feat(screen): v1.15.0 — 强势股排名 + 修复证券类型识别与名称分批查询

新增：强势股排名（screen strength）
- 全市场按 5/20/60 日涨幅加权合成强势分，纯离线扫描
- 三种预设：steady(稳健)/breakout(妖股)/balanced(均衡)
- CLI: easy-tdx screen strength --preset steady --top 50 --table
- Web API: GET /api/v1/market/strength
- 支持自定义权重、成交额过滤、并发扫描

修复：
- _detect_security_type 代码段不全，ETF/基金/科创板/逆回购被误判为 A 股
- screen strength/rank 名称补齐超 80 只时末尾被丢弃（分批查询）

详见 CHANGELOG.md

examples/23_screen_strength/README.md

@@ -0,0 +1,96 @@
+# 23. 强势股排名（screen strength）
+
+按 **5 / 20 / 60 日涨幅加权**合成强势分，从全市场选出"最近最强"的股票。
+
+## 三种预设模式
+
+| 模式 | 性格 | 适合 |
+|------|------|------|
+| `steady` | 中长期稳健（60日主导 + 波动率惩罚） | 选"稳着涨"的票 |
+| `breakout` | 近期妖股爆发（5日主导，纯涨幅） | 选"短期最猛"的票 |
+| `balanced` | 三周期均衡 + 波动率调整 | 不确定时的安全默认 |
+
+## 前提条件
+
+需要本地通达信 `.day` 日线数据（扫描纯离线，无网络请求）：
+
+```bash
+# 同步最新日线数据
+easy-tdx offline sync
+
+# 或用通达信客户端下载日线数据到 vipdoc/{sh,sz}/lday/
+```
+
+## 示例文件
+
+| 文件 | 说明 |
+|------|------|
+| `strength_api.py` | Python API 调用（`StrengthRanker` 类） |
+| `strength_cli.sh` | CLI 命令示例（`easy-tdx screen strength`） |
+| `strength_web_api.py` | Web API 调用（`GET /api/v1/market/strength`） |
+
+## 快速开始
+
+### Python API
+
+```python
+from easy_tdx.screen.strength import StrengthRanker
+
+ranker = StrengthRanker(preset="steady")
+results = ranker.rank(top_n=20)
+for r in results[:5]:
+    print(f"#{r.rank} {r.market}{r.code} 强势分={r.strength:.2f}")
+```
+
+### CLI
+
+```bash
+# 表格输出
+easy-tdx screen strength --preset steady --top 50 --table
+
+# 近期妖股 + 补齐名称
+easy-tdx screen strength --preset breakout --top 20 --names --table
+
+# 自定义权重（自动归一化）
+easy-tdx screen strength --w5 0.5 --w20 0.3 --w60 0.2 --top 30 --table
+```
+
+### Web API
+
+```bash
+# 启动服务
+easy-tdx serve
+
+# 调用接口
+curl "http://localhost:8000/api/v1/market/strength?preset=breakout&top_n=20"
+```
+
+## 输出字段说明
+
+| 字段 | 类型 | 说明 |
+|------|------|------|
+| `rank` | int | 排名 |
+| `code` | str | 6 位股票代码 |
+| `market` | str | 市场（SZ/SH） |
+| `name` | str | 股票名称（需 `--names` 开启） |
+| `last_close` | float | 最新收盘价 |
+| `last_date` | int | 数据截止日（YYYYMMDD） |
+| `ret_5` | float | 5 日涨幅 |
+| `ret_20` | float | 20 日涨幅 |
+| `ret_60` | float | 60 日涨幅 |
+| `vol_20` | float | 20 日波动率（对数收益率标准差） |
+| `strength` | float | 强势综合分（排序依据） |
+
+## 公式
+
+```
+ret_5  = close[-1] / close[-6]  - 1
+ret_20 = close[-1] / close[-21] - 1
+ret_60 = close[-1] / close[-61] - 1
+vol_20 = std(log_return, 20)[-1]
+
+strength = (w5·ret_5 + w20·ret_20 + w60·ret_60) / vol_20   # vol_adjusted=True
+strength =  w5·ret_5 + w20·ret_20 + w60·ret_60              # vol_adjusted=False
+```
+
+权重自动归一化：`w = w / (w5 + w20 + w60)`。

examples/23_screen_strength/strength_api.py

@@ -0,0 +1,104 @@
+"""强势股排名 — Python API 示例。
+
+本示例演示如何用 StrengthRanker 扫描全市场，按 5/20/60 日涨幅加权选出强势股。
+
+运行前提：
+    1. 本地安装通达信，且 vipdoc/{sh,sz}/lday/*.day 数据已同步（含最新交易日）。
+    2. 可通过 easy-tdx offline sync 命令同步数据。
+    3. pip install easy-tdx
+
+运行方式：
+    python examples/23_screen_strength/strength_api.py
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from easy_tdx.screen.strength import STRENGTH_PRESETS, StrengthRanker
+
+
+def main() -> None:
+    # ── 1. 查看所有预设模式 ──────────────────────────────────────────────
+    print("=" * 60)
+    print("可用预设模式：")
+    print("=" * 60)
+    for name, cfg in STRENGTH_PRESETS.items():
+        print(f"  {name:10} w5={cfg['w5']:.2f} w20={cfg['w20']:.2f} "
+              f"w60={cfg['w60']:.2f} vol_adjusted={cfg['vol_adjusted']}")
+        print(f"             {cfg['desc']}")
+    print()
+
+    # ── 2. steady 模式：中长期稳健强势 Top 20 ────────────────────────────
+    print("=" * 60)
+    print("[steady] 中长期稳健强势 Top 20")
+    print("=" * 60)
+    ranker = StrengthRanker(preset="steady")
+
+    # 进度回调（扫描 ~5000 只约 30-60 秒）
+    def on_progress(current: int, total: int, name: str) -> None:
+        if name == "done":
+            print(f"\r扫描完成: {total} 只")
+        else:
+            pct = current * 100 // total if total > 0 else 0
+            print(f"\r[{current}/{total}] {pct}% scanning {name}", end="")
+
+    results = ranker.rank(top_n=20, progress_callback=on_progress)
+    data_date = results[0].last_date if results else 0
+    print()
+    print(ranker.to_table(results, "steady", data_date))
+    print()
+
+    # ── 3. breakout 模式：近期妖股爆发 Top 10 ───────────────────────────
+    print("=" * 60)
+    print("[breakout] 近期妖股爆发 Top 10")
+    print("=" * 60)
+    breakout_ranker = StrengthRanker(preset="breakout")
+    results = breakout_ranker.rank(top_n=10)
+    data_date = results[0].last_date if results else 0
+    print(breakout_ranker.to_table(results, "breakout", data_date))
+    print()
+
+    # ── 4. 自定义权重 + 成交额过滤 ──────────────────────────────────────
+    print("=" * 60)
+    print("[自定义] 5:3:2 权重 + 日均成交额 ≥ 5000 万")
+    print("=" * 60)
+    custom_ranker = StrengthRanker(
+        w5=0.5, w20=0.3, w60=0.2,
+        vol_adjusted=False,           # 纯加权涨幅
+        min_amount=50_000_000,        # 最近 5 日日均成交额 ≥ 5000 万
+    )
+    results = custom_ranker.rank(top_n=15)
+    data_date = results[0].last_date if results else 0
+    print(custom_ranker.to_table(results, "custom", data_date))
+    print()
+
+    # ── 5. 并发扫描 + JSON 输出到文件 ───────────────────────────────────
+    print("=" * 60)
+    print("[并发] balanced 模式 + 4 进程 + 输出 JSON")
+    print("=" * 60)
+    parallel_ranker = StrengthRanker(preset="balanced")
+    results = parallel_ranker.rank(
+        top_n=50,
+        workers=4,                    # 4 进程并发，速度提升约 4 倍
+        progress_callback=on_progress,
+    )
+    data_date = results[0].last_date if results else 0
+    json_str = parallel_ranker.to_json(results, "balanced", data_date)
+
+    output_file = "strength_balanced.json"
+    with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f:
+        f.write(json_str)
+    print(f"\n排名: {len(results)} 只 → {output_file}")
+
+    # ── 6. 编程式访问排名数据 ───────────────────────────────────────────
+    print()
+    print("=" * 60)
+    print("[编程式访问] 遍历前 5 名")
+    print("=" * 60)
+    for r in results[:5]:
+        print(f"  #{r.rank} {r.market}{r.code}  现价={r.last_close:.2f}  "
+              f"5日={r.ret_5:+.2%}  20日={r.ret_20:+.2%}  60日={r.ret_60:+.2%}  "
+              f"强势分={r.strength:.2f}")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

