摘要
HilbertTrendline 是 RTTA 对周期自适应瞬时趋势线的流式实现（TA-Lib HT_TRENDLINE）。它先按当前主导周期长度对原始价格取平均，再对该平均值应用 4 根 K 线加权移动平均。
更新 API
result = rtta.HilbertTrendline(fillna=True).update(value)
| 参数 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|
fillna |
True |
若为 False，超过 63 个样本的回看期之前返回 NaN |
update(value) 以标量形式返回当前自适应趋势线。
工作原理
固定周期 SMA 的滞后量始终相同，而 Hilbert 趋势线会在主导周期较短时缩短平均窗口，在主导周期较长时延长窗口。TA-Lib 对最近 \(N=\operatorname{clip}(\lfloor\overline P+0.5\rfloor,1,50)\) 根 K 线的原始价格取平均（不是 WMA 平滑值），再以处理输入价格时相同的四抽头权重平滑该平均值：
\[(4 A_t + 3 A_{t-1} + 2 A_{t-2} + A_{t-3})/10.\]
它是 EhlersInstantaneousTrendline 的自适应对应形式；后者不采用 Hilbert 周期，而是使用固定临界周期和二极点递推。
递推公式
令 \(\overline P_t\) 为平滑后的主导周期，并令：
\[N = \operatorname{clip}\!\big(\lfloor \overline{P}_t + 0.5 \rfloor,\; 1,\; 50\big).\]
对最近 \(N\) 个原始价格求平均（最多保留 64 个样本的价格历史）：
\[A_t = \frac{1}{N}\sum_{j=0}^{N-1} x_{t-j}\]
（早期 K 线中，若现有价格少于 \(N\) 个，缺失历史按零贡献处理。）
对平均值作四根 K 线 WMA：
\[TL_t = \frac{4 A_t + 3 A_{t-1} + 2 A_{t-2} + A_{t-3}}{10}\]
返回值：\(TL_t\)。
当 fillna=False 时，在完成超过 63 次更新之前，输出为 NaN。
实现说明
- 对
HilbertCycleEngine::trendline()的轻量封装（class HilbertTrendline）。 - 引擎保留
prices_（最多 64 个值），并以i_trend1_、i_trend2_、i_trend3_保存 \(A_t\) 的滞后值。 - 回看期：
lookback_phase_ = 63。