Interpolare
Ce este interpolare?
Interpolația este o metodă statistică prin care valorile cunoscute aferente sunt utilizate pentru a estima un preț necunoscut sau un randament potențial al unui titlu. Interpolația se realizează utilizând alte valori stabilite care sunt localizate în ordine cu valoarea necunoscută.
Interpolația este la bază un concept matematic simplu. Dacă există o tendință generală consistentă într-un set de puncte de date, se poate estima în mod rezonabil valoarea setului în puncte care nu au fost calculate. Investitorii și analiștii de acțiuni creează frecvent o diagramă liniară cu puncte de date interpolate. Aceste diagrame îi ajută să vizualizeze schimbările în prețul valorilor mobiliare și reprezintă o parte importantă a analizei tehnice.
Chei de luat masa
- Interpolația este o metodă matematică simplă pe care o folosesc investitorii pentru a estima un preț necunoscut sau un randament potențial al unei valori mobiliare sau a unui activ utilizând valorile cunoscute aferente.
- Prin utilizarea unei tendințe consistente într-un set de puncte de date, investitorii pot estima valori necunoscute și pot reprezenta aceste valori pe diagrame care reprezintă mișcarea prețului unei acțiuni în timp.
- Una dintre criticile utilizării interpolației în analiza investițiilor este că aceasta nu are precizie și nu reflectă întotdeauna cu exactitate volatilitatea acțiunilor tranzacționate public.
Înțelegerea interpolării
Investitorii folosesc interpolare pentru a crea noi puncte de date estimate între punctele de date cunoscute pe o diagramă. Diagramele care reprezintă acțiunea și volumul prețului unui titlu sunt exemple în care ar putea fi utilizată interpolare. În timp ce algoritmii de computer generează în mod obișnuit aceste puncte de date astăzi, conceptul de interpolare nu este unul nou. Interpolația a fost utilizată de civilizațiile umane încă din antichitate, în special de primii astronomi din Mesopotamia și Asia Mică, încercând să completeze lacune în observațiile lor despre mișcările planetelor.
Există mai multe tipuri formale de interpolare, inclusiv interpolare liniară, interpolare polinomială și interpolare constantă în bucăți. Analiștii financiari utilizează o curbă de randament interpolată pentru a trasa un grafic reprezentând randamentele obligațiunilor Trezoreriei SUA emise recent sau ale notelor cu o anumită scadență. Acest tip de interpolare îi ajută pe analiști să înțeleagă în ce direcție ar putea conduce piețele obligațiunilor și economia în viitor.
Interpolația nu trebuie confundată cu extrapolația, care se referă la estimarea unui punct de date în afara intervalului de date observabil. Extrapolarea are un risc mai mare de a produce rezultate inexacte comparativ cu interpolare.
Exemplu de interpolare
Cel mai ușor și cel mai răspândit tip de interpolare este o interpolare liniară. Acest tip de interpolare este util dacă se încearcă estimarea valorii unei garanții sau a ratei dobânzii pentru un punct în care nu există date.
Să presupunem, de exemplu, că urmărim un preț de securitate pe o perioadă de timp. Vom numi linia pe care se urmărește valoarea securității la funcția f (x). Vom calcula prețul actual al acțiunii pe o serie de puncte reprezentând momente în timp. Deci, dacă înregistrăm f (x) pentru august, octombrie și decembrie, acele puncte ar fi reprezentate matematic ca x aug, x oct și x dec, sau x 1, x 3 și x 5.
Din mai multe motive, s-ar putea să dorim să cunoaștem valoarea securității în luna septembrie, lună pentru care nu avem date. Am putea utiliza un algoritm de interpolare liniară pentru a estima valoarea lui f (x) la punctul grafic x Sep sau x 2 care apare în intervalul de date existent.
Critica de interpolare
Una dintre cele mai mari critici ale interpolației este că, deși este o metodologie destul de simplă care a existat de mai mulți ani, îi lipsește precizia. Interpolarea în Grecia antică și în Babilon a fost în primul rând despre a face predicții astronomice care să-i ajute pe fermieri să își cronometreze strategiile de plantare pentru a îmbunătăți randamentul culturilor.
În timp ce mișcarea corpurilor planetare este supusă multor factori, acestea sunt încă mai potrivite pentru imprecizia interpolării decât varianta sălbatică, volatilitatea imprevizibilă a stocurilor tranzacționate public. Cu toate acestea, datorită masei covârșitoare a datelor implicate în analiza valorilor mobiliare, interpolările mari ale mișcărilor prețurilor sunt destul de inevitabile.
Majoritatea graficelor care reprezintă istoricul unei acțiuni sunt de fapt interpolate pe scară largă. Regresia liniară este utilizată pentru a face curbele care reprezintă aproximativ variațiile de preț ale unui titlu. Chiar dacă un grafic care măsoară un stoc pe parcursul unui an a inclus puncte de date pentru fiecare zi a anului, nu s-ar putea spune niciodată cu încredere deplină unde un stoc va fi evaluat la un moment specific din timp.