feat: ETF 支持(选股 / 回测 / 监控) (#61)

* feat(screener): 选股引擎支持 ETF

- 12 个内置策略打 asset_types 白名单 + strategy_supports_asset;涨停类
  (连板/断板反包)仅股票,其余 10 个技术类对 ETF 开放
- ScreenerService(repo, asset_type) 分流取数,ETF 复用 kline_etf_enriched,
  跳过股票专用历史缓存与涨停信号;进程级 _history_cache key 含 asset_type
- API /run、/run_preset 透传 asset_type;/strategies 按资产过滤;
  股票专有策略在 ETF 下返回空
- 新增 enriched_dirname(asset_type) 共享 helper;get_enriched_latest_asset
  增 refresh 参数(供轮询线程避免冷缓存同步重算)
- 前端「策略」页加 股票/ETF 切换,ETF 走实时单跑(空日期→用 ETF 自身最新日);
  QK.screenerStrategies 按 asset_type keyed
- 测试:test_screener_etf.py

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

* feat(backtest): 回测支持 ETF(个股/因子/策略组合)

- 三条回测路径 + 共用 BacktestEngine 面板加载按 asset_type 路由到
  kline_etf_enriched(复用 enriched_dirname);PanelCache key 隔离资产;
  ETF 跳过股票专用 get_enriched_range 缓存
- 面板 compute_all/名称 JOIN 按 asset_type 取维表(get_instruments_asset),
  修复 ETF 策略回测用错股票维表致名称为空/涨停信号算错
- BacktestConfig/FactorConfig/StrategyBacktestConfig 增 asset_type
- 三个回测 API + SSE stream 透传 asset_type;_make_job_key 纳入 asset_type
  (修复 stream 与 cancel job_key 不对齐致取消失效的回归)
- 前端策略组合页/因子页加 股票/ETF 切换,标的搜索与策略列表跟随资产;
  assetType 持久化
- 测试:test_backtest_etf.py(含 job_key 一致性回归);既有回测测试替身同步

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

* feat(monitor): 监控规则支持 ETF

- engine.evaluate(df, asset_type) 按规则 asset_type 分轮评估;quote_service
  增开 ETF 评估轮(用 ETF enriched 快照),股票轮不受影响、不重置其策略结果
- ETF 评估轮独立 try(异常不丢弃已算出的股票告警)+ refresh=False(不在轮询
  线程触发 ETF 冷缓存同步重算)
- ETF 版历史加载器(main.py 注入)+ 按规则 asset_type 选加载器
- _strategy_pools 按 (sid, asset_type) 键,避免同策略股票/ETF 规则互相覆盖
- name_map 仅在有 ETF 规则时补 ETF 维表, setdefault 保股票名优先
- RuleModel/normalize 增 asset_type(默认 stock,持久化往返)
- 前端 RuleEditor 加 股票/ETF 选择,策略列表与标的搜索跟随资产
- 测试:test_monitor_etf.py

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

* feat(etf): 前端 API 绑定透传 asset_type + 文档

- api.ts: screener/backtest 绑定加 assetType 参数,MonitorRule 类型加 asset_type
- docs/features.md: 标注选股/回测/监控的 ETF 支持范围与前提

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

* fix(reliability): 管道并发/原子写/能力探测/监控告警多处加固

后端可靠性专项修复(均带回归测试, backend 全套 64 passed):

并发与数据完整性:
- 盘后管道单飞: JobStore.create() 去重纳入 pending∨running, 关闭"两次快速点击"
  并发双跑窗口; 新增 _heavy_run_lock 执行槽挡住 reap 后僵尸线程并发写 parquet
- adj_factor/minute 全部改走原子写(tmp+replace), 消除 kill/断电致 all.parquet 损坏
- 分块拉取失败聚合 WARNING 可见化(不再静默当成功); 复权失败标的会保持旧价已提示

能力探测:
- 周期重探(60min)热更新 app.state.capabilities, 付费 Key 过期/续费无需重启即可见
- 瞬时探测失败(超时/连接/5xx, 按 _is_transient 判定)不降级、保留旧付费档;
  真 401/无权限仍正常降级回落 free-api

监控告警:
- 评估仅在连续竞价(9:30-11:30/13:00-15:00)+ 快照当日新鲜度下进行, 避开集合竞价/
  收盘后陈旧价与节假日误告警
- scope=sector fail-closed(validate 拒绝新建 + _apply_scope 返回空), 修复板块规则
  对全市场刷屏
- 飞书 webhook 加退避重试并移到独立线程池 fire-and-forget, 不再阻塞行情轮询线程

单标的新鲜度: 新增 repo.symbols_lagging() 检测掉队标的并 WARNING + 计入 job 结果

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

---------

Co-authored-by: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

backend/app/api/pipeline.py

@@ -8,7 +8,7 @@ import logging
 from fastapi import APIRouter, HTTPException, Request
 
 from app.jobs import daily_pipeline
-from app.services.pipeline_jobs import job_store
+from app.services.pipeline_jobs import job_store, release_run_slot, try_acquire_run_slot
 from app.api.data import invalidate_storage_cache
 
 # 长时间任务专用线程池（隔离于 FastAPI 默认线程池，防止阻塞请求处理）
@@ -33,23 +33,25 @@ async def run_now(request: Request) -> dict:
     # reap_stale 会在 /run 和 /jobs/{id} 轮询端点都调用,保证卡死后能自愈。
     job_store.reap_stale()
 
-    job_id = job_store.create()
-
-    # 如果是复用的 active job,直接返回(不重启)
-    existing = job_store.get(job_id)
-    if existing and existing["status"] == "running":
+    # 单飞: 复用任何活跃 (pending∨running) 任务, is_new=False 时不再调度新任务
+    job_id, is_new = job_store.create()
+    if not is_new:
         return {"job_id": job_id, "reused": True}
 
     # 在 executor 里跑同步任务(pipeline 内部都是阻塞 IO + CPU)
     async def task() -> None:
-        job_store.start(job_id)
-        loop = asyncio.get_event_loop()
-
-        def progress(stage: str, pct: