修复：量价单位 / 未来函数守卫 / 实时画像闸门；行情回补到 2005；手册补全流程

本轮会话的三项正确性改造（均为「不报错、只让结果静默错」的类型）：

1) 修复 stock_daily 量价单位前后不一致
   - 现象：2015-2019 存 Tushare 原始单位（手/千元），2020 起存（股/元），2019 同日混合；
     而流动性阈值按「元」配置 → 早年门槛实际是「日均成交额 ≥ 200 亿元」，
     把 2015-2019 的股票池整体清空（实测 2016/2017/2018 各选出 0 只）。
   - 修复：写入端 sync/price.py 统一换算；读取端 units.normalize_ohlcv_units
     按行判定并幂等换算（price_history / avg_amount 都走它）；
     审计新增 UNIT-OHLCV 防回归。
   - 效果：2016/2017/2018 的股票池变为 7/11/13 只。

2) 未来函数守卫（单次回测）
   - 股票池自带 asof：若晚于回测起点即**拒绝执行**（原先静默冻结套用），
     与 walk-forward 已有的拒绝理由一致；确需复现加 --allow-lookahead-universe，
     偏差写入 unimplemented_json。

3) 新增实时（PIT）个股画像闸门
   - profile/pit.py：每个决策日按当时可见数据重算过去 5 年画像，
     惰性（仅买入条件已触发的标的）、面板按 asof 缓存、
     规则不含财务指标时不查财报表；被剔除时产出 REJECT + 逐规则留痕。
   - 指标定义复用 ProfileBuilder._profile_one（与批量画像逐值等价的回归测试）。
   - profile/coverage.py：窗口覆盖率（按交易日历的真实开市天数），
     策略新增 entry.profile_gate.min_window_coverage（默认 0，不改变既有行为）。
   - core/metrics.py：闸门可用指标的唯一定义（配置期即校验，避免写错指标名静默失效）。

4) 行情回补到 2005（使 5/8/10 年窗口真正完整）
   - stock_daily / adjust_factor / daily_basic 补到 2005-01-04；
     hd_suspend / hd_limit 补到 2010-01-04。
   - 5 年窗口覆盖率：2018-05-18 由 67.0% → 99.1%，2016-12-30 由 39.8% → 99.0%；
     残差经逐日与 hd_suspend 交叉核实为真实停牌（16/16 命中）。
   - 审计 G2/G3 与断点续传原先用固定阈值（2000 / 1500 只），
     会把 2005-2009 的正常数据误判为异常 —— 改为按「当年应有上市股票数」成比例判定。
   - 节流修正：daily/adj_factor/daily_basic 限频 480 → 170（实测该 token 约 196/min 即被拒）。

5) 自我声明如实化
   - 原先「约束未生效」由「过滤后集合为空」判定，会把「这批股票恰好没停牌」
     误报成「hd_suspend 无数据」；改为按表级判定。
   - 补齐此前静默的「配置承诺但未实现」项：suspended_rule/limit_up_down_rule 的 defer、
     cash_mode=reinvest/reinvest_rule、handle_rights_issue、signal_to_execution、
     max_volume_pct、liquidity_limit_pct_adv —— 全部写入 unimplemented_json。

6) 手册：新增 §0「全流程操作（选股 → 画像 → 回测）」置于最前
   - 逐步说明「命令做了什么、数据从哪来、落了哪些库、有哪些坑」；
     含实时画像闸门 9 问 9 答、未来函数守卫表、成交与成本口径、验证 SQL。
   - 修正旧 §2.4 漏传 --universe-run（选了池子却没用于回测）；
     修正两处声称「停牌顺延」「分红再投资」已实现的相反表述。

测试：403 项全部通过（含新增 test_units.py、test_profile_pit.py、
未实现声明诚实性测试、行序无关性回归测试）。

注意：本提交中 docs/*、README.md、src/hdiv/web/service.py 除本轮修改外，
也含此前遗留的未提交改动（无法按文件切分）。

src/hdiv/core/config.py

@@ -96,11 +96,36 @@ class PathsConfig(StrictModel):
     log_dir: str = "logs"
 
 
+class SyncConfig(StrictModel):
+    """行情同步的「完整性」判定口径（决定断点续传会不会重拉整段历史）。
+
+    一个交易日被视为**已完整同步**，要求当日股票数 ≥
+    ``max(min_symbols_floor, min_symbols_ratio × 当年应有上市股票数)``。
+
+    **为什么不能只用一个绝对阈值**：A 股 2005 年只有约 1,350 只股票，
+    2010 年约 1,700 只。若固定要求 1,500 只，2005-2009 的**每一个交易日**
+    都会被判成「未完成」，于是断点续传完全失效 —— 回补中断一次就要从
+    第一天重新拉，且每次重跑都会把整段早年历史再拉一遍。
+    """
+
+    min_symbols_floor: int = 200
+    min_symbols_ratio: float = 0.6
+
+    @model_validator(mode="after")
+    def _check(self) -> SyncConfig:
+        if self.min_symbols_floor < 1:
+            raise SchemaValidationError("sync.min_symbols_floor 必须为正")
+        if not 0.0 < self.min_symbols_ratio <= 1.0:
+            raise SchemaValidationError("sync.min_symbols_ratio 必须落在 (0, 1]")
+        return self
+
+
 class DataSourceConfig(StrictModel):
     version: int = 1
     database: DatabaseConfig
     tushare: TushareConfig = Field(default_factory=TushareConfig)
     paths: PathsConfig = Field(default_factory=PathsConfig)
+    sync: SyncConfig = Field(default_factory=SyncConfig)
 
