.

 

Où la fractale de départ est formée de n exemplaires dont la taille a été réduite d’un facteur h (pour homothétie).

Voici un tableau comprenant toutes les dimensions fractales, en fonction de chaque ensemble :

Définition Applicabilité Formule Commentaires
Dimension de Hausdorff la plus rigoureuse, elle est peu aisée à mettre en œuvre. où Hs(X) est la mesure de Hausdorff de l’ensemble Elle s’appuie sur une mesure, la mesure de Hausdorff. C’est la valeur critique de s pour laquelle la valeur de la mesure Hs(X) passe de 0 à l’infini.
Dimension d’homothétie (1) Limitée aux ensembles à homothéties internes Dh est solution de  où N est le nombre d’homothéties et rk le rapport de l’homothétie de rang k. Dans le cas de rapports identiques, elle admet une solution analytique simple (voir ci-dessous) C’est la traduction la plus simple simple de la dimension de Hausdorff, applicable aux seuls ensembles fractals a homothétie interne. Attention, cette formule n’est pas applicable dans le cas de transformations affines ou non-linéaires.
Dimension d’homothétie (2) Limitée aux ensembles à homothéties internes de même rapport où N est le nombre d’homothéties et r le rapport d’homothétie C’est un cas particulier de solution pour l’équation générale ci-dessus. La dimension d’homothétie vaut alors le quotient logarithmique entre le nombre d’homothéties internes de l’ensemble, sur l’inverse du rapport d’homothétie.
Dimension de Minkowski Bouligand ou « Box-countig » Tout ensemble où N(ε) est un nombre de sous-ensembles de diamètre au plus ε nécessaires pour recouvrir l’ensemble. La plus courante et la plus simple pour mesurer numériquement la dimension d’une fractale. Elle prend pour base la couverture de l’ensemble fractal par des ensembles de taille décroissants. S’appuie sur une notion de comptage et non de mesure, ce qui la rend moins universelle. Peut, alors, être supérieure à la dimension de Hausdorff, mais jamais inférieure.

Relations entre ces dimensions

On montre, dans le cas général, que :

où :

Dt est la dimension topologique de l’ensemble

Dc est la dimension de corrélation de l’ensemble

Di est la dimension d’information de l’ensemble

DH est la dimension de Hausdorff de l’ensemble (ou dimension d’homothétie)

Dbox est la dimension de Minkowski de l’ensemble

Dd est la dimension « divider » de l’ensemble

En cas d’autosimilarité stricte, on dit que DH = Dbox.

Mais a notre niveaux, on s’arretera à la brève formule :    

Exemples d’ojet fractales a dimensions diverses :

  • Un côté du flocon de Koch est formé de n = 4 exemplaires de lui-même réduit d’un facteur h = 3. Sa dimension fractale vaut :

  • Le triangle de Sierpinski est formé de n = 3 exemplaires de lui-même réduit d’un facteur h = 2 . Sa dimension fractale vaut :

 

  • Le tapis de Sierpinski est formé de n = 8 exemplaires de lui-même réduit d’un facteur h = 3. Sa dimension fractale vaut :

 

Un objet fractale de dimension 2,47 :

Applications et limites

La recherche de la dimension fractale trouve des débouchée dans de nombreux domaines tels que la physique, l’analyse d’image, l’acoustique, l’analyse des zéros de la fonction de Riemann[ ou les processus electrochimiques.

Les définitions de dimension fractale présentées dans la section précédente s’entendent à la limite, lorsque ε tend vers zéro. Or cette limite n’est jamais atteinte dans le monde physique à cause des limites moléculaire ou quantique. Pour cette raison il n’existe pas d’objet physique fractal au sens strict.

La dimension fractale n’est, en pratique, calculée que sur un intervalle défini, généralement pour des valeurs de ε visibles (ou significatives vis-à-vis des propriétés que l’on souhaite étudier). On définira ainsi une dimension fractale apparente ou approximative.

Une courbe de Koch paradoxale. Sa dimension fractale ne traduit pas sa rugosité apparente.

