¿Qué es la interpolación?
La interpolación es un método estadístico mediante el cual se utilizan valores conocidos relacionados para estimar un valor desconocido o un conjunto de valores. Al invertir, la interpolación se utiliza para estimar los precios o el rendimiento potencial de un valor. La interpolación se logra utilizando otros valores establecidos que están en secuencia con el valor desconocido.
Si existe una tendencia generalmente consistente en un conjunto de puntos de datos, es posible estimar razonablemente el valor del conjunto en puntos que no se han calculado explícitamente. Los inversores bursátiles y los analistas suelen crear un gráfico de líneas con puntos de datos interpolados. Estos gráficos les ayudan a visualizar los cambios en el precio de las acciones y son una parte importante del análisis técnico.
La interpolación se puede comparar con la extrapolación, que estima valores desconocidos que se extienden más allá de los datos conocidos, en lugar de valores que se encuentran entre puntos de datos conocidos.
Puntos 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 utilizando valores conocidos relacionados.
- Usando una tendencia constante sobre una serie 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.
1:31
Haz clic en reproducir para conocer 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 una acción son ejemplos en los que se podría 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, sobre todo por los primeros astrónomos de Mesopotamia y Asia Menor cuando 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 las letras o notas del Tesoro de EE. UU. emitidas recientemente con 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.
El ajuste no debe confundirse con la extrapolación, que se refiere a estimar un punto de datos fuera del rango de datos observables. La extrapolación tiene un mayor riesgo de producir resultados inexactos que la interpolación.
Ejemplo de interpolación
El tipo de interpolación más simple y predominante es la interpolación lineal. Este tipo de interpolación es útil si intenta estimar el valor de un valor o una tasa de interés para un punto donde no hay datos.
Por ejemplo, suponga que está siguiendo el precio de una acción durante un período de tiempo. Llamaremos a la línea en la que se representa el valor del título la función f(x). Graficamos el precio actual de la acción en 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 xAgosto, XOctubre, anteriorDiciembre, buey1, X3 anterior5.
Por una variedad de razones, podemos querer saber el valor de la acción en septiembre, un mes para el cual no tenemos datos. Podríamos usar un algoritmo de interpolación lineal para estimar el valor de f(x) en el punto x del gráficoseptiembrebuey2 que aparece dentro del rango de datos existente.
Crítica de la interpolación
Una de las principales críticas a la interpolación es que, si bien es una metodología bastante simple que existe desde hace eones, carece de precisión. Tween 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 los rendimientos.
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 extremadamente variable e impredecible de las acciones que cotizan en bolsa. Sin embargo, con la abrumadora cantidad de datos involucrados en el análisis de acciones, las grandes interpolaciones de los movimientos de precios son bastante inevitables.
La mayoría de los gráficos que representan la historia de una acción son, de hecho, en gran parte interpolados. La regresión lineal se utiliza para construir curvas que representan aproximadamente los cambios en el 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, nunca podría saber con absoluta certeza dónde se habrá cotizado una acción en un momento específico.
¿Qué tipo de relajación se utiliza en el análisis técnico?
En análisis técnico, hay dos tipos principales de interpolación: interpolación lineal e interpolación exponencial. La interpolación lineal promedia dos puntos de datos adyacentes dibujando una línea recta de mejor ajuste. En cambio, la interpolación exponencial calcula el promedio ponderado de los puntos de datos adyacentes, que se pueden ajustar según el volumen de negociación u otros criterios.
¿Cómo se usa la interpolación en el comercio?
Los comerciantes pueden usar un tipo especial de interpolación (también llamado suavizado) para representar el rango alto-bajo del movimiento de precios entre una serie de impresiones de precios de cierre. Esto se hace creando una línea de regresión lineal a través de los máximos y mínimos de un gráfico de dos días como se muestra arriba. Por lo tanto, la pendiente de la línea de regresión corresponde (aproximadamente) a la forma del movimiento del precio en esos días consecutivos. Esta pendiente se puede usar como una aproximación para el promedio móvil (MA) del rango alto-bajo. Si los precios se negocian por encima de la línea de regresión (del promedio móvil), los operadores pueden suponer que el rango bajo respaldará precios más altos. Por otro lado, si los precios caen por debajo de la media móvil, se cree que el extremo inferior soporta precios más bajos.
¿Qué es la interpolación y la extrapolación?
La interpolación estima valores desconocidos que se encuentran entre dos o más puntos de datos conocidos, llenando los vacíos. La extrapolación, por otro lado, extiende los puntos de datos conocidos hacia afuera.
La línea de fondo
La interpolación es una técnica matemática para estimar los valores de puntos de datos desconocidos que se encuentran entre puntos de datos conocidos existentes. Este proceso ayuda a llenar los espacios en blanco. Los comerciantes técnicos utilizan la interpolación para comprender cómo se han comportado los precios en el pasado, incluso cuando no tienen información completa. Esto puede ayudar a predecir tendencias futuras en función de una imagen más completa de la acción del precio en el pasado.
