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/quant/universe.py

@@ -2,20 +2,23 @@
 
 把 ResearchService.filter_stocks 的语义规则化并集中于此：
 - 当前日与历史日（as_of）都必须正确：退市股（delist < as_of）、上市时间（list_date）
-- exclude_st 按**当前名称快照**含 ST 判定（历史可追溯数据；历史改名无法回溯，属近似，
-  见结果 unimplemented 说明）
+- exclude_st 优先用**时点名称**（`name_at` 映射，来自 stock_name_history）判定；
+  未提供或该股无记录时回退最新名称快照（历史改名无法回溯，属近似，见 unimplemented 说明）
 - exclude_suspended 依赖停牌数据表（尚未建模），此处不做剔除，由上层显式标注
 - symbols 白名单：非空时仅这些 symbol 参与（自选池 / 测试用）
 """
 
 from __future__ import annotations
 
-from collections.abc import Sequence
+import logging
+from collections.abc import Mapping, Sequence
 from datetime import date
 
 from app.domain.entities.market import Stock
 from app.domain.entities.research import UniverseSpec
 
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
 
 def resolve_members(index_repo, universe: UniverseSpec, as_of: date) -> set[str] | None:
     """若 universe 指定指数成分 → 取 as_of 当日历史成分；否则 None（不过滤）。"""
@@ -29,10 +32,15 @@ def filter_stocks(
     universe: UniverseSpec,
     as_of: date,
     members: set[str] | None = None,
+    name_at: Mapping[str, str] | None = None,
 ) -> list[Stock]:
     """按股票池口径过滤，返回 as_of 时点应纳入的股票列表。
 
     members：指数历史成分集合（resolve_members 结果）；提供时取交集。
+    name_at：各股票在 as_of **时点生效的名称**（stock_name_history 查询结果）。
+      提供时 `exclude_st` 用它判定，缺失的股票回退 `stock.name`（最新快照）。
+      这是「股息陷阱」能否被正确纳入的关键：用最新名称会把「后来才 ST」的标的
+      在整段历史上提前排除（实测影响约 3.70pp 收益，见 DEV_PLAN §10.5）。
     """
     symbols = set(universe.symbols) if universe.symbols else None
     out: list[Stock] = []
@@ -43,8 +51,10 @@ def filter_stocks(
             continue
         if s.delist_date is not None and s.delist_date < as_of:
             continue
-        if universe.exclude_st and s.name and "ST" in s.name.upper():
-            continue
+        if universe.exclude_st:
+            name = (name_at or {}).get(s.symbol) or s.name
+            if name and "ST" in name.upper():
+                continue
         if (
             universe.min_listing_days
             and s.list_date
@@ -53,3 +63,34 @@ def filter_stocks(
             continue
         out.append(s)
     return out
+
+
+def names_as_of(
+    stocks: Sequence[Stock],
+    as_of: date,
+    name_repo,
+) -> tuple[dict[str, str] | None, tuple[bool, int]]:
+    """装配 as_of 时点的名称映射，供 `filter_stocks(exclude_st=True)` 使用。
+
+    返回 `(name_at, (是否时点口径, 覆盖只数))`：
+    - `name_repo` 为 None（未注入 / 表为空）→ `(None, (False, 0))`，
+      调用方回退 `stock.name`（最新快照，旧行为），结果页据此标注残余偏差；
+    - 否则返回时点名称映射，`filter_stocks` 逐股优先取时点名称、缺失回退最新名称。
+
+    时点语义（无未来函数）：取 `start_date <= as_of <= end_date` 的生效名称区间。
+    名称自 `start_date` 起即对市场可见，故不构成前视；`ann_date` 仅作留痕。
+    """
+    if name_repo is None:
+        return None, (False, 0)
+    try:
+        name_at = name_repo.names_as_of([s.symbol for s in stocks], as_of)
+    except Exception:  # noqa: BLE001 —— 名称历史缺失不应让选股/回测整体失败
+        logger.warning("名称变更历史查询失败，回退最新名称快照判定 exclude_st", exc_info=True)
+        return None, (False, 0)
+    if not name_at:
+        # 表存在但**无任何生效区间**（未执行 sync namechange / 表被清空）：
+        # `filter_stocks` 会逐股回退最新名称，因此口径仍是快照，**不得**声称时点，
+        # 否则结果页会把「未被修正的股息陷阱偏差」当成已修正上报（AGENT.md §24）。
+        logger.warning("名称变更历史为空（as_of=%s），exclude_st 回退最新名称快照", as_of)
+        return None, (False, 0)
+    return name_at, (True, len(name_at))