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。

frontend/web/components/BacktestResultView.tsx

@@ -29,6 +29,20 @@ import Link from "next/link";
 import { SymbolLink, useSymbolNames } from "@/lib/symbols";
 import { adjustLabel } from "@/lib/labels";
 import type { ActionRecord, BacktestResult, SymbolCurve } from "@/lib/types";
+import { reasonLabel } from "@/lib/types";
+import { ChartPopoutLink } from "@/components/ChartPopoutLink";
+import { TradeReasonsCard, type FactorLabels } from "@/components/TradeReasons";
+import {
+  drawdownSeries,
+  equitySeries,
+  equityValueFormat,
+  factorCurveNote,
+  factorSeries,
+  factorValueFormat,
+  portfolioMarkers,
+  symbolMarkers,
+  symbolSeries,
+} from "@/lib/chartSeries";
 
 export interface ArchiveInfo {
   id: string;
@@ -70,37 +84,19 @@ export function BacktestResultView({
   const nameOf = (c: SymbolCurve) => c.name ?? nameCache[c.symbol] ?? "";
   const topRef = useRef<HTMLDivElement | null>(null);
 
-  // 组合净值上的买卖点：同一日的成交合并成一个标记，落在当日净值上
-  const equitySeries = useMemo<LwSeries[]>(
-    () => [
-      {
-        key: "equity",
-        label: "组合净值（元）",
-        type: "area",
-        color: CHART.pos,
-        data: result.equity_curve.map((p) => ({ time: p.date, value: p.value })),
-        lastValueVisible: true,
-      },
-    ],
-    [result.equity_curve]
+  // 曲线序列统一走 lib/chartSeries（与「新页面放大」共用同一套口径与格式）
+  const equityData = useMemo<LwSeries[]>(() => equitySeries(result), [result]);
+  const equityMarkers = useMemo<LwMarker[]>(
+    () => portfolioMarkers(result.fills, new Set(result.equity_curve.map((p) => p.date))),
+    [result]
   );
 
-  const equityMarkers = useMemo<LwMarker[]>(() => {
-    const byDate = new Map<string, { BUY: boolean; SELL: boolean }>();
-    for (const f of result.fills ?? []) {
-      const cur = byDate.get(f.date) ?? { BUY: false, SELL: false };
-      cur[f.signal] = true;
-      byDate.set(f.date, cur);
-    }
-    const equity = new Set(result.equity_curve.map((p) => p.date));
-    const out: LwMarker[] = [];
-    for (const [d, kinds] of byDate) {
-      if (!equity.has(d)) continue;
-      if (kinds.BUY) out.push({ time: d, kind: "BUY", text: "买" });
-      if (kinds.SELL) out.push({ time: d, kind: "SELL", text: "卖" });
-    }
+  // 因子键 → 展示名：买卖理由里的因子值要用中文名，不能只甩引擎键
+  const factorLabels = useMemo<FactorLabels>(() => {
+    const out: FactorLabels = {};
+    for (const f of result.factor_curves ?? []) out[f.name] = f.label;
     return out;
-  }, [result.fills, result.equity_curve]);
+  }, [result.factor_curves]);
 
   const filteredCurves = useMemo(() => {
     const q = curveQuery.trim().toLowerCase();
@@ -119,10 +115,12 @@ export function BacktestResultView({
 
   const SECTIONS = [
     { id: "sec-equity", label: "整体收益" },
+    { id: "sec-factors", label: "因子曲线" },
     { id: "sec-symbols", label: "个股曲线" },
     { id: "sec-monthly", label: "月度/年度" },
     { id: "sec-holdings", label: "持仓" },
     { id: "sec-trades", label: "成交明细" },
+    { id: "sec-reasons", label: "买卖说明" },
   ];
 
   return (
@@ -175,16 +173,19 @@ export function BacktestResultView({
           icon="chartLine"
           title="整体收益趋势（含买卖点）"
           tools={
-            <Pill tone="pos">
-              期末 {fmtNum(s.final_equity)} · 买入 {buyDays} 日 / 卖出 {sellDays} 日
-            </Pill>
+            <div className="row" style={{ gap: 6 }}>
+              <Pill tone="pos">
+                期末 {fmtNum(s.final_equity)} · 买入 {buyDays} 日 / 卖出 {sellDays} 日
+              </Pill>
+              <ChartPopoutLink archiveId={archive?.id} series="equity" />
+            </div>
           }
         >
           <LwChart
-            series={equitySeries}
+            series={equityData}
             markers={equityMarkers}
             height={320}
-            valueFormat={(v) => fmtNum(v)}
+            valueFormat={equityValueFormat}
             ariaLabel="组合净值曲线与买卖点"
           />
           <div className="hint" style={{ marginTop: 6 }}>
@@ -195,19 +196,15 @@ export function BacktestResultView({
         <Card
           icon="chartLine"
           title="回撤（%）"
-          tools={<Pill tone="neg">最大 {s.max_drawdown_pct.toFixed(2)}%</Pill>}
+          tools={
+            <div className="row" style={{ gap: 6 }}>
+              <Pill tone="neg">最大 {s.max_drawdown_pct.toFixed(2)}%</Pill>
+              <ChartPopoutLink archiveId={archive?.id} series="drawdown" />
+            </div>
+          }
         >
           <LwChart
-            series={[
-              {
-                key: "dd",
-                label: "回撤（%）",
-                type: "area",
-                color: CHART.neg,
-                data: result.drawdown.map((p) => ({ time: p.date, value: p.value })),
-                lastValueVisible: true,
-              },
-            ]}
+            series={drawdownSeries(result)}
             height={320}
             valueFormat={(v) => `${v.toFixed(2)}%`}
             zeroLine
@@ -261,6 +258,11 @@ export function BacktestResultView({
                 曲线口径：该股被持有期间按日复利累计（建仓当日为 0%）；未持有期间不绘制，
                 分段间以直线连接，请以买卖点区分持仓区间。
               </span>
+              <ChartPopoutLink
+                archiveId={archive?.id}
+                series={`sym:${activeCurve?.symbol ?? ""}`}
+                label="放大当前个股"
+              />
             </div>
             {activeCurve ? <SymbolCurveChart curve={activeCurve} /> : null}
             <div className="table-wrap" style={{ marginTop: 12 }}>
@@ -303,7 +305,14 @@ export function BacktestResultView({
         )}
       </Card>
 
-      <Card id="sec-monthly" icon="calendar" title="月度收益（%）">
+      <FactorCurvesCard result={result} fills={result.fills} archiveId={archive?.id} />
+
+      <Card
+        id="sec-monthly"
+        icon="calendar"
+        title="月度收益（%）"
+        tools={<ChartPopoutLink archiveId={archive?.id} series="monthly" />}
+      >
         <LwChart
           series={[
             {
@@ -408,6 +417,8 @@ export function BacktestResultView({
                   <th>买价</th>
                   <th>卖价</th>
                   <th>收益</th>
+                  <th>为什么买</th>
+                  <th>为什么卖</th>
                 </tr>
               </thead>
               <tbody>
@@ -423,6 +434,12 @@ export function BacktestResultView({
                     <td className={t.return_pct >= 0 ? "tone-pos" : "tone-neg"}>
                       {t.return_pct.toFixed(2)}%
                     </td>
+                    <td className="reason-brief" title={t.entry_reason?.text ?? undefined}>
+                      <span>{reasonLabel(t.entry_reason?.code)}</span>
+                    </td>
+                    <td className="reason-brief" title={t.exit_reason?.text ?? undefined}>
+                      <span>{reasonLabel(t.exit_reason?.code)}</span>
+                    </td>
                   </tr>
                 ))}
               </tbody>
@@ -433,6 +450,8 @@ export function BacktestResultView({
 
       <NotFilledCard signals={result.signal_history ?? []} />
 
+      <TradeReasonsCard signals={result.signal_history ?? []} factorLabels={factorLabels} />
+
       <UnimplementedNote items={result.unimplemented} />
     </>
   );
@@ -465,31 +484,10 @@ function NotFilledCard({ signals }: { signals: ActionRecord[] }) {
 }
 
 function SymbolCurveChart({ curve }: { curve: SymbolCurve }) {
-  const valueByDate = useMemo(() => new Map(curve.points.map((p) => [p.date, p.value])), [curve]);
-  const markers = useMemo<LwMarker[]>(
-    () =>
-      (curve.marks ?? [])
-        .filter((a) => valueByDate.has(a.date))
-        .map((a) => ({
-          time: a.date,
-          kind: a.signal,
-          text: a.signal === "BUY" ? "买" : "卖",
-        })),
-    [curve, valueByDate]
-  );
   return (
     <LwChart
-      series={[
-        {
-          key: "sym",
-          label: `${curve.symbol} 持仓期累计收益（%）`,
-          type: "area",
-          color: CHART.accent,
-          data: curve.points.map((p) => ({ time: p.date, value: p.value })),
-          lastValueVisible: true,
-        },
-      ]}
-      markers={markers}
+      series={symbolSeries(curve)}
+      markers={symbolMarkers(curve)}
       height={300}
       valueFormat={(v) => `${v.toFixed(2)}%`}
       zeroLine
@@ -498,6 +496,71 @@ function SymbolCurveChart({ curve }: { curve: SymbolCurve }) {
   );
 }
 
+/**
+ * 因子曲线：策略里每个因子一张图（**原始值**，不做 z-score）。
+ *
+ * 用户要求：「本因子的买卖依据是股息率，那么要增加股息率曲线」。这里把**同一批成交日**
+ * 标在因子曲线上，于是能一眼看出「买在什么水平、卖在什么水平」，而不是只看净值曲线
+ * 猜原因。口径（持仓加权平均、不按方向取反、空仓不落点）写在每张图下方。
+ */
+function FactorCurvesCard({
+  result,
+  fills,
+  archiveId,
+}: {
+  result: BacktestResult;
+  fills?: ActionRecord[];
+  archiveId?: string | null;
+}) {
+  const curves = result.factor_curves ?? [];
+  if (!curves.length) return null;
+  return (
+    <Card
+      id="sec-factors"
+      icon="layers"
+      title={`因子曲线 · ${curves.length} 个（买卖依据的水平）`}
+      tools={<Pill tone="violet">持仓加权平均原始值</Pill>}
+    >
+      <div className="hint" style={{ marginBottom: 10 }}>
+        每个因子一条曲线：值为当日**持仓股票按市值加权平均**的因子原始值，用来回答
+        「买入时这个因子处于什么水平、卖出时又变到哪」。图上 ▲/▼ 是**组合的成交日**（同一套买卖点），
+        因此能直接对照「因子在什么水平触发买卖」。曲线未做 z-score、也未按方向取反；
+        低为好的因子（方向标注为「越低越好」）曲线升高不等于更好。
+      </div>
+      <div className="chart-grid">
+        {curves.map((c, i) => {
+          const dates = new Set(c.points.map((p) => p.date));
+          return (
+            <Card
+              key={c.name}
+              title={c.label}
+              tools={
+                <div className="row" style={{ gap: 6 }}>
+                  <Pill tone={c.direction === "lower_is_better" ? "warn" : "pos"}>
+                    {c.direction === "lower_is_better" ? "越低越好" : "越高越好"}
+                  </Pill>
+                  <ChartPopoutLink archiveId={archiveId} series={`factor:${c.name}`} />
+                </div>
+              }
+            >
+              <LwChart
+                series={[factorSeries(c, i)]}
+                markers={portfolioMarkers(fills, dates)}
+                height={280}
+                valueFormat={factorValueFormat(c)}
+                ariaLabel={`因子 ${c.label} 的持仓加权曲线与买卖点`}
+              />
+              <div className="hint" style={{ marginTop: 6 }}>
+                {factorCurveNote(c)}
+              </div>
+            </Card>
+          );
+        })}
+      </div>
+    </Card>
+  );
+}
+
 function poolLabel(result: BacktestResult): string {
   const sel = result.config_snapshot?.selection as
     | { top_n?: number; hold_top_x?: number | null }