Che cos’è l’interpolazione?
L’interpolazione è un metodo statistico mediante il quale vengono utilizzati valori noti correlati per stimare un prezzo sconosciuto o un rendimento potenziale di un titolo. L’interpolazione si ottiene utilizzando altri valori stabiliti che si trovano in sequenza con il valore sconosciuto.
L’interpolazione è alla radice un semplice concetto matematico. Se c’è una tendenza generalmente coerente in un insieme di punti dati, si può ragionevolmente stimare il valore del set in punti che non sono stati calcolati. Gli investitori e gli analisti di borsa spesso creano un grafico a linee con punti dati interpolati. Questi grafici li aiutano a visualizzare le variazioni del prezzo dei titoli e sono una parte importante dell’analisi tecnica.
Key Takeaways
- L’interpolazione è un semplice metodo matematico utilizzato dagli investitori per stimare un prezzo sconosciuto o un potenziale rendimento di un titolo o di un asset utilizzando i relativi valori noti.
- Utilizzando una tendenza coerente su un insieme di punti dati, gli investitori possono stimare valori sconosciuti e tracciare questi valori su grafici che rappresentano il movimento dei prezzi di un titolo nel tempo.
- Una delle critiche all’uso dell’interpolazione nell’analisi degli investimenti è che manca di precisione e non sempre riflette accuratamente la volatilità delle azioni quotate in borsa.
Comprensione dell’interpolazione
Gli investitori utilizzano l’interpolazione per creare nuovi punti dati stimati tra punti dati noti su un grafico. I grafici che rappresentano l’azione di prezzo e il volume di un titolo sono esempi in cui è possibile utilizzare l’interpolazione. Mentre gli algoritmi informatici generano comunemente questi punti dati oggi, il concetto di interpolazione non è nuovo. L’interpolazione è stata utilizzata dalle civiltà umane fin dall’antichità, in particolare dai primi astronomi in Mesopotamia e in Asia Minore che tentavano di colmare le lacune nelle loro osservazioni dei movimenti dei pianeti.
Esistono diversi tipi formali di interpolazione, tra cui l’interpolazione lineare, l’interpolazione polinomiale e l’interpolazione costante a tratti. Gli analisti finanziari utilizzano una curva dei rendimenti interpolata per tracciare un grafico che rappresenta i rendimenti dei titoli del Tesoro statunitensi di recente emissione o delle note di una scadenza specifica. Questo tipo di interpolazione aiuta gli analisti a capire dove potrebbero essere diretti i mercati obbligazionari e l’economia in futuro.
L’interpolazione non deve essere confusa con l’estrapolazione, che si riferisce alla stima di un punto dati al di fuori dell’intervallo osservabile di dati. L’estrapolazione ha un rischio maggiore di produrre risultati imprecisi rispetto all’interpolazione.
Esempio di interpolazione
Il tipo di interpolazione più semplice e prevalente è un’interpolazione lineare. Questo tipo di interpolazione è utile se si sta cercando di stimare il valore di un titolo o tasso di interesse per un punto in cui non ci sono dati.
Supponiamo, ad esempio, che stiamo monitorando un prezzo di sicurezza per un periodo di tempo. Chiameremo la linea su cui viene tracciato il valore della sicurezza la funzione f(x). Vorremmo tracciare il prezzo corrente del titolo su una serie di punti che rappresentano momenti nel tempo. Quindi se registriamo f (x) per agosto, ottobre e dicembre, quei punti sarebbero rappresentati matematicamente come xAug, xOct e xDec, o x1, x3 e x5.
Per una serie di motivi, potremmo voler conoscere il valore del titolo durante settembre, un mese per il quale non abbiamo dati. Potremmo usare un algoritmo di interpolazione lineare per stimare il valore di f (x) nel punto di trama xSep o x2 che appare all’interno dell’intervallo di dati esistente.
Critica dell’interpolazione
Una delle maggiori critiche all’interpolazione è che sebbene sia una metodologia abbastanza semplice che esiste da eoni, manca di precisione. L’interpolazione nell’antica Grecia e Babilonia consisteva principalmente nel fare previsioni astronomiche che avrebbero aiutato gli agricoltori a cronometrare le loro strategie di semina per migliorare i raccolti.
Mentre il movimento dei corpi planetari è soggetto a molti fattori, sono ancora più adatti all’imprecisione dell’interpolazione rispetto alla volatilità selvaggia e imprevedibile delle azioni quotate in borsa. Tuttavia, con la massa schiacciante di dati coinvolti nell’analisi dei titoli, ampie interpolazioni dei movimenti dei prezzi sono abbastanza inevitabili.
La maggior parte dei grafici che rappresentano la storia di un titolo sono infatti ampiamente interpolati. La regressione lineare viene utilizzata per creare le curve che rappresentano approssimativamente le variazioni di prezzo di un titolo. Anche se un grafico che misura uno stock in un anno includeva punti dati per ogni giorno dell’anno, non si potrebbe mai dire con completa fiducia dove uno stock sarà stato valutato in un momento specifico nel tempo.