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/quant/factors.py

@@ -117,6 +117,7 @@ class FactorDef:
     param_specs: tuple[ParamSpec, ...] = ()  # 可编辑参数与约束（供目录/界面）
     source: str = "builtin"  # builtin（代码注册表）| custom（目录里创建的参数化实例）
     label: str = ""  # 中文显示名（含参数），如「动量（窗口 90，越高越好）」
+    unit: str | None = None  # 因子值的量纲（% / 倍数 / 小数），供图表坐标轴与说明用
 
     @property
     def display(self) -> str:
@@ -141,6 +142,11 @@ class FactorTemplate:
     requires: tuple[str, ...] = ("close",)
     frequency: str = "daily"
     direction_default: str = DIRECTION_HIGHER
+    # 因子值的量纲（由算法口径决定，不是可调参数）：
+    #   "%"   = 数值本身就是百分数（股息率 5.2 读作 5.2%）
+    #   "倍数" = 比值（量比 1.2 表示 1.2 倍）
+    #   "小数" = 无单位比例，0.15 表示 15%（图上按小数显示，不做 ×100 换算）
+    unit: str | None = None
     lookback_of: Callable[[Mapping[str, Any]], int] | None = None
     check: Callable[[Mapping[str, Any]], str | None] | None = None  # 跨参数约束
     instances: tuple[tuple[str, Mapping[str, Any]], ...] = ()  # ((历史名, 参数), ...)
@@ -366,6 +372,7 @@ def build_factor_def(
         param_specs=template.specs(),
         source=source,
         label=label_of(checked),
+        unit=template.unit,
     )
 
 
@@ -496,6 +503,7 @@ register_template(
         description="过去 {window} 个交易日收益率",
         formula="close / close.shift({window}) - 1",
         brief="动量：强者延续，适合趋势延续环境；窗口越短越敏感、越长越稳。",
+        unit="小数",
         fn=lambda fields, params: _rolling_return(fields["close"], params[P_WINDOW]),
         param_specs=(_window_spec(),),
         lookback_of=lambda params: params[P_WINDOW],
@@ -514,6 +522,7 @@ register_template(
         description="过去 {window} 个交易日收益率波动率",
         formula="std(pct_change, {window})",
         brief="低波动防御：近段波动小的股票抗跌，弱市/熊市阶段相对占优（方向越低越好）。",
+        unit="小数",
         fn=lambda fields, params: _rolling_vol(fields["close"], params[P_WINDOW]),
         param_specs=(_window_spec(),),
         direction_default=DIRECTION_LOWER,
@@ -532,6 +541,7 @@ register_template(
         description="收盘价相对 {window} 日最高价的接近程度",
         formula="close / rolling_max(high, {window})",
         brief="贴近 n 日高点（接近新高）：趋势确认型强势股，常与动量互补；需配合市场热度判断。",
+        unit="倍数",
         fn=lambda fields, params: fields["close"] / fields["high"].rolling(params[P_WINDOW]).max(),
         param_specs=(_window_spec(),),
         requires=("close", "high"),
@@ -559,6 +569,7 @@ register_template(
         description="量比：{fast} 日均量 / {slow} 日均量",
         formula="mean(volume, {fast}) / mean(volume, {slow})",
         brief="量比放大提示资金关注（短线活跃型）；高换手也伴随更高波动，注意与波动因子搭配。",
+        unit="倍数",
         fn=lambda fields, params: (
             fields["volume"].rolling(params[P_FAST]).mean()
             / fields["volume"].rolling(params[P_SLOW]).mean()
@@ -598,6 +609,7 @@ register_template(
         description="{window} 日均线乖离率",
         formula="(close - ma(close, {window})) / ma(close, {window})",
         brief="均线乖离：上行趋势中正乖离偏强；乖离过大易回落，需警惕过热。",
+        unit="小数",
         fn=lambda fields, params: (
             (fields["close"] - fields["close"].rolling(params[P_WINDOW]).mean())
             / fields["close"].rolling(params[P_WINDOW]).mean()
@@ -615,6 +627,7 @@ register_template(
         description="短期反转：过去 {window} 日收益率取负",
         formula="-1 * (close / close.shift({window}) - 1)",
         brief="短期反转：前期跌幅大的超跌反弹机会，适合震荡/修复行情。",
+        unit="小数",
         fn=lambda fields, params: -1.0 * _rolling_return(fields["close"], params[P_WINDOW]),
         param_specs=(_window_spec(),),
         lookback_of=lambda params: params[P_WINDOW],
@@ -641,6 +654,7 @@ register_template(
             "建议配合 dv_ratio 上限过滤与盈利质量条件使用。"
         ),
         fn=lambda fields, params: fields["dv_ratio"],
+        unit="%",
         requires=("dv_ratio",),
         lookback_of=lambda params: 0,  # 时点截面值，无滚动窗口
         instances=(("dividend_yield", {P_DIRECTION: DIRECTION_HIGHER}),),
@@ -654,9 +668,10 @@ register_template(
         description="股息率 TTM（近 12 个月滚动现金分红 / 总市值 × 100，%）",
         formula="dv_ttm（Tushare daily_basic，逐日时点值）",
         brief="同股息率，但口径为 TTM；与 dv_ratio 多数日期取值一致，可作交叉验证。",
+        unit="%",
         fn=lambda fields, params: fields["dv_ttm"],
         requires=("dv_ttm",),
         lookback_of=lambda params: 0,
         instances=(("dividend_yield_ttm", {P_DIRECTION: DIRECTION_HIGHER}),),
     )
-)
+)