Cette restriction peut également concerner des constructions purement géométriques. A titre de contre-exemple, dans l’illustration ci-contre, on a défini une figure fractale paradoxale ayant l’aspect de la courbe de Koch mais ayant la dimension fractale de l’ensemble de Cantor (log(2) / log(3)). Elle est construite à la manière de Koch sur les premières itérations, celles concernant des intervalles de longueur visibles, mais continue à l’infini avec la construction de l’ensemble triadique de Cantor. Si l’on s’en tient à l’aspect visible, on peut considérer sa dimension fractale apparente, qui vaut celle de la courbe de Koch (log(4) / log(3)), sur les intervalles de ε visibles.

Cet exemple illustre par ailleurs que dimension fractale et « rugosité » apparente, concept popularisé par Mandelbrot, ne vont pas toujours de paire.

  • caracteristique fractale

Un objet fractal possède au moins l’une des caractéristiques suivantes :

  • sa dimension de Hausdorff est strictement supérieure à sa dimension topologique. Cette caractéristique est généralement prise comme définition même d’un objet fractal. Pour exprimer la chose autrement, un réseau d’irrigation est un déploiement de lignes (« en 1D ») qui offre des caractéristiques commençant à évoquer une surface (« en 2D »). La surface du poumon (« en 2D ») est repliée en une sorte de volume (« en 3D »). De façon imagée, les fractales se caractérisent par une sorte de dimension non-entière.
  • il a des détails similaires à des échelles arbitrairement petites ou grandes ;
  • il est trop irrégulier pour être décrit efficacement en termes géométriques traditionnels ;
  • il est exactement ou statistiquement autosimilaire, c’est-à-dire que le tout est semblable à une de ses parties .

Interview 1. Steve Ohana, Fractales en finance


 Steve Ohana polytechnicien et co-dirigeant de Riskelia, société visant à assurer une certaine prévision du risque, a conçu avec plusieurs de ses partenaires, un logiciel et un outil permettant, entre autres de définir les bulles et d’alerter les sociétés dans le cas où cette dérnière surviendrait dans leur secteur.Mais définissons brièvement cer qu’est une bulle. Une bulle financière, c’est lorsque les prix s’écartent de la valorisation économique habituelle suite à la croyance, aux éspérances et la spéculation des acheteurs. Les fractals comme bien d’autres outils permettent entre autres, de détecter ces bulles.

– Nirare:  Bonjour Mr Ohana, alors pour commencer, avez vous recours à la géométrie et à la notion de fractale au quotidien ?

Steve Ohana: Ce que nous faisons au quotidien, pour détecter les comportements moutonniers,  reste philosophiquement très proche des fractales mais nous n’utilisons pas la géométrie fractale en tant que telle, c’est à dire celle de Mandelbrot. Nous essayons d’observer et de détecter des phénomenes de régularité trop importants qui se développent dans un cours boursier. Il peut s’agir du pétrole par exemple ou d’une action quelquonque ou encore une obligation, bref de n’importe quel actif financier.

– Nirare: Donc en gros, si ça ne varie pas assez c’est pas bon.

S.O : Si ce n’est pas assez irrégulier, effectivement. Si le cours évolue de manière trop constante, que ce soit vers le haut ou vers le bas, c’est le syndrome d’une anomalie d’un comportement trop moutonnier et donc instable. C’est ce qu’on appel une bulle. Et c’est là qu’interviennent les fractales. En effet dans un tel cas, la dimension fractale ou le coefficient de hurst, est-ce que tu vois ce qu’est le coefficient de Hurst ?

Nirare: Plus ou moins…

S.O: En fait, c’est un outil qui donne une idée du désordre dans un objet fractale, par exemple, mais pas seulement. En réalité c’est très lié à la dimension fractale. Un coefficient de Hurst égale à 0,5 équivaut à un mouvement Brownien [En finance, mouvement aléatoire où chaque point ne dépend pas du point qui précède. Décrit pour la première fois par le botaniste Robert Brown, il est d’abord et avant tout défnit et observé au niveau des particules mais a ensuite été repris et est aujourd’hui très utilisé dans le monde financier.]. Lorsque le coefficient de Hurst est supérieur à 0,5, on assiste à un phénomène d’auto-amplification des évènement, c’est à dire qu’un évènement positif va entrainer une probabilité plus grande d’observer un évènement positif dans l’avenir, de même un évènement négatif crée une probabilité supérieur d’observer un évènement négatif plus tard. En revanche, si le coefficient de Hurst est inférieur à 0,5, ce sera le contraire, c’est à dire qu’un évènement positif sera suivi d’un évènement contraire- évènement négatif.

