ce este interpolare?
interpolarea este o metodă statistică prin care valorile cunoscute înrudite sunt utilizate pentru a estima un preț necunoscut sau un randament potențial al unei garanții. Interpolarea se realizează prin utilizarea altor valori stabilite care sunt situate în ordine cu valoarea necunoscută.
interpolarea este la rădăcină un concept matematic simplu. Dacă există o tendință generală consecventă într-un set de puncte de date, se poate estima în mod rezonabil valoarea setului la 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 modificările prețului valorilor mobiliare și reprezintă o parte importantă a analizei tehnice.
key Takeaways
- interpolarea este o metodă matematică simplă pe care investitorii o folosesc pentru a estima un preț necunoscut sau un potențial randament al unei valori mobiliare sau al unui activ utilizând valori cunoscute conexe.folosind o tendință constantă într-un set de puncte de date, investitorii pot estima valori necunoscute și pot trasa aceste valori pe diagrame care reprezintă mișcarea prețului unei acțiuni în timp.
- una dintre criticile utilizării interpolării în analiza investițiilor este că nu are precizie și nu reflectă întotdeauna cu exactitate volatilitatea stocurilor tranzacționate public.
înțelegerea interpolare
investitorii folosesc interpolare pentru a crea noi puncte de date estimate între punctele de date cunoscute pe o diagramă. Diagramele care reprezintă acțiunea de preț și volumul unei garanții sunt exemple în care ar putea fi utilizată interpolarea. În timp ce algoritmii computerizați generează în mod obișnuit aceste puncte de date astăzi, conceptul de interpolare nu este unul nou. Interpolarea a fost folosită de civilizațiile umane încă din antichitate, în special de astronomii timpurii din Mesopotamia și Asia Mică încercând să umple golurile în observațiile lor despre mișcările planetelor.
există mai multe tipuri formale de interpolare, inclusiv interpolarea liniară, interpolarea polinomială și interpolarea constantă în bucăți. Analiștii financiari folosesc o curbă de randament interpolată pentru a trasa un grafic care reprezintă randamentele obligațiunilor de trezorerie americane emise recent sau ale bancnotelor cu o scadență specifică. Acest tip de interpolare ajută analiștii obține o perspectivă în cazul în care piețele de obligațiuni și economia ar putea fi condus în viitor.
interpolarea nu trebuie confundată cu extrapolarea, care se referă la estimarea unui punct de date în afara intervalului observabil de date. Extrapolarea prezintă un risc mai mare de a produce rezultate inexacte în comparație cu interpolarea.
exemplu de interpolare
cel mai simplu și mai răspândit tip de interpolare este o interpolare liniară. Acest tip de interpolare este util dacă se încearcă estimarea valorii unei valori mobiliare 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 apela linia pe care este urmărită valoarea securității funcția f(x). Ne-ar complot prețul curent al stocului pe o serie de puncte reprezentând momente în timp. Deci, dacă înregistrăm f (x) pentru August, octombrie și decembrie, aceste puncte ar fi reprezentate matematic ca xAug, xOct și xDec sau x1, x3 și x5.
Din mai multe motive, am putea dori să cunoaștem valoarea garanției în luna septembrie, o lună pentru care nu avem date. Am putea folosi un algoritm de interpolare liniară pentru a estima valoarea lui f (x) la punctul grafic xSep sau x2 care apare în intervalul de date existent.
critica interpolării
una dintre cele mai mari critici ale interpolării este că, deși este o metodologie destul de simplă care există de eoni, îi lipsește precizia. Interpolarea în Grecia antică și Babilon a fost în primul rând despre a face predicții astronomice care ar ajuta fermierii să-și cronometreze strategiile de plantare pentru a îmbunătăți randamentele culturilor.în timp ce mișcarea corpurilor planetare este supusă mai multor factori, ele sunt încă mai potrivite pentru imprecizia interpolării decât variația sălbatică, volatilitatea imprevizibilă a stocurilor tranzacționate public. Cu toate acestea, având în vedere masa covârșitoare de date implicate în analiza valorilor mobiliare, interpolările mari ale mișcărilor prețurilor sunt destul de inevitabile.
cele mai multe diagrame care reprezintă istoria unei acțiuni sunt de fapt interpolate pe scară largă. Regresia liniară este utilizată pentru a face curbele care reprezintă aproximativ variațiile de preț ale unei garanții. Chiar dacă o diagramă care măsoară un stoc de peste un 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 fost evaluat la un moment dat.