Interpolation
Die Interpolation ist eine statistische Methode, mit der verwandte bekannte Werte verwendet werden, um einen unbekannten Preis oder eine potenzielle Rendite eines Wertpapiers zu schätzen. Die Interpolation ist eine Methode zur Schätzung eines unbekannten Kurses oder einer unbekannten Rendite eines Wertpapiers. Dies wird erreicht, indem andere verwandte bekannte Werte verwendet werden, die sich nacheinander mit dem unbekannten Wert befinden.
BREAKING DOWN Interpolation
Interpolation ist ein einfaches mathematisches Konzept. Wenn es einen allgemein konsistenten Trend über einen Satz von Datenpunkten gibt, kann der Wert des Satzes an Punkten, die nicht berechnet wurden, vernünftigerweise geschätzt werden. Dies ist jedoch bestenfalls eine Schätzung; Interpolatoren können niemals völliges Vertrauen in ihre Vorhersagen bieten.
Verschiedene Arten der Interpolation
Es gibt verschiedene formale Arten der Interpolation, einschließlich linearer Interpolation, Polynominterpolation und stückweise konstanter Interpolation.
Die einfachste und am weitesten verbreitete Art ist die lineare Interpolation, die nützlich ist, wenn versucht wird, den Wert eines Wertpapiers oder eines Zinssatzes für einen Punkt zu schätzen, für den keine Daten vorliegen. Nehmen wir an, dass wir für einen Wertpapierkurs, der über einen bestimmten Zeitraum verfolgt wird, die Zeile, auf der der Wert des Wertpapiers verfolgt wird, die Funktion f (x) nennen. Der aktuelle Kurs einer Aktie wird über eine Reihe von Zeitpunkten aufgetragen. Wenn also f (x) für August, Oktober und Dezember aufgezeichnet wird, werden diese Punkte mathematisch als x Aug, x Oct und x Dec oder x 1, x 3 und x 5 dargestellt.
Aus einer Reihe von Gründen möchten Sie möglicherweise den Wert des Wertpapiers im September kennen. Sie können einen linearen Interpolationsalgorithmus verwenden, um den Wert von f (x) am Diagrammpunkt x Sep oder x 2 zu bestimmen, der innerhalb des vorhandenen Datenbereichs angezeigt wird.
Interpolation sollte nicht mit Extrapolation verwechselt werden, mit der ein Datenpunkt außerhalb des bekannten Datenbereichs geschätzt werden kann. Die meisten Charts, die die Geschichte einer Aktie abbilden, sind tatsächlich weitgehend interpoliert. Die lineare Regression wird verwendet, um die Kurven zu erstellen, die ungefähr die Kursschwankungen eines Wertpapiers darstellen. Selbst wenn ein Diagramm, das eine Aktie über ein Jahr hinweg misst, Datenpunkte für jeden Tag des Jahres enthält, kann man nie mit absoluter Sicherheit sagen, wo eine Aktie zu einem bestimmten Zeitpunkt bewertet wurde.
Die Interpolation ist relativ einfach, es fehlt jedoch an Präzision. Interpolation wird von menschlichen Zivilisationen seit der Antike verwendet, insbesondere von frühen Astronomen in Mesopotamien und Kleinasien, die versuchen, Lücken zu schließen (die Beobachtungsmöglichkeiten für Astronomen sind von Natur aus begrenzt). Während die Bewegung von Planetenkörpern vielen Faktoren unterworfen ist, sind sie immer noch besser für die Ungenauigkeit der Interpolation geeignet als die wild variierenden, unvorhersehbaren Schwankungen von öffentlich gehandelten Aktien. Trotzdem sind große Interpolationen der Preisbewegungen angesichts der überwältigenden Datenmenge bei der Wertpapieranalyse nicht zu vermeiden.
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