摘要
OnlineMarkovSwitchingVolatilityFilter 对相邻收盘价变化应用在线双状态马尔可夫切换波动率模型。
更新 API
result = rtta.OnlineMarkovSwitchingVolatilityFilter().update(close)
update(...) 每次接收一个 close；只推进状态时可调用 advance(...)。
工作原理
滤波器维护两个潜在波动状态的在线概率，以此前概率和转移矩阵进行预测，再用新收益观测的似然更新并归一化。
递推公式
\[\tilde\pi_t=A^\top\pi_{t-1}\]
\[\pi_t(i)=\frac{\tilde\pi_t(i)p(z_t\mid i)}{\sum_j\tilde\pi_t(j)p(z_t\mid j)}\]
实现说明
递推公式在 src/rtta/indicator.cpp 的 class OnlineMarkovSwitchingVolatilityFilter 中实现。