Nirare:Mais comment est-ce possible ? Comment un évènement peut engeandrer son opposé ?

 S.O: C’est de la rétroaction. C’est à dire qu’il y a des systèmes qui s’auto-régulent. Ces phénomènes sont très fréquents dans le corp humain notamment. Si par exemple, la température du corp qui aumente, on assistera à un phénomène de retour qui ramenenera la température à la normale [ on pourrait aussi donner l’exemple du systeme de régulation de la glycémie, avec l’insuline et le glucagon].

Nirare: Alors finalement comment surviennent ces phénomènes d’amplification ?

S.O:  En économie, ce sont des facteurs collectifs, humains, psychologiques qui vont faire en sorte qu’une rumeur ou une nouvelle négative vont s’auto-amplifier. Les phénomènes d’auto-régulation quant à eux arrivent beaucoup plus rarement. On en observe tout de meme dans le marcgé des biens qui ne fonctionnent pas comme le marché financier. Je m’explique: Dans les marchés des des biens, une augmentation de la demande va engeandrer une augmentation conséquente des prix et donc une croissance de l’offre pour le produit concerné, sa production devenant interressante et plus lucratif. Ainsi, L’augmentaion de l’offre et la diminution de la demande va faire revenir le produit à son prix initial, il existe donc bel et bien un phénomène de rétroaction négatif et donc d’auto régulation. Pour un actif financier en revanche, l’augmentation du prix d’un actif va entrainer l’augmentation de la demande pour cet actif puisqu’on a tendance à extrapoler dans le futur le comportement passé, c’est à dire que l’on espere que l’actif en question continuera à augmenter. Et donc, s’il y a encore plus de demande pour cet actif le prix va continuer à augmenter. Et s’il augmente encore plus, la demande augmentera encore elle aussi etc… etc…On arrive alors directement à la bulle et  Le phénomène d’auto-amplification devient alors évident. 

Nirare: Et où-est ce que les fractales interviennent dans tout ça ?

S.O: Certains outils et travaux que Mandelbrot a conçu et effectué tel que la dimension fractale permettent de définir et de savoir si l’on assiste bel et bien à une bulle, outils et travaux qui s’apparentent à ceux de Hurst effectué auparavent, qui en modelisant le cru du nil a démontré avec le coefficient dont on a parlé precedemment que chacun d’entre eux dépendaient de ceux qui le précédait , du fait que si le cru fut particulierement important alors ceux qui le suivront le seront encore plus, ce qui crée des phénomènes extremes à la fin. Hurst fut donc le premier à établir ces principes et à modéliser ces événements, Mandelbrot est venu par la suite. Dans le cours boursier, nous pouvons aussi caractériser ces choses là, c’est à dire des phénomènes d’auto-amplification ou au contraire des phénomènes d’auto-correction. En pratique on observe tout de meme beaucoup plus de phénomènes d’auto-amplification, avec un coefficient de Hurst supérieur à 0,5, que des phénomènes d’auto-correction. Et tout ça est très liée à la dimension fractale. Lorsque que le coefficient de Hurst est supérieur à 0,5 et qu’on assiste donc à un phénomène d’auto-amplification, l’irrégularité va disparaitre. Donc si tu reviens à ce que disait Mandelbrot sur les fractales, le désordre de la figure, ici le cours de bourse, va progressivement s’amenuir et s’ordonner, et sera presque rectiligne. La dimension fractale s’approchera alors très fortement de 1.

Nirare : Et c’est là où on se rend compte qu’il y a un probleme…

S.O: Exactement.

Nirare : Et qu’est ce qu’a émit Mandelbrot comme idée sur toutes ces notions ?

S.O: Mandelbrot s’est limité à un travail descriptif et non normatif. C’est à dire qu’il a expliqué comment les marchés sont et non pas comme ils devraient être. Il a ainsi expliqué que les marchés ne sont pas efficient [voire article fractales, bulles et marchés], qu’ils ne suivent pas un mouvement brownien, et que ce ne sont pas des modèles où il y ades surprises indépendantes chaque jour, mais les marchés financiers peuvent bel et bien contenir et observer en leur sein des phénomènes moutonniers qui entrainent très souvent des bulles. Des bulles qu’il faut crever dès que possible par une intervention exterieur, par exemple en restreignant les crédits ( par exemple dans le marché immobilier, les gens sont obligés d’emprunter pour pouvoir aquérir un bien. Si les crédits sont limités, alors forcément la demande est limité et la bulle est normalement crevé. )

 Nirare: Donc finalement, Concretement, comment peut-on utiliser les fractales en finance ?

S.O: Finalement, comme le coefficient de Hurst, les fractales permettent de définir et d’affirmer si nous sommes témoins d’une bulle. Ainsi, comme je l’ai déjà évoqué, si le coefficient de Hurst est supérieur à 0,5, la dimension fractale elle sera environ égale à 1 et le cours aura sensiblement, et parfois même totalement, une forme lisse, droite. Il faut tout de même préciser que si dans un tel cas la dimension fractale avironne les 1, dimension propre aux forme lisse, cette même dimension ne pourra en général, pas dépasser les 2. Nous parlons en effet, d’un cours de bourse, et de ce fait nous sommes dans un espace définit et limité. Quoiqu’il en soit si la dimension fractale est proche de 2, cela reste un signe très positif, car cela implique un irrégularité très forte. Et c’est là peut être tout le paradoxe, irrégularité implique stabilité alors que régularité implique instabilité.

Nirare: Mais, comment cela est-ce possible, je veux dire, comment est-ce que cela se traduit dans la réalité ?

S.O: En fait, lorsque le cours est irrégulier, cela implique que les gens réagissent de manière rationnelle à l’information, si cette dernière et positive ils réagiront de manière positive et si elle est négative, ils réagiront de manière négative, mais toujours avec une certaine modération. En revanche, un cours de bourse trop régulier implique un comportement irrationnelles des investisseurs puisqu’ils ne se basent seulement sur le passé et que la raison pour laquelle ils achètent réside dans le fait que, précédemment ce cours a connu une certaine hausse, ils veulent en réalité faire une plus value à cours terme. Dans ce dernier cas, l’instabilité sera très forte puisqu’il suffit qu’il y est une mauvaise nouvelle pour que tous se renverse, et que la spirale positive devienne négaive.

Nirare: Alors les fractales se limitent-ils à une analyse et une caractérisation des marchés ?

S.O: Pour l’instant oui, mais peut être que plus tard ils pourront mené à une régulation des marchés. Si le régulateur s’aperçoit que c’est trop régulier, cela pourrait déclencher une régulation automatique, par exemple restreindre le crédit- les gens ne pouvant plus emprunter ne pourraient plus acheter- ce qui ferait tout de suite dégonfler la bulle. Et nous justement, nous ne nous adressons pas seulement aux entreprises mais aussi aux régulateurs eux même. En tout cas on pourrait penser à utiliser les dimensions fractales pour déclencher des interventions. Pour l’instant, je vois des déclarations du régulateur Britannique qui pourrait aller dans ce sens là. Il ne parle pas de fractal mais il utilise plusieurs outils qui lui permettent d’être alerter en cas d’anomalie, en cas de bulle.

Nirare: On sait que les fractales constituent une notion assez récente, quand est ce que vous, personnellement, vous en avez entendu parler la prmière fois ?

S.O: En fait, mon frère, Jean Jaques- aujourd’hui mon associé- utilisait dans ses stratégies de trading [ stratégie visant à acheter et à vendre les actions au moment le plus opportun, en limitant les pertes tout en augmentant le gains], utilisait des outils qui s’apparentait fortement aux fractals, et a pour y parvenir, consulté plusieurs ouvrages de Mandelbrot. Ces outils et cette stratégie asez originale lui permettait ainsi de limitait les pertes causées par les bulles et de s’écarter de ces dernières.

Nirare: Donc vous, dans votre société, vous alertez les entreprises quant au problème des bulles, si j’ai bien compris ?

S.O: Tout à fait.

Nirare: Mais comment ?

