feat: 股息率案例口径 + 策略库与图表统一 + 回测存档完整化

汇总三轮未提交的开发（每轮均在本机 MariaDB + 真实浏览器上验证）：

1) 股息率案例（全市场股息率最高 n 只，默认 20，每 m 月择股）
   - 新增日频估值表 daily_basic + 迁移；股息率因子（dv_ratio / dividend_yield / TTM）
   - 名称历史表 stock_name_history：剔除 ST 按**择股日当时名称**判定，消除
     「曾高股息后 ST」的股息陷阱（实测 3.70pp 偏差）
   - 区间择股/调仓双周期（m 择股 / y 调仓）、指数成分与白名单、停牌近似剔除
   - 复权因子口径核对（4,164,742 行、缺失 0.0%）、收盘价成交与涨跌停拦单
   - 案例实测：2020-01-01~2026-09-04 总收益 +24.86%（年化 3.52%、回撤 -28.58%）

2) 策略库与前端统一
   - strategy 表 + CRUD/PUT 原地更新 + `describe_strategy` 按 spec 真实推导
     「一句话说明 + 计算公式 + 执行步骤 + 注意事项」（与引擎实执行规则同源）
   - 任何出现股票代码处都成对显示名称且可点击进个股页
   - 全站图表基座统一 TradingView Lightweight Charts（ECharts 依赖、
     锁文件、组件与文档标注一并清除），买卖点标记只落在真实交易日上

3) 回测存档完整化（可往复查看）
   - 同步端点（POST /api/backtests、/api/factor-tests）此前完全不落库 → 现在同样归档，
     归档 id 经响应头 X-Experiment-Id 返回（不破坏 response_model）
   - data_version 首次真实写入（数据快照指纹：最新交易日 + 各表规模）
   - 个股收益曲线默认**全量保存**（此前硬截断 60 只）；超出体积预算才裁剪，
     并写 archive_meta（机器可读）+ unimplemented（人可读）如实标注
   - 列表 kind/q 过滤 + X-Total-Count（此前 limit=50 静默截断）、DELETE 归档
   - 只读归档页 /experiments/{id}（Server Component，SSR 直出**选股条件**与
     **交易执行依据**）；结果视图按 kind 分发（backtest/factor_test/selection），
     非回测归档不套用回测口径
   - 新增 CLI：prune_experiments（保留策略，默认 dry-run）、
     restore_experiment_from_job（从 Job 副本按原 id 重建被删的历史归档，默认 dry-run）

门禁：pytest 388 passed、ruff All checks passed、tsc 0 错误、图表单测 7 passed、
next build 成功、契约脚本 verify_strategy_workspace 59/59（含按 kind 逐类验证归档页）。

backend/app/domain/repositories/market.py

@@ -13,8 +13,10 @@ from typing import Protocol
 from app.domain.entities.market import (
     AdjustFactor,
     DailyBar,
+    DailyBasic,
     FinancialIndicator,
     Stock,
+    StockNameHistory,
     SyncLog,
     TradingCalendar,
 )
@@ -76,6 +78,69 @@ class AdjustFactorRepository(Protocol):
     def get_range(self, symbol: str, start: date, end: date) -> list[AdjustFactor]: ...
 
 
+class DailyBasicRepository(Protocol):
+    """每日指标（估值 / 股息率 / 市值）仓储。
+
+    幂等键 (symbol, trade_date)。研究侧一律按 trade_date <= as_of 取用，
+    禁止用未来时点的指标回填历史（AGENT.md §9）。
+    """
+
+    def upsert_many(self, rows: Sequence[DailyBasic]) -> int: ...
+
+    def get_range(self, symbol: str, start: date, end: date) -> list[DailyBasic]: ...
+
+    def get_range_many(
+        self,
+        symbols: Sequence[str],
+        start: date,
+        end: date,
+    ) -> list[DailyBasic]:
+        """批量区间查询（接口对齐 DailyBarRepository）。"""
+
+    def stream_range_many_columns(
+        self,
+        symbols: Sequence[str],
+        start: date,
+        end: date,
+        columns: Sequence[str],
+    ) -> Iterator[tuple]:
+        """流式返回 symbol, trade_date(iso str), *数值列(float)。
+
+        研究装配面板专用（避免 Decimal / ORM 对象全量物化）。
+        """
+
+    def latest_date(self) -> date | None:
+        """本表全局最新交易日（增量同步断点）。"""
+
+    def missing_dates(self, start: date, end: date) -> list[date]:
+        """区间内「交易日历为开市、但本表无任何行」的交易日（补齐用）。"""
+
+
+class StockNameHistoryRepository(Protocol):
+    """股票名称变更历史仓储（时点 ST / 风险警示判定）。
+
+    用于把 `universe.exclude_st` 从「最新名称快照」升级为**时点名称**：
+    研究侧必须按 as_of 取当时生效的名称，否则「曾为高股息、后来才 ST/退市」的
+    股息陷阱样本会被整段排除（实测影响约 3.70pp 收益）。
+    """
+
+    def upsert_many(self, rows: Sequence[StockNameHistory]) -> int: ...
+
+    def names_as_of(
+        self, symbols: Sequence[str], as_of: date
+    ) -> dict[str, str]:
+        """返回 as_of 时点生效的名称（缺该股记录则不返回该键，由调用方回退最新名称）。"""
+
+    def name_spans(self, symbols: Sequence[str]) -> dict[str, list[tuple[date, date | None, str]]]:
+        """返回各股票的名称生效区间列表 [(start, end, name)]（批量时点查询复用）。"""
+
+    def count_rows(self) -> int:
+        """本表总行数（未同步时用于降级回退最新名称）。"""
+
+    def namechange_dates(self) -> tuple[date | None, date | None]:
+        """已同步的 (最早 start_date, 最晚 start_date)（增量断点）。"""
+
+
 class FinancialRepository(Protocol):
     def upsert_many(self, rows: Sequence[FinancialIndicator]) -> int: ...