feat(backtest): add core data types (Signal/Trade/Position/BacktestResult)

- Add Signal dataclass for trading signals with optional price/stop_loss/take_profit
- Add Trade dataclass for executed trades with commission/slippage/pnl/rejected
- Add Position dataclass for position snapshots (long/short/flat)
- Add BacktestResult dataclass with to_dict()/to_json()/summary() methods
- Add comprehensive unit tests (13 test cases, 100% pass)
- All code passes mypy strict, ruff lint+format checks

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

src/easy_tdx/backtest/__init__.py

@@ -0,0 +1 @@
+"""easy_tdx.backtest — 向量化策略回测引擎（纯计算，零网络依赖）。"""

src/easy_tdx/backtest/types.py

@@ -0,0 +1,137 @@
+"""回测引擎核心数据类型定义。
+
+使用纯 dataclass + 类型注解，保持 mypy strict 兼容。
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import json
+from dataclasses import dataclass
+from typing import Any, Literal
+
+import pandas as pd
+
+# ── 交易信号 ────────────────────────────────────────────────────────────────
+
+
+@dataclass
+class Signal:
+    """策略产生的交易信号。
+
+    Attributes:
+        datetime: 信号时间（Unix timestamp 毫秒）
+        direction: 交易方向
+        size: 交易数量（0 = 全仓/清仓）
+        price: 限价（None = 市价单）
+        stop_loss: 止损价（None = 不设置）
+        take_profit: 止盈价（None = 不设置）
+    """
+
+    datetime: int
+    direction: Literal["BUY", "SELL"]
+    size: float
+    price: float | None = None
+    stop_loss: float | None = None
+    take_profit: float | None = None
+
+
+# ── 成交记录 ────────────────────────────────────────────────────────────────
+
+
+@dataclass
+class Trade:
+    """已成交记录。
+
+    Attributes:
+        datetime: 成交时间（Unix timestamp 毫秒）
+        direction: 交易方向
+        size: 成交数量
+        price: 成交价格
+        commission: 手续费
+        slippage: 滑点成本
+        pnl: 已实现盈亏（仅平仓时计算）
+        rejected: 是否被拒绝（资金不足/不允许做空等）
+    """
+
+    datetime: int
+    direction: Literal["BUY", "SELL"]
+    size: float
+    price: float
+    commission: float
+    slippage: float
+    pnl: float = 0.0
+    rejected: bool = False
+
+
+# ── 持仓快照 ────────────────────────────────────────────────────────────────
+
+
+@dataclass
+class Position:
+    """持仓快照。
+
+    Attributes:
+        datetime: 快照时间（Unix timestamp 毫秒）
+        size: 持仓数量（正=多头，负=空头，0=空仓）
+        avg_price: 平均持仓成本
+        market_value: 市值
+        unrealized_pnl: 未实现盈亏
+    """
+
+    datetime: int
+    size: float
+    avg_price: float
+    market_value: float
+    unrealized_pnl: float
+
+
+# ── 回测结果 ────────────────────────────────────────────────────────────────
+
+
+@dataclass
+class BacktestResult:
+    """回测完整结果。
+
+    Attributes:
+        performance: 绩效指标字典（总收益率、夏普比率、最大回撤等）
+        equity_curve: 资金曲线 DataFrame（index=datetime, columns=equity/drawdown等）
+        trades: 成交记录 DataFrame
+        positions: 持仓快照 DataFrame
+        config: 配置参数字典
+    """
+
+    performance: dict[str, float]
+    equity_curve: pd.DataFrame
+    trades: pd.DataFrame
+    positions: pd.DataFrame
+    config: dict[str, Any]
+
+    def to_dict(self) -> dict[str, Any]:
+        """将结果转换为 JSON 兼容字典。
+
+        DataFrame 转为 records 列表格式。
+        """
+        return {
+            "performance": self.performance,
+            "equity_curve": self.equity_curve.to_dict(orient="records"),
+            "trades": self.trades.to_dict(orient="records"),
+            "positions": self.positions.to_dict(orient="records"),
+            "config": self.config,
+        }
+
+    def to_json(self) -> str:
+        """将结果序列化为 JSON 字符串。"""
+        return json.dumps(self.to_dict(), ensure_ascii=False, indent=2)
+
+    def summary(self) -> None:
+        """打印回测概要（标准输出）。"""
+        print("=== 回测绩效概要 ===")
+        for key, value in self.performance.items():
+            if isinstance(value, float):
+                print(f"{key}: {value:.4f}")
+            else:
+                print(f"{key}: {value}")
+
+        print(f"\n成交记录数: {len(self.trades)}")
+        print(f"持仓快照数: {len(self.positions)}")
+        print(f"资金曲线点数: {len(self.equity_curve)}")