feat(backend): Phase 2 研究引擎 — ResearchSpec / 因子 / 评估 / 低频回测 / 引擎抽象

- domain：ResearchSpec（universe/factors/selection/rebalance/costs 校验）+ 标准化 BacktestResult / FactorTestReport
- 因子引擎：注册表 + 元数据，内置 9 个行情因子（momentum/volatility/量比/乖离/反转），支持自定义注册；只用行情字段规避未来函数
- 评估：横截面 IC / RankIC（rank+pearson 免 scipy）/ ICIR / 分层收益
- 回测：TopK 等权低频，无未来函数记账（t 收盘成交、自 t+1 计收益），成本/涨跌停/停牌约束，未建模项显式写入 unimplemented（AGENT §24）
- 引擎抽象 QuantEngine + LocalEngine（pandas 默认实现）；qlib_adapter 桥接占位 —— pyqlib 无 aarch64+cp312 wheel（ROADMAP 已备注）
- 真实链路冒烟：600519 2024 月度动量回测闭环产出标准结果
- 测试 60 passed / ruff clean

backend/app/quant/engine.py

@@ -0,0 +1,48 @@
+"""研究引擎抽象与默认实现（业务层依赖本接口，可替换引擎）。
+
+切换引擎（如未来在支持平台启用 Qlib）只需注入不同实现 —— 业务代码不变。
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from typing import Protocol
+
+import pandas as pd
+
+from app.domain.entities.research import BacktestResult, FactorTestReport, ResearchSpec
+from app.quant.local_engine import (
+    TopKBacktestRunner,
+    build_factor_panels,
+    composite_score,
+    run_spec_factor_test,
+)
+
+
+class QuantEngine(Protocol):
+    """研究引擎端口：因子面板构建 / 因子测试 / 回测。"""
+
+    name: str
+
+    def run_factor_test(
+        self, daily: pd.DataFrame, spec: ResearchSpec, horizon_days: int = 21
+    ) -> FactorTestReport: ...
+
+    def run_backtest(self, daily: pd.DataFrame, spec: ResearchSpec) -> BacktestResult: ...
+
+
+class LocalEngine:
+    """默认引擎：纯 pandas 实现（无 Qlib 依赖），见 local_engine.py 的纪律说明。"""
+
+    name = "local"
+
+    def run_factor_test(
+        self, daily: pd.DataFrame, spec: ResearchSpec, horizon_days: int = 21
+    ) -> FactorTestReport:
+        report, _panels = run_spec_factor_test(daily, spec, horizon_days)
+        return report
+
+    def run_backtest(self, daily: pd.DataFrame, spec: ResearchSpec) -> BacktestResult:
+        panels = build_factor_panels(daily, spec.factors)
+        score = composite_score(panels)
+        close = daily.pivot(index="trade_date", columns="symbol", values="close").sort_index()
+        return TopKBacktestRunner(spec, score, close).run()