Initial commit: cc-cursor 全链路量化研究平台

7 Sprints 全部完成:
  Sprint 0: 基础设施 (DataManager + MariaDB)
  Sprint 1: 因子引擎 (34因子/12分类)
  Sprint 2: VectorBT 回测 (5策略+截面)
  Sprint 3: Optuna 优化 (+Walk-Forward)
  Sprint 4: ML 模型 (LightGBM+CatBoost)
  Sprint 5: Qwen 情绪因子 (三源新闻+日期对齐)
  Sprint 6: Agent 系统 (4Agent+日报.md/.html)

生产加固 (15项): Tushare双源fallback, SSH自动恢复, pool_pre_ping,
  save_daily先删后插, load_dotenv绝对路径, 日报5d/20d修复,
  RiskAgent改上证指数, 昨日对比+数据截止, mac_report utf8mb4,
  CLAUDE-*.md 9条已知Bug, demo全参数化, djapi数据源归一化,
  indexDatas API修正

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

finance/agents/base.py

@@ -0,0 +1,45 @@
+"""
+Agent 抽象基类。
+
+每个 Agent 负责一个独立任务，通过构造函数注入已有引擎，组合而非重建。
+"""
+
+from abc import ABC, abstractmethod
+from datetime import datetime
+
+
+class BaseAgent(ABC):
+    """Agent 基类。"""
+
+    name: str = ""
+    description: str = ""
+
+    def __init__(self, **engines):
+        """
+        注入已有基础设施。
+
+        支持的引擎:
+            dm: DataManager
+            fe: FactorEngine
+            bt: VectorBTEngine
+            opt: OptunaEngine
+            sent: SentimentEngine
+            ml_models: dict[str, BaseModel]
+        """
+        self.dm = engines.get("dm")
+        self.fe = engines.get("fe")
+        self.bt = engines.get("bt")
+        self.opt = engines.get("opt")
+        self.sent = engines.get("sent")
+        self.ml_models = engines.get("ml_models", {})
+
+    @abstractmethod
+    def execute(self, **kwargs) -> dict:
+        """执行 Agent 任务，返回结构化结果。"""
+        ...
+
+    def log(self, msg: str):
+        print(f"[{self.name}] {msg}")
+
+    def _today(self) -> str:
+        return datetime.now().strftime("%Y%m%d")