feat(backtest): 买卖点理由（用数据说话）+ 因子曲线 + 曲线新页面放大

用户要求：「所有买卖点详细说明买卖理由，用数据说话」「回测图上增加因子相关曲线
（买卖依据是股息率，就加股息率曲线）」「所有曲线能弹出新页面放大」。

一、买卖理由（后端产出结构化数据，前端只展示）
- 新增 `quant/trade_reasons.py`：封闭词表 + 文案构造器，组合引擎与单策略引擎共用，
  避免两个引擎对同一件事写出两种说法。理由里带**引擎当时的真实数字**：
  综合分名次/候选数/综合分/各因子原始值/持有交易日/预算与最低佣金/涨停比值等。
- 买入：按名次建仓、顺延成交、涨停未买、停牌未买、现金不足、不足最低佣金；
  卖出：跌出 TopN（含第几名掉出）、被股票池过滤（与「跌出 TopN」分开写）、
  超 Tmax 强制了结、Tmin 保护暂留、停牌/跌停顺延。
- `ActionRecord.reason` 覆盖**成交与未成交**全部买卖点（原 `reject_reason` 保留不动，
  老归档仍可读）；`Trade.entry_reason / exit_reason` 跟着成交记录走。
- 名次来自调仓日完整排名（新增 `_ranked_by_day`），拿不到名次时如实写「未给出名次」，
  绝不编造一个名次填进去。
- 未成交明细不再只写执行层原因：把「为什么选中它、当时各因子多少」一并给出。

二、因子曲线
- `FactorCurve`：每个策略因子一条曲线，值为**当日持仓按市值加权平均的原始值**
  （不做 z-score、不按方向取反，空仓日不落点、不插值、不用 0 填充），并带
  label/direction/unit 供界面说明口径；`FactorDef/FactorTemplate` 新增 `unit`
  （股息率 %、量比/接近新高 倍数、动量等 小数），11 个内置因子实例已逐一核对。
- 归档体积预算照旧按整包计量，无需改迁移。

三、界面
- 结果页新增「买卖说明」区块：全部买卖点 + 理由 + 数字标签，支持方向/成交状态/关键字
  筛选与日期排序；成交明细表加「为什么买 / 为什么卖」两列；新增「因子曲线」区块，
  每条曲线标出组合成交日，直接对照「买卖发生在什么水平」。
- 「新页面放大」：每条曲线（净值/回撤/因子/个股/月度）都能开 `/charts/{归档id}?s=...`
  整页看大图；放大页是 Server Component，数据从归档直出，URL 可分享且与归档一致。
  未归档的结果如实说明「未归档，无法放大」，不给坏链接。
- 数字格式与后端 `f"{v:.4f}"` 同规则（四舍六入五成双）：修掉 0.03125 在理由原文里
  显示 0.0312、旁边标签显示 0.0313 的不一致（17 组边界值与 Python 逐一比对一致）。
- `/factors/compose` 结果区改用同一个 `BacktestResultView`，两处口径不会再漂移。

验证：
- 新增 `tests/test_trade_reasons.py` 8 条（买入数字、跌出 TopN 名次、不在候选池、
  Tmax、Tmin 暂留、涨停未成交、因子曲线加权值、空仓不落点）；后端 510 条全过，ruff clean。
- 真实数据端到端：`/api/combos/run` 6 个月高股息组合（EXP-8EA2819B）13 个买卖点
  100% 带理由与数字，因子曲线 dividend_yield 117 点、单位 %；
  `scripts/verify_backtest_page_contract.py`（4 年、301 个买卖点、140 笔成交）扩展断言
  理由词表/名次/因子值/曲线单调性后通过。
- 浏览器实测：归档详情页与放大页 `/charts/...?s=factor:dividend_yield` 等 5 种曲线
  全部 200 渲染，截图确认表格与曲线数值正确。

backend/app/domain/entities/research.py

@@ -285,6 +285,24 @@ class BacktestSummary(BaseModel):
     benchmark_return_pct: float | None = None
 