 
 # ---------------------------------------------------------------------------
@@ -292,6 +317,8 @@ class SufficiencyConfig(StrictModel):
 class TtmDividendConfig(StrictModel):
     window_days: int = 365
     grace_days: int = 45
+    # 是否消除除权间隔不规整造成的毛刺（重叠虚高 / 断档虚低）
+    smooth_spikes: bool = True
 
     @model_validator(mode="after")
     def _check(self) -> TtmDividendConfig:
@@ -479,6 +506,7 @@ class ScheduleConfig(StrictModel):
 class PercentileReferenceConfig(StrictModel):
     mode: Literal["rolling", "frozen"] = "rolling"
     lookback_years: int = 5
+    min_observations: int = 250
 
     @model_validator(mode="after")
     def _check(self) -> PercentileReferenceConfig:
@@ -602,11 +630,84 @@ class ScaleStep(StrictModel):
         return self
 
 
+class ProfileGateRule(StrictModel):
+    """一条实时画像闸门规则。
+
+    语义：``<metric> 的 <stat> <op> <value>`` 必须成立，否则不买。
+    指标名与分位可用性在**配置期**校验 —— 写错一个指标名若拖到运行时，
+    只会得到「无法验证 → 保守不买」，表现为策略再也不交易，极难定位。
+    """
+
+    metric: str
+    stat: Literal["current_value", "current_percentile"] = "current_value"
+    op: Literal[">=", "<=", ">", "<"] = ">="
+    value: float
+
+    @model_validator(mode="after")
+    def _check(self) -> ProfileGateRule:
+        from hdiv.core.metrics import GATE_METRICS, PERCENTILE_METRICS
+
+        if self.metric not in GATE_METRICS:
+            head = self.metric.split("_")[0]
+            near = sorted(m for m in GATE_METRICS if head and head in m)
+            raise SchemaValidationError(
+                f"profile_gate 规则引用了未知指标 {self.metric!r}。"
+                f"可选指标见 hdiv/core/metrics.py；相近的有 {near[:6]}"
+            )
+        if self.stat == "current_percentile" and self.metric not in PERCENTILE_METRICS:
+            raise SchemaValidationError(
+                f"{self.metric} 是标量指标，没有历史分位，不能用 "
+                f"stat=current_percentile。有分位的指标：{sorted(PERCENTILE_METRICS)}"
+            )
+        return self
+
+
+class ProfileGateConfig(StrictModel):
+    """实时（PIT）个股画像闸门。
+
+    在每个决策日、**买入条件已经触发之后**，用「当时可见的数据」重算画像，
+    不通过的票直接剔除。跨股票共享的面板按时点缓存，代价与「触发次数」成正比，
+    而不是与「回测区间 × 股票数」成正比。
+    """
+
+    #: 是否启用。关闭时回测行为与启用前完全一致（可用于复现历史结果）
+    enabled: bool = False
+    #: 画像统计窗口（年）。0 = 全历史；其余必须是 config/profile.yml 的 windows_years 之一
+    window_years: int = 5
+    #: 数据缺失/样本不足（无法验证）时：reject = 保守不买，pass = 放行
+    on_unverifiable: Literal["reject", "pass"] = "reject"
+    #: 窗口**实际覆盖率**下限（1.0 = 名义 5 年就必须真有 5 年数据）。
+    #: 0 = 不因覆盖率淘汰（默认，保持改造前行为）。
+    #:
+    #: 为什么需要它：`window_slice(asof, 5)` 只是「把已有数据切成最近 5 年」，
+    #: 数据起点晚于窗口左端时窗口会被静默截短 —— 实测 2018-05-18 的「5 年」
+    #: 窗口只有 3.4 年（817/1215 个交易日，67%），而画像仍报 OK。
+    min_window_coverage: float = 0.0
+    rules: list[ProfileGateRule] = Field(default_factory=list)
+
+    @model_validator(mode="after")
+    def _check(self) -> ProfileGateConfig:
+        if self.window_years < 0:
+            raise SchemaValidationError("profile_gate.window_years 不能为负")
+        if not 0.0 <= self.min_window_coverage <= 1.0:
+            raise SchemaValidationError(
+                f"profile_gate.min_window_coverage 必须落在 [0, 1]，"
+                f"当前 {self.min_window_coverage}"
+            )
+        if self.enabled and not self.rules:
+            raise SchemaValidationError(
+                "profile_gate.enabled=true 但 rules 为空 —— 空闸门等于每次都要"
+                "算一遍画像再无条件放行。请补齐规则，或把 enabled 设为 false。"
+            )
+        return self
+
+
 class EntryConfig(StrictModel):
     yield_percentile: float
     require_universe_pass: bool = True
     require_risk_pass: bool = True
     scale_in: list[ScaleStep] = Field(default_factory=list)
+    profile_gate: ProfileGateConfig = Field(default_factory=ProfileGateConfig)
 
     @model_validator(mode="after")
     def _check(self) -> EntryConfig: