摘要
InteractingMultipleModelFilter 是四状态 IMM 卡尔曼跟踪器，按在线概率融合低波动、高波动、趋势和震荡模型。
更新 API
result = rtta.InteractingMultipleModelFilter().update(close)
update(...) 每次接收一个 close；只推进状态时可调用 advance(...)。
工作原理
滤波器把输入视为潜在状态的含噪观测。每次调用完成模型交互、预测和更新，再把状态与各模型概率投影到公开结果字段。
递推公式
\[\hat x_{t|t-1}=F\hat x_{t-1|t-1},\qquad P_{t|t-1}=FP_{t-1|t-1}F^\top+Q\]
\[K_t=P_{t|t-1}H^\top(HP_{t|t-1}H^\top+R)^{-1}\]
\[\hat x_{t|t}=\hat x_{t|t-1}+K_t(z_t-H\hat x_{t|t-1}),\qquad P_{t|t}=(I-K_tH)P_{t|t-1}\]
update(...) 返回含 value、velocity、low_vol_probability、high_vol_probability、trend_probability 和 chop_probability 字段的结果结构体。
实现说明
递推公式在 src/rtta/indicator.cpp 的 class InteractingMultipleModelFilter 中实现。