 
+class TradeReason(BaseModel):
+    """一次交易意图 / 成交的**结构化理由**：用当时的真实数字解释「为什么买 / 为什么卖」。
+
+    为什么不让前端自己推：界面上出现的每个数字（排名、综合分、因子值、持有天数）
+    都必须来自引擎当时的计算，否则就是「看着像真的」。理由因此分三层：
+
+    - `code`：机器可判定的原因分类（封闭取值，见 `quant/trade_reasons.py`）。
+      前端据此筛选 / 上色，不去解析文案；
+    - `text`：给人读的一句话（自带关键数字，可单独展示）；
+    - `data`：当时真实数值（`rank` / `total` / `score` / `top_n` / `hold_days` /
+      `factors`（各因子当时的原始值）/ `budget` …）。前端只展示，不推算。
+    """
+
+    code: str
+    text: str
+    data: dict = Field(default_factory=dict)
+
+
 class Trade(BaseModel):
     entry_date: date
     exit_date: date
@@ -293,6 +311,12 @@ class Trade(BaseModel):
     entry_price: float
     exit_price: float
     return_pct: float
+    entry_reason: TradeReason | None = Field(
+        default=None, description="买入理由（建仓当日引擎给出的结构化理由）"
+    )
+    exit_reason: TradeReason | None = Field(
+        default=None, description="卖出理由（了结当日引擎给出的结构化理由）"
+    )
 
 
 class Position(BaseModel):
@@ -318,6 +342,10 @@ class ActionRecord(BaseModel):
     signal=BUY/SELL（策略意图）；filled=是否实际成交；reject_reason 给出未成交原因
     （涨停/跌停/无价/现金不足等）。fills = [a for a in signal_history if a.filled]。
 
+    `reason` 是**数据化**的为什么：`reject_reason` 只说「没成交」（执行层），
+    `reason` 同时覆盖成交与未成交（策略层 + 执行层），并带上当时的排名 / 综合分 /
+    各因子原始值，前端「买卖说明」直接用，不再二次推断。
+
     `name` 为展示增强字段：由服务层按股票池统一回填（未命中则为 None），
     引擎自身不感知名称 —— 引擎只处理 symbol，保持纯行情计算职责。
     """
@@ -329,6 +357,9 @@ class ActionRecord(BaseModel):
     filled: bool
     reject_reason: str | None = None
     price: float | None = Field(default=None, description="成交价（fill）或意图参考价")
+    reason: TradeReason | None = Field(
+        default=None, description="结构化理由（成交与未成交都有；旧归档为 null）"
+    )
 
 
 class SymbolCurve(BaseModel):
@@ -352,6 +383,25 @@ class SymbolCurve(BaseModel):
     )
 
 
+class FactorCurve(BaseModel):
+    """单个因子在回测期内的时间序列（**持仓组合加权平均原始值**）。
+
+    口径必须写死，否则读图会读反：
+
+    - 值为该因子在**当日持仓股票**上的权重加权平均（权重 = 该股当日市值 / 组合权益），
+      是**原始值**：不做 z-score、不按方向取负 —— 图上看到的就是因子本身；
+    - 空仓日不落点（不插值、不用 0 假填充），曲线中间会出现空档；
+    - `direction` 一并归档：低为好的因子，曲线升高不等于「更好」；
+    - `unit` 是代码注册表里的事实（`%` / `倍数` / `小数`），用于坐标轴与提示文案。
+    """
+
+    name: str
+    label: str
+    direction: str = "higher_is_better"
+    unit: str | None = None
+    points: list[CurvePoint] = Field(default_factory=list)
+
+
 class BacktestResult(BaseModel):
     """标准化回测结果（ARCHITECTURE §14）。前端只依赖该结构。"""
 
@@ -375,6 +425,13 @@ class BacktestResult(BaseModel):
         default_factory=list,
         description="个股收益率曲线 + 买卖点标注（按期末收益绝对值降序，体积可控）",
     )
+    factor_curves: list[FactorCurve] = Field(
+        default_factory=list,
+        description=(
+            "策略用到的每个因子的时间序列（持仓加权平均原始值）："
+            "用来解释「买卖依据的那个因子在各时点是什么水平」"
+        ),
+    )
     turnover_pct: float
     unimplemented: list[str] = Field(
         default_factory=list,