examples/23_screen_strength/strength_cli.sh

@@ -0,0 +1,78 @@
+#!/bin/bash
+# easy-tdx 强势股排名 — CLI 使用示例
+#
+# 前提：本地通达信 vipdoc/{sh,sz}/lday/*.day 已同步最新数据
+#       可用 `easy-tdx offline sync` 同步
+#
+# 三种预设模式：
+#   steady   — 中长期稳健（60日主导 + 波动率惩罚），选稳着涨的票
+#   breakout — 近期妖股爆发（5日主导，纯涨幅），选最猛的票
+#   balanced — 三周期均衡 + 波动率调整
+#
+# 用法：去掉命令前的 # 即可实际执行。
+
+echo "================================================================"
+echo "1. steady 模式 — 中长期稳健强势 Top 50（表格输出）"
+echo "================================================================"
+# easy-tdx screen strength --preset steady --top 50 --table
+
+echo ""
+echo "================================================================"
+echo "2. breakout 模式 — 近期妖股爆发 Top 20（补齐股票名称）"
+echo "================================================================"
+# easy-tdx screen strength --preset breakout --top 20 --names --table
+
+echo ""
+echo "================================================================"
+echo "3. balanced 模式 — 三周期均衡 Top 30"
+echo "================================================================"
+# easy-tdx screen strength --preset balanced --top 30 --table
+
+echo ""
+echo "================================================================"
+echo "4. 自定义权重（自动归一化，5:3:2 = 0.5:0.3:0.2）"
+echo "================================================================"
+# easy-tdx screen strength --w5 0.5 --w20 0.3 --w60 0.2 --top 30 --table
+
+echo ""
+echo "================================================================"
+echo "5. 自定义权重 + 关闭波动率惩罚（纯加权涨幅）"
+echo "================================================================"
+# easy-tdx screen strength --w5 0.6 --w20 0.3 --w60 0.1 --no-vol-adjusted --top 20 --table
+
+echo ""
+echo "================================================================"
+echo "6. 并发扫描（4 进程，速度提升约 4 倍）"
+echo "================================================================"
+# easy-tdx screen strength --preset steady --top 100 --workers 4 --table
+
+echo ""
+echo "================================================================"
+echo "7. 过滤低流动性（最近 5 日日均成交额 ≥ 5000 万）"
+echo "================================================================"
+# easy-tdx screen strength --preset breakout --top 30 --min-amount 50000000 --table
+
+echo ""
+echo "================================================================"
+echo "8. 缩小范围（仅深圳）+ 输出到 JSON 文件"
+echo "================================================================"
+# easy-tdx screen strength --universe sz --top 30 --output sz_strength.json
+
+echo ""
+echo "================================================================"
+echo "9. 仅上海 + 最小上市天数 120 日（过滤次新股）"
+echo "================================================================"
+# easy-tdx screen strength --universe sh --min-listed-days 120 --top 30 --table
+
+echo ""
+echo "================================================================"
+echo "10. 对比三种预设（同一批股票，不同视角）"
+echo "================================================================"
+echo "--- steady（稳健）---"
+# easy-tdx screen strength --preset steady --top 10 --table
+echo ""
+echo "--- breakout（妖股）---"
+# easy-tdx screen strength --preset breakout --top 10 --table
+echo ""
+echo "--- balanced（均衡）---"
+# easy-tdx screen strength --preset balanced --top 10 --table

examples/23_screen_strength/strength_web_api.py

@@ -0,0 +1,112 @@
+"""强势股排名 — Web API 调用示例。
+
+演示如何通过 HTTP 调用 easy-tdx 的 REST API 获取强势股排名。
+
+前提：
+    1. 启动 Web API 服务：easy-tdx serve --port 8000
+    2. 本地 vipdoc 数据已同步（扫描依赖本地 .day 文件）
+    3. pip install requests
+
+运行方式：
+    python examples/23_screen_strength/strength_web_api.py
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import requests
+
+BASE_URL = "http://localhost:8000/api/v1"
+
+
+def fetch_strength(
+    preset: str = "steady",
+    top_n: int = 20,
+    universe: str = "all",
+    min_amount: float = 0.0,
+) -> dict:
+    """调用 GET /market/strength 获取强势股排名。
+
+    Args:
+        preset: 预设模式 steady / breakout / balanced
+        top_n: 返回前 N 名
+        universe: 范围 all / sh / sz
+        min_amount: 日均成交额下限（元）
+
+    Returns:
+        {"data": [...], "count": N}
+    """
+    resp = requests.get(
+        f"{BASE_URL}/market/strength",
+        params={
+            "preset": preset,
+            "top_n": top_n,
+            "universe": universe,
+            "min_amount": min_amount,
+        },
+        timeout=120,  # 扫描全市场可能需要 30-60 秒
+    )
+    resp.raise_for_status()
+    return resp.json()
+
+
+def fetch_strength_custom_weights(
+    w5: float = 0.5,
+    w20: float = 0.3,
+    w60: float = 0.2,
+    top_n: int = 30,
+) -> dict:
+    """自定义权重调用（覆盖预设）。"""
+    resp = requests.get(
+        f"{BASE_URL}/market/strength",
+        params={
+            "w5": w5, "w20": w20, "w60": w60,
+            "top_n": top_n,
+        },
+        timeout=120,
+    )
+    resp.raise_for_status()
+    return resp.json()
+
+
+def print_ranking(result: dict, title: str) -> None:
+    """格式化打印排名结果。"""
+    print(f"\n{'=' * 70}")
+    print(f"  {title}")
+    print(f"{'=' * 70}")
+    data = result.get("data", [])
+    if not data:
+        print("  无数据")
+        return
+
+    print(f"  {'排名':>4}  {'代码':<10} {'现价':>10} "
+          f"{'5日':>8} {'20日':>8} {'60日':>8} {'强势分':>8}")
+    print(f"  {'-' * 66}")
+    for row in data:
+        print(f"  {row['rank']:>4}  {row['market']}{row['code']:<9} "
+              f"{row['last_close']:>9.2f} "
+              f"{row['ret_5']:>7.2%} {row['ret_20']:>7.2%} "
+              f"{row['ret_60']:>7.2%} {row['strength']:>8.2f}")
+
+
+def main() -> None:
+    # ── 1. steady 模式：中长期稳健 Top 20 ───────────────────────────────
+    result = fetch_strength(preset="steady", top_n=20)
+    print_ranking(result, "[steady] 中长期稳健强势 Top 20")
+
+    # ── 2. breakout 模式：近期妖股 Top 10 ───────────────────────────────
+    result = fetch_strength(preset="breakout", top_n=10)
+    print_ranking(result, "[breakout] 近期妖股爆发 Top 10")
+
+    # ── 3. 自定义权重 + 成交额过滤 ──────────────────────────────────────
+    result = fetch_strength_custom_weights(w5=0.5, w20=0.3, w60=0.2, top_n=15)
+    print_ranking(result, "[自定义 5:3:2] Top 15")
+
+    # ── 4. 过滤低流动性（日均成交额 ≥ 5000 万）─────────────────────────
+    result = fetch_strength(
+        preset="breakout", top_n=20, min_amount=50_000_000
+    )
+    print_ranking(result, "[breakout + 流动性过滤] Top 20")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()