摘要
WaveTrend 是 RTTA 对 LazyBear WaveTrend 振荡器的流式实现：对 HLC3 的通道指数作双重平滑，产生 wt1 / wt2 两条线，用于超买/超卖和交叉信号。
更新 API
result = rtta.WaveTrend(
channel_length=10, average_length=21, signal_length=4, fillna=True,
).update(high, low, close)
| 参数 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|
channel_length |
10 |
ESA 和绝对偏差的 EMA 长度 |
average_length |
21 |
WT1 的 EMA 长度 |
signal_length |
4 |
WT2 信号线的 SMA 长度 |
fillna |
True |
若为 False，组合预热结束前返回 NaN |
update(high, low, close) 返回 wt1、wt2。advance(...) 更新状态；last() 返回缓存的结果。
工作原理
WaveTrend 与作用于典型价格的商品通道指数密切相关，但增加了指数平滑：
- 典型价格 \(ap=(h+l+c)/3\)。
- ESA：\(ap\) 的 EMA。
- \(ap\) 相对 ESA 的平均绝对偏差，同样用 EMA 平滑。
- 通道指数 \(ci=(ap-esa)/(0.015\cdot d)\)。
- WT1：\(ci\) 的 EMA；WT2：WT1 的 SMA（默认为 4）。
WT1 穿越 WT2 的交叉，以及极值区（LazyBear 图表常用 ±60 / ±53 附近），可用于均值回归和动量择时。常数 0.015 与 LazyBear / TradingView 参考实现的缩放一致。
递推公式
\[ap_t = \frac{h_t + l_t + c_t}{3}\]
\[esa_t = \operatorname{EMA}_{n_1}(ap_t)\]
\[d_t = \operatorname{EMA}_{n_1}\big(|ap_t - esa_t|\big)\]
\[ci_t = \frac{ap_t - esa_t}{0.015\, d_t}\]
（当 \(d_t=0\) 时使用安全除法。）
\[wt1_t = \operatorname{EMA}_{n_2}(ci_t)\]
\[wt2_t = \operatorname{SMA}_{n_s}(wt1_t)\]
默认值：\(n_1=10\)、\(n_2=21\)、\(n_s=4\)。
当 fillna=False 时，取得 \(n_1+n_2+n_s\) 个样本后才返回非 NaN 结果（保守预热，与 C++ 的 warm_ 总和一致）。
实现说明
- 在
src/rtta/indicator.cpp的class WaveTrend中实现。 - 内部组件：
EMA esa_、EMA d_、EMA wt1_、SMA wt2_（嵌套平滑器均使用fillna=True）。 - 结果类型：
WaveTrendResult（wt1、wt2）。 - 批量辅助函数：
batch_wave_trend。