摘要
ParticleFilterTrend 是采用确定性随机种子和 Laplace 观测似然的粒子趋势滤波器，并输出有效样本量。
更新 API
result = rtta.ParticleFilterTrend(particles=64).update(close)
update(...) 每次接收一个 close；只推进状态时可调用 advance(...)。
工作原理
每次更新先按状态模型推进全部粒子，再根据新收盘价的 Laplace 似然重设权重并归一化；有效样本量用于诊断权重退化。
递推公式
\[x_t^{(i)}=f(x_{t-1}^{(i)})+\epsilon_t^{(i)}\]
\[w_t^{(i)}\propto w_{t-1}^{(i)}p(z_t\mid x_t^{(i)}),\qquad \sum_iw_t^{(i)}=1\]
update(...) 返回含 trend、velocity、signal 和 effective_sample_size 字段的结果结构体。
实现说明
递推公式在 src/rtta/indicator.cpp 的 class ParticleFilterTrend 中实现。