S.O: Nous avons conçu un model qui tourne sans arrêt. Un peu comme s’il estimait la dimension fractale du cours chaque semaine. Et ensuite, on envoie une lettre à nos clients les tenants au courant de l’évolution des marchés, et s’il y en a, des bulles.

Nirare: En quoi les fractales sont elles révolutionnaires dans la finance, en quoi vont elles à l’encontre des systèmes établient jusqu’alors ?

S.O: C’est toute la division entre les gens qui estiment que les marchés sont efficients et ceux qui pensent qu’ils ne le sont pas [voire article fractales bulles et marchés]. Dire que les marchés sont efficients exclu toute possibilité d’utilisation des fractales. Aujourdh’ui, nombre de personnes pensent encore que les marchés sont efficients mais les divers crises, anomalies et cracks remettent cette avis en question. Riskelia en tout cas est persuadée et est basée sur le fait que les marchés sont non-efficients, puisque dans les marchés efficients, les bulles à proprement parler n’existent pas. Dans l’idée d’une bulle le crack est prévisible c’est à dire que le prix est bien trop élevé par rapport à ce que ça vaut fondamentalement,

Nirare: Donc, vous me dites si je me trompe…

S.O: Il faut me tutoyer, ça va me vieillir sinon… (sourire)

Nirare: (rire) très bien, donc tu me dis si je me trompe, dans le contexte d’une bulle dès que l’acheteur se rend compte qu’il y a une baisse, aussi petite soit elle, il sera tout de suite tenté de vendre alors que si nous ne sommes pas dans une bulle, l’acheteur sait que l’entreprise elle même va forcément obtenir des bénéfices conséquent, c’est d’ailleurs pour ça qu’il a acheté les actions, et il ne sera pas tellement perturber par une décroissance.

S.O: Effectivement, dans le contexte d’une bulle, l’instabilité est très forte, tout le monde sait qu’il s’agit d’un chateau d’argile et à la moindre mauvaise nouvelle tout le monde se dit que c’est la fin du jeu et vend tout de suite.

Nirare: Vous, pardon tu, as dis que les fractals pourraient éventuellement être utilisé, mais plus tard. Est-ce que aujourd’hui elles ont déjà eu un certain impact sur le monde financier ?

S.O: Non pas réellement. Les fractales restent très marginales. Peut être quelques personnes individuellement, dans leur coin mais ça s’arrête là.

Nirare: Et des personnes comme Taleb, auteur du cygne du noir qui reprend souvent l’idée de fractales ?

S.O : Même Taleb,pour gérer son argent ou un fond quelquonque je ne pense âs qu’il utilise des fractales. Nous, personnellement oui, ça nous arrive de les utiliser. Mon frère, comme je l’ai évoqué plus haut l’a déjà fait. Mais il reste tout de même des models, des théories opperationnelles qui s’approchent de la pensée fractale, mais cela reste une minorité.

Nirare: A quelle fréquence observe-t-on des bulles ?

S.O: Chez Riskelia on estime qu’aujourd’hui, elles sont de plus en plus fréquentes. En fait, on est rentré dans un système que l’on appel bubble on/ bubble of, c’est à dire que soit les gens ont de l’appetit pour le risque et à ce moment là il y a des bulles qui apparaissent dans tous les secteurs, que ce soit les matières première, l’immobilier etc… soit d’un coup les gens ne veulent plus prendre de risque et les bulles se déconstruisent en même temps. Après, c’est vrai que sur le principe même de bulle il existe plusieurs opinions, et forcément selon si l’on appel facilement une tendance une bulle ou pas, ces dernières seront plus ou moins fréquentes.

Nirare: tu enseignes en Université, est ce que le principe de fractales se développe dans le monde de l’enseignement ou reste-t-il comme ailleurs, une notion totalement nouvelle voire encore inconnu ?

S.O: Non, presque aucun professeur ne mentionne les fractales. Moi personnellement, oui. J’ai, en effet, une totale liberté sur ce que j’apprend à mes élèves et je leur explique effectivement que les marchés ne sont pas efficients et donc, que les fractales peuvent rentrer en ligne de compte. Les fractales n’ont donc pas encore pris la place qu’elles mériteraient dans le monde de la finance comme dans celui de l’enseignement. Mais qui sait, un jour peut être elles seront à la base d’une régulation absolument nécessaire au marché financier.