補間法（Interpolation）とは、既知の2つ以上のデータポイントの間に存在する未知の値を推定するために用いられる数学的手法です。この手法を用いてデータの欠落部分を埋めることで、分析者は特定の観測値が過去の記録から欠けている場合でも、証券の価格推移など、データセットの全体像をより詳細に把握することが可能になります。
実務においては、既存のデータにアルゴリズムを適用して中間値を生成することで機能します。一般的な手法には、2点間を直線で結んで平均値を求める「線形補間」や、異なる成長パターンを考慮する「指数補間」などがあります。現代のコンピュータソフトウェアがこれらの計算を自動的に処理しますが、その根底にある論理は、トレンドを可視化するための基本的なツールとして機能しています。
例えば、投資家が月曜日と水曜日の株価を把握しているものの火曜日のデータが欠けている場合、線形補間を用いてその日の価格を推定することができます。ただし、このプロセスは正確な測定ではなくあくまで推定であることに留意する必要があります。複雑な市場の動きを単純化するため、公開取引されている資産に固有の真のボラティリティや急激な変動を常に捉えられるとは限りません。