interpolación

¿Qué es la interpolación?

La interpolación es un método estadístico mediante el cual se utilizan valores conocidos relacionados para estimar un precio desconocido o el rendimiento potencial de un valor. La interpolación se logra utilizando otros valores establecidos que se ubican en secuencia con el valor desconocido.

La interpolación es en esencia un concepto matemático 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 bursátiles crean con frecuencia un gráfico de líneas con puntos de datos interpolados. Estos gráficos les ayudan a visualizar los cambios en el precio de los valores y son una parte importante del análisis técnico.

Conclusiones clave

  • La interpolación es un método matemático 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.
  • 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 gráficos que representan el movimiento del precio de una acción a lo largo del tiempo.
  • Una de las críticas del uso de la interpolación en el análisis de inversiones es que carece de precisión y no siempre refleja con precisión la volatilidad de las acciones que cotizan en bolsa.

Haga clic en Reproducir para aprender la definición de interpolación

Comprender la interpolación

Los inversores utilizan la interpolación para crear nuevos puntos de datos estimados entre puntos de datos conocidos en un gráfico. Los gráficos que representan la acción del precio y el volumen de un valor son ejemplos en los que se puede utilizar la interpolación. Si bien los algoritmos informáticos comúnmente generan estos puntos de datos en la actualidad, el concepto de interpolación no es nuevo. La interpolación ha sido utilizada por las civilizaciones humanas desde la antigüedad, particularmente por los primeros astrónomos en Mesopotamia y Asia Menor que intentaban llenar los vacíos en sus observaciones de los movimientos de los planetas.

Hay varios tipos formales de interpolación, incluida la interpolación lineal, la interpolación polinomial y la interpolación constante por partes. Los analistas financieros utilizan una curva de rendimiento interpolada para trazar un gráfico que representa los rendimientos de los bonos del Tesoro de EE. UU. emitidos recientemente o notas de un vencimiento específico. Este tipo de interpolación ayuda a los analistas a comprender hacia dónde podrían dirigirse los mercados de bonos y la economía en el futuro.

La interpolación no debe confundirse con la extrapolación, que se refiere a la estimación de un punto de datos fuera del rango observable de datos. La extrapolación tiene un mayor riesgo de producir resultados inexactos en comparación con la interpolación.

Ejemplo de interpolación

El tipo de interpolación más fácil y predominante es la interpolación lineal. Este tipo de interpolación es útil si se intenta estimar el valor de un título o la tasa de interés para un punto en el que no hay datos.

Supongamos, por ejemplo, que estamos rastreando el precio de un valor durante un período de tiempo. Llamaremos a la línea en la que se rastrea el valor del valor la función f(x). Graficaríamos el precio actual de la acción sobre una serie de puntos que representan momentos en el tiempo. Entonces, si registramos f(x) para agosto, octubre y diciembre, esos puntos se representarían matemáticamente como xAgo, XOct, y xDic, 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. Podríamos usar un algoritmo de interpolación lineal para estimar el valor de f(x) en el punto de la gráfica xSepo x2 que aparece dentro del rango de datos existente.

Crítica de la interpolación

Una de las mayores críticas a la interpolación es que, aunque es una metodología bastante simple que ha existido durante millones de años, carece de precisión. La interpolación en la antigua Grecia y Babilonia se trataba principalmente de hacer predicciones astronómicas que ayudarían a los agricultores a programar sus estrategias de siembra para mejorar el rendimiento de los cultivos.

Si bien el movimiento de los cuerpos planetarios está sujeto a muchos factores, aún se adaptan mejor a la imprecisión de la interpolación 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 análisis de valores, las grandes interpolaciones de los movimientos de precios son casi inevitables.

La mayoría de los gráficos que representan la historia de una acción están, de hecho, ampliamente interpolados. La regresión lineal se usa para hacer las curvas que representan aproximadamente las variaciones de precio de un valor. Incluso si un gráfico que mide una acción durante un año incluye puntos de datos para todos los días del año, uno nunca podría decir con total confianza dónde se habrá valorado una acción en un momento específico en el tiempo.

Deja un comentario