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曼德布洛特将金融市场视为“野生随机性”的很好案例，其特征是集中性和长相关性。为此他开发了几种可以模拟财务波动的创新方法<ref>{{cite book |chapter= Mandelbrot, Benoit |journal= Encyclopedia of Quantitative Finance |publisher= Wiley |date= 19 April 2010 |isbn = 9780470057568}}</ref> 。在他的早期工作中，他发现金融市场的价格变化并非遵循高斯分布，而是遵循具有无限方差的'''<font color="#ff8000"> 列维稳定分布Lévy stable distributions </font>'''。他发现，例如棉花价格遵循列维稳定分布，其参数α等于1.7，而不是高斯分布中的2。该“稳定”分布具有以下性质：随机变量的许多实例总和遵循相同的分布，只是比例参数较大。<ref>{{cite web |url=https://www.newscientist.com/article/mg15420784.700-flight-over-wall-st.html |title=''New Scientist'', 19 April 1997 |publisher=Newscientist.com |date=19 April 1997 |access-date=17 October 2010 |archive-date=21 April 2010 |archive-url=https://web.archive.org/web/20100421101729/http://www.newscientist.com/article/mg15420784.700-flight-over-wall-st.html |url-status=live }}</ref>

曼德布洛特将金融市场视为“野生随机性”的很好案例，其特征是集中性和长相关性。为此他开发了几种可以模拟财务波动的创新方法<ref>{{cite book |chapter= Mandelbrot, Benoit |journal= Encyclopedia of Quantitative Finance |publisher= Wiley |date= 19 April 2010 |isbn = 9780470057568}}</ref> 。在他的早期工作中，他发现金融市场的价格变化并非遵循高斯分布，而是遵循具有无限方差的'''<font color="#ff8000"> 列维稳定分布 Lévy stable distributions </font>'''。他发现，例如棉花价格遵循列维稳定分布，其参数α等于1.7，而不是高斯分布中的2。该“稳定”分布具有以下性质：随机变量的许多实例总和遵循相同的分布，只是比例参数较大。<ref>{{cite web |url=https://www.newscientist.com/article/mg15420784.700-flight-over-wall-st.html |title=''New Scientist'', 19 April 1997 |publisher=Newscientist.com |date=19 April 1997 |access-date=17 October 2010 |archive-date=21 April 2010 |archive-url=https://web.archive.org/web/20100421101729/http://www.newscientist.com/article/mg15420784.700-flight-over-wall-st.html |url-status=live }}</ref>

=== “分形几何”和曼德布洛特集合的发展 ===

=== “分形几何”和曼德布洛特集合的发展 ===