feat(factor): C1 因子相关性分析（横截面 Spearman 矩阵 + API）

- evaluation.factor_correlation_report：多因子共同日期 ∩ 后逐日横截面 Spearman 相关
  取均值 → FactorCorrelationReport（冗余剔除前置，v3 §12 Correlation→Redundancy）
- ResearchService.run_factor_correlation + POST /api/factor-correlations
  （universe/factors/period；与其它研究同装配口径）
- tests/test_factor_correlation.py：矩阵对角=1/近线性±相关符号/对称/无共同日期补零、
  API 冒烟；全量 pytest 通过

backend/app/domain/entities/research.py

@@ -232,6 +232,22 @@ class FactorTestReport(BaseModel):
     config_snapshot: dict = Field(default_factory=dict)
 
 
+# ---------- 因子相关性 / 暴露分析（C1，v3 §12） ----------
+
+
+class FactorCorrelationReport(BaseModel):
+    """多因子两两相关（横截面相关逐日均值；v3 §12 冗余剔除前置）。"""
+
+    factors: list[str]
+    corr_matrix: dict[str, dict[str, float]] = Field(
+        default_factory=dict, description="{f1: {f2: spearman 相关系数}}（对角线=1）"
+    )
+    sample_days: int = 0
+    sample_min_symbols: int = 0
+    unimplemented: list[str] = Field(default_factory=list)
+    config_snapshot: dict = Field(default_factory=dict)
+
+
 # ---------- 异步 Job 与 Experiment（Phase 4） ----------