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/infrastructure/persistence/migrations/versions/22d7380706f7_add_daily_basic_table.py

@@ -0,0 +1,67 @@
+"""add daily_basic table
+
+Revision ID: 22d7380706f7
+Revises: f5e0d1c2b3a4
+Create Date: 2026-09-19 15:53:37.029097
+
+每日指标表（Tushare daily_basic）：估值 / 股息率 / 市值，幂等键 (symbol, trade_date)。
+供高股息等横截面选股因子使用（研究侧按 trade_date <= as_of 取用，无未来函数）。
+
+说明：本文件由 `alembic revision --autogenerate` 生成后**手工裁剪**。
+自动生成时同时检出了 `index_weight` 的 drop —— 那是 `IndexWeightModel`
+未在 `models/__init__.py` 注册导致的假差异（表实际存在），
+已在同一提交中补上注册，此处只保留 daily_basic 的建表语句。
+"""
+from __future__ import annotations
+
+from collections.abc import Sequence
+
+import sqlalchemy as sa
+from alembic import op
+
+revision: str = '22d7380706f7'
+down_revision: str | None = 'f5e0d1c2b3a4'
+branch_labels: str | Sequence[str] | None = None
+depends_on: str | Sequence[str] | None = None
+
+
+def upgrade() -> None:
+    op.create_table(
+        'daily_basic',
+        sa.Column(
+            'id',
+            sa.BigInteger().with_variant(sa.Integer(), 'sqlite'),
+            autoincrement=True,
+            nullable=False,
+        ),
+        sa.Column('symbol', sa.String(length=12), nullable=False),
+        sa.Column('trade_date', sa.Date(), nullable=False),
+        sa.Column('source', sa.String(length=16), server_default='tushare', nullable=False),
+        sa.Column('close', sa.Numeric(precision=12, scale=4), nullable=True),
+        sa.Column('turnover_rate', sa.Numeric(precision=12, scale=4), nullable=True),
+        sa.Column('volume_ratio', sa.Numeric(precision=12, scale=4), nullable=True),
+        sa.Column('pe', sa.Numeric(precision=16, scale=4), nullable=True),
+        sa.Column('pe_ttm', sa.Numeric(precision=16, scale=4), nullable=True),
+        sa.Column('pb', sa.Numeric(precision=16, scale=4), nullable=True),
+        sa.Column('ps', sa.Numeric(precision=16, scale=4), nullable=True),
+        sa.Column('ps_ttm', sa.Numeric(precision=16, scale=4), nullable=True),
+        sa.Column('dv_ratio', sa.Numeric(precision=12, scale=4), nullable=True),
+        sa.Column('dv_ttm', sa.Numeric(precision=12, scale=4), nullable=True),
+        sa.Column('total_share', sa.Numeric(precision=24, scale=4), nullable=True),
+        sa.Column('float_share', sa.Numeric(precision=24, scale=4), nullable=True),
+        sa.Column('free_share', sa.Numeric(precision=24, scale=4), nullable=True),
+        sa.Column('total_mv', sa.Numeric(precision=24, scale=4), nullable=True),
+        sa.Column('circ_mv', sa.Numeric(precision=24, scale=4), nullable=True),
+        sa.PrimaryKeyConstraint('id'),
+        sa.UniqueConstraint('symbol', 'trade_date', name='uq_basic_symbol_date'),
+    )
+    with op.batch_alter_table('daily_basic', schema=None) as batch_op:
+        batch_op.create_index(batch_op.f('ix_daily_basic_symbol'), ['symbol'], unique=False)
+        batch_op.create_index(batch_op.f('ix_daily_basic_trade_date'), ['trade_date'], unique=False)
+
+
+def downgrade() -> None:
+    with op.batch_alter_table('daily_basic', schema=None) as batch_op:
+        batch_op.drop_index(batch_op.f('ix_daily_basic_trade_date'))
+        batch_op.drop_index(batch_op.f('ix_daily_basic_symbol'))
+    op.drop_table('daily_basic')

backend/app/infrastructure/persistence/migrations/versions/7b1c4e9a52d8_widen_result_json.py

@@ -0,0 +1,47 @@
+"""research result_json → MEDIUMTEXT（长回测结果落库）
+
+Revision ID: 7b1c4e9a52d8
+Revises: 22d7380706f7
+Create Date: 2026-09-19
+
+背景：全市场多年回测结果（净值/回撤曲线 + 逐笔成交 + Signal↔Fill + 个股收益曲线）
+实测约 1.2MB，MySQL `TEXT`（64KB）会报 1406 Data too long → Job 归档失败
+（2026-09 高股息案例实测：回测本身成功，落库失败）。
+
+本迁移把 job.result_json / experiment.result_json 放宽到 MEDIUMTEXT（16MB）。
+SQLite 等方言不区分 TEXT 长度，迁移里做方言判断，非 MySQL 直接跳过。
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from alembic import op
+from sqlalchemy import text
+
+revision = "7b1c4e9a52d8"
+down_revision = "22d7380706f7"
+branch_labels = None
+depends_on = None
+
+_COLUMNS = (("job", "result_json", True), ("experiment", "result_json", False))
+
+
+def _dialect() -> str:
+    return op.get_bind().dialect.name
+
+
+def upgrade() -> None:
+    if _dialect() != "mysql":
+        return  # SQLite/TEXT 无长度限制，无需变更
+    for table, column, nullable in _COLUMNS:
+        null_clause = "NULL" if nullable else "NOT NULL"
+        op.execute(
+            text(f"ALTER TABLE {table} MODIFY COLUMN {column} MEDIUMTEXT {null_clause}")
+        )
+
+
+def downgrade() -> None:
+    if _dialect() != "mysql":
+        return
+    for table, column, nullable in _COLUMNS:
+        null_clause = "NULL" if nullable else "NOT NULL"
+        op.execute(text(f"ALTER TABLE {table} MODIFY COLUMN {column} TEXT {null_clause}"))

backend/app/infrastructure/persistence/migrations/versions/a3f8c21d9b47_add_stock_name_history.py

@@ -0,0 +1,64 @@
+"""add stock_name_history table
+
+Revision ID: a3f8c21d9b47
+Revises: 7b1c4e9a52d8
+Create Date: 2026-09-19 21:40:12.000000
+
+股票名称变更历史（Tushare namechange）：时点 ST / 风险警示判定的依据。
+
+**为什么需要**：`stock.name` 是最新名称快照，用它做 `exclude_st` 会把
+「曾为高股息、后来才变 ST/退市」的标的在整段历史里都排除 —— 而那正是
+「股息陷阱」样本。实测对照：同一 spec 仅改 exclude_st，收益 +35.71% → +32.01%，
+即约 3.70pp 的收益被名称快照口径隐藏。
+
+幂等键 (symbol, start_date)。时点查询：
+`start_date <= as_of AND (end_date IS NULL OR end_date >= as_of)`。
+"""
+from __future__ import annotations
+
+from collections.abc import Sequence
+
+import sqlalchemy as sa
+from alembic import op
+
+revision: str = 'a3f8c21d9b47'
+down_revision: str | None = '7b1c4e9a52d8'
+branch_labels: str | Sequence[str] | None = None
+depends_on: str | Sequence[str] | None = None
+
+
+def upgrade() -> None:
+    op.create_table(
+        'stock_name_history',
+        sa.Column(
+            'id',
+            sa.BigInteger().with_variant(sa.Integer(), 'sqlite'),
+            autoincrement=True,
+            nullable=False,
+        ),
+        sa.Column('symbol', sa.String(length=12), nullable=False),
+        sa.Column('name', sa.String(length=64), nullable=False),
+        sa.Column('start_date', sa.Date(), nullable=False),
+        sa.Column('end_date', sa.Date(), nullable=True),
+        sa.Column('ann_date', sa.Date(), nullable=True),
+        sa.Column('change_reason', sa.String(length=32), nullable=True),
+        sa.Column('source', sa.String(length=16), server_default='tushare', nullable=False),
+        sa.PrimaryKeyConstraint('id'),
+        sa.UniqueConstraint('symbol', 'start_date', name='uq_name_symbol_start'),
+    )
+    with op.batch_alter_table('stock_name_history', schema=None) as batch_op:
+        batch_op.create_index(batch_op.f('ix_stock_name_history_symbol'), ['symbol'], unique=False)
+        batch_op.create_index(
+            batch_op.f('ix_stock_name_history_start_date'), ['start_date'], unique=False
+        )
+        batch_op.create_index(
+            batch_op.f('ix_stock_name_history_end_date'), ['end_date'], unique=False
+        )
+
+
+def downgrade() -> None:
+    with op.batch_alter_table('stock_name_history', schema=None) as batch_op:
+        batch_op.drop_index(batch_op.f('ix_stock_name_history_end_date'))
+        batch_op.drop_index(batch_op.f('ix_stock_name_history_start_date'))
+        batch_op.drop_index(batch_op.f('ix_stock_name_history_symbol'))
+    op.drop_table('stock_name_history')