Qu'est-ce que l'interpolation
L'interpolation est une méthode statistique par laquelle des valeurs connues connexes sont utilisées pour estimer un prix inconnu ou le rendement potentiel d'un titre. L'interpolation est une méthode d'estimation d'un prix ou d'un rendement inconnu d'un titre. Ceci est réalisé en utilisant d'autres valeurs connues apparentées qui sont situées en séquence avec la valeur inconnue.
L'interpolation est à la base un concept mathématique simple. S'il existe une tendance généralement cohérente à travers un ensemble de points de données, on peut raisonnablement estimer la valeur de l'ensemble à des points qui n'ont pas été calculés. Cependant, il s'agit au mieux d'une estimation; les interpolateurs ne peuvent jamais offrir une confiance totale dans leurs prévisions.
Différents types d'interpolation
Il existe plusieurs types formels d'interpolation, notamment l'interpolation linéaire, l'interpolation polynomiale et l'interpolation constante par morceaux.
Le type le plus simple et le plus répandu est une interpolation linéaire, qui est utile si l'on essaie d'estimer la valeur d'un titre ou d'un taux d'intérêt pour un point où il n'y a pas de données. Supposons que, pour un prix de titre suivi sur une période de temps, nous appelons la ligne sur laquelle la valeur du titre est suivie la fonction f (x). Le prix actuel d'un stock est tracé sur une série de points représentant des moments dans le temps. Donc, si f (x) est enregistré pour août, octobre et décembre, ces points seraient représentés mathématiquement comme x août, x oct et x déc, ou x 1, x 3 et x 5.
Pour un certain nombre de raisons, on pourrait vouloir connaître la valeur de la sécurité en septembre. Vous pouvez utiliser un algorithme d'interpolation linéaire pour déterminer la valeur de f (x) au point de tracé x Sep ou x 2 qui apparaît dans la plage de données existante.
L'interpolation ne doit pas être confondue avec l' extrapolation, qui permet d'estimer un point de données en dehors de la plage de données connue. La plupart des graphiques représentant l'historique d'un titre sont en fait largement interpolés. La régression linéaire est utilisée pour faire les courbes qui représentent approximativement les variations de prix d'un titre. Même si un graphique mesurant un stock sur une année comprenait des points de données pour chaque jour de l'année, on ne pourrait jamais dire en toute confiance où un stock aura été évalué à un moment précis dans le temps.
L'interpolation est assez simple, mais elle manque de précision. L'interpolation est utilisée par les civilisations humaines depuis l'Antiquité, en particulier par les premiers astronomes de Mésopotamie et d'Asie Mineure qui tentent de combler les lacunes (les possibilités d'observation pour les astronomes étant intrinsèquement limitées). Bien que le mouvement des corps planétaires soit soumis à de nombreux facteurs, ils sont toujours mieux adaptés à l'imprécision de l'interpolation que la variation extravagante et imprévisible des actions cotées en bourse. Néanmoins, avec la masse écrasante de données impliquées dans l'analyse des titres, de grandes interpolations des mouvements de prix sont assez inévitables.
