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Interpolación

Interpolación

驴Qu茅 es la interpolaci贸n?

La interpolaci贸n es un m茅todo estad铆stico mediante el cual se utilizan valores conocidos relacionados para estimar un precio desconocido o el rendimiento potencial de un valor. La interpolaci贸n se logra utilizando otros valores establecidos que se ubican en secuencia con el valor desconocido.

La interpolaci贸n es en esencia un concepto matem谩tico simple. Si existe una tendencia generalmente consistente en un conjunto de puntos de datos, se puede estimar razonablemente el valor del conjunto en los puntos que no se han calculado. Los inversores y los analistas burs谩tiles crean con frecuencia un gr谩fico de l铆neas con puntos de datos interpolados. Estos gr谩ficos les ayudan a visualizar los cambios en el precio de los valores y son una parte importante del an谩lisis t茅cnico.

Comprender la interpolaci贸n

Los inversores utilizan la interpolaci贸n para crear nuevos puntos de datos estimados entre puntos de datos conocidos en un gr谩fico. Los gr谩ficos que representan la acci贸n del precio y el volumen de un valor son ejemplos en los que se puede utilizar la interpolaci贸n. Si bien los algoritmos inform谩ticos com煤nmente generan estos puntos de datos en la actualidad, el concepto de interpolaci贸n no es nuevo. La interpolaci贸n ha sido utilizada por las civilizaciones humanas desde la antig眉edad, particularmente por los primeros astr贸nomos en Mesopotamia y Asia Menor que intentaban llenar los vac铆os en sus observaciones de los movimientos de los planetas.

Hay varios tipos formales de interpolaci贸n, incluida la interpolaci贸n lineal, la interpolaci贸n polinomial y la interpolaci贸n constante por partes. Los analistas financieros utilizan una curva de rendimiento interpolada para trazar un gr谩fico que representa los rendimientos de los bonos del Tesoro de EE. UU . emitidos recientemente o notas de un vencimiento espec铆fico. Este tipo de interpolaci贸n ayuda a los analistas a comprender hacia d贸nde podr铆an dirigirse los mercados de bonos y la econom铆a en el futuro.

La interpolaci贸n no debe confundirse con la extrapolaci贸n, que se refiere a la estimaci贸n de un punto de datos fuera del rango observable de datos. La extrapolaci贸n tiene un mayor riesgo de producir resultados inexactos en comparaci贸n con la interpolaci贸n.

Ejemplo de interpolaci贸n

El tipo de interpolaci贸n m谩s f谩cil y predominante es la interpolaci贸n lineal. Este tipo de interpolaci贸n es 煤til si se intenta estimar el valor de un t铆tulo o la tasa de inter茅s para un punto en el que no hay datos.

Supongamos, por ejemplo, que estamos rastreando el precio de un valor durante un per铆odo de tiempo. Llamaremos a la l铆nea en la que se rastrea el valor del valor la funci贸n f(x). Graficar铆amos el precio actual de la acci贸n sobre una serie de puntos que representan momentos en el tiempo. Entonces, si registramos f(x) para agosto, octubre y diciembre, esos puntos se representar铆an matem谩ticamente como xago, xoctubre y xdiciembre o x1, x3 y x5.

Por varias razones, es posible que queramos saber el valor de la seguridad durante septiembre, un mes del que no tenemos datos. Podr铆amos usar un algoritmo de interpolaci贸n lineal para estimar el valor de f(x) en el punto de trazado xSep, o x2 que aparece dentro del rango de datos existente.

Cr铆ticas a la interpolaci贸n

Una de las mayores cr铆ticas a la interpolaci贸n es que, aunque es una metodolog铆a bastante simple que ha existido durante millones de a帽os, carece de precisi贸n. La interpolaci贸n en la antigua Grecia y Babilonia se trataba principalmente de hacer predicciones astron贸micas que ayudar铆an a los agricultores a programar sus estrategias de siembra para mejorar el rendimiento de los cultivos.

Si bien el movimiento de los cuerpos planetarios est谩 sujeto a muchos factores, a煤n se adaptan mejor a la imprecisi贸n de la interpolaci贸n que la volatilidad impredecible y salvajemente variante de las acciones que cotizan en bolsa. Sin embargo, con la abrumadora masa de datos involucrados en el an谩lisis de valores, las grandes interpolaciones de los movimientos de precios son casi inevitables.

La mayor铆a de los gr谩ficos que representan la historia de una acci贸n est谩n, de hecho, ampliamente interpolados. La regresi贸n lineal se usa para hacer las curvas que representan aproximadamente las variaciones de precio de un valor. Incluso si un gr谩fico que mide una acci贸n durante un a帽o incluye puntos de datos para todos los d铆as del a帽o, uno nunca podr铆a decir con total confianza d贸nde se habr谩 valorado una acci贸n en un momento espec铆fico en el tiempo.

Reflejos

  • Mediante el uso de una tendencia constante en un conjunto de puntos de datos, los inversores pueden estimar valores desconocidos y trazar estos valores en gr谩ficos que representan el movimiento del precio de una acci贸n a lo largo del tiempo.

  • La interpolaci贸n es un m茅todo matem谩tico simple que utilizan los inversores para estimar un precio desconocido o el rendimiento potencial de un valor o activo mediante el uso de valores conocidos relacionados.

  • Una de las cr铆ticas del uso de la interpolaci贸n en el an谩lisis de inversiones es que carece de precisi贸n y no siempre refleja con precisi贸n la volatilidad de las acciones que cotizan en bolsa.