feat(selection): M6.0 选股契约与评分引擎（SelectionQuery/Result + select(as_of)）

- domain/entities/selection.py：SelectionQuery（universe+method+factors+top_n/top_pct/
  min_score+as_of+预热）与 SelectionResult/Candidate/Statistics（v2 §14.2/§21.1 DTO）；
  ConditionSpec 字段就位供 M6.2 条件选股
- quant/selection.py：Selection Engine method=score —— 复合分（zscore×权重×方向）
  → TopN/Top% 截断；observation_date=<=as_of 最近交易日（防未来函数，v2 §9）；
  候选带 factor_values 与 selection_reason（可解释）
- application/services/selection_service.py：选股用例（universe 过滤 → 装配 → 引擎）
- quant/service.py：抽取公共 load_daily_df 供研究/选股共用（行为不变）
- tests/test_selection.py：11 例 —— TopN/排序/理由、as_of 防未来函数、ST/上市天数/
  退市过滤、top_pct/min_score、空数据与查询校验；全量 pytest 通过

backend/app/quant/service.py

@@ -88,6 +88,36 @@ def _frame_from_stream(rows: Iterable[tuple], columns: list[str]) -> pd.DataFram
     return df
 
 
+def load_daily_df(
+    daily_repo,
+    symbols: list[str],
+    start: date,
+    end: date,
+    columns: list[str],
+) -> pd.DataFrame:
+    """从 Repository 装配行情长表（供研究/选股共用）。
+
+    优先走流式列裁剪（stream_range_many_columns，SQL 侧转 REAL、分批），
+    失败或实现缺失时回退 get_range_many / 逐只 get_range。
+    """
+    if not symbols:
+        return pd.DataFrame()
+    streamer = getattr(daily_repo, "stream_range_many_columns", None)
+    if streamer is not None:
+        try:
+            return _frame_from_stream(streamer(symbols, start, end, sorted(columns)), sorted(columns))
+        except Exception:  # noqa: BLE001 —— 流式路径失败回退旧路径（兼容非 SQL 实现）
+            pass
+    get_many = getattr(daily_repo, "get_range_many", None)
+    if get_many is not None:
+        bars = list(get_many(symbols, start, end))
+    else:  # 兜底：逐只查询
+        bars = []
+        for sym in symbols:
+            bars.extend(daily_repo.get_range(sym, start, end))
+    return bars_to_daily_df(bars)
+
+
 class ResearchService:
     """研究用例入口（因子测试 / 回测）。依赖注入 Repository 与引擎。"""
 
@@ -120,26 +150,8 @@ class ResearchService:
         # 回测前预留因子 warmup（lookback≤120 交易日，取 300 自然日余量）
         data_start = start - timedelta(days=300)
         stocks = filter_stocks(self._stock_repo.list(), spec.universe, as_of=start)
-        if not stocks:
-            return pd.DataFrame()
-        symbols = [s.symbol for s in stocks]
-
         # 引擎所需列裁剪（LocalEngine 只取 close + 因子字段；Qlib 回测取全 OHLCV）
         required = self._engine.required_columns(spec)
-        streamer = getattr(self._daily_repo, "stream_range_many_columns", None)
-        if streamer is not None:
-            try:
-                return _frame_from_stream(
-                    streamer(symbols, data_start, end, sorted(required)), sorted(required)
-                )
-            except Exception:  # noqa: BLE001 —— 流式路径失败回退旧路径（兼容非 SQL 实现）
-                pass
-        # 旧路径：逐实体（供内存 / Fake 仓储等实现使用）
-        get_many = getattr(self._daily_repo, "get_range_many", None)
-        if get_many is not None:
-            bars = list(get_many(symbols, data_start, end))
-        else:  # 兜底：逐只查询
-            bars = []
-            for s in stocks:
-                bars.extend(self._daily_repo.get_range(s.symbol, data_start, end))
-        return bars_to_daily_df(bars)
+        return load_daily_df(
+            self._daily_repo, [s.symbol for s in stocks], data_start, end, sorted(required)
+        )