摘要
ArnaudLegouxMovingAverage 是 RTTA 对 Arnaud Legoux 移动平均线的流式
实现。它使用高斯权重，并由偏移量和 sigma 控制权重分布。
更新 API
result = rtta.ArnaudLegouxMovingAverage().update(value)
每次调用 update(...) 都通过 value 输入一个观测值。若调用者只希望更新
状态而不实例化 Python 返回值，可使用输入参数相同的 advance(...)。
工作原理
ArnaudLegouxMovingAverage 对最近 window 个样本应用固定的高斯窗口。
高斯分布的峰值位于从最旧样本起算的 offset * (window - 1) 处，因此较大的
offset 会给予近期价格更高的权重。sigma 控制核函数的集中程度。
递推公式
令 \(z_t=value_t\) 表示一次 update(...) 调用所输入的观测值，\(n\) 为
窗口长度，\(o\) 为偏移量，且 \(s=n/\sigma\)。
\[m = o(n-1), \qquad
w_i = \exp\!\left(-\frac{(i-m)^2}{2s^2}\right), \quad i=0,\ldots,n-1\]
\[y_t = \frac{\sum_{i=0}^{n-1} w_i z_{t-n+1+i}}{\sum_{i=0}^{n-1} w_i}\]
索引 \(i=0\) 对应窗口中最旧的样本，\(i=n-1\) 对应最新样本。窗口尚未填满
时，若 fillna=True，只使用现有样本及与其对应的权重。
返回值为指标当前的标量值。
实现说明
递推过程实现在 src/rtta/indicator.cpp 的
class ArnaudLegouxMovingAverage 中。所有权重均在构造函数中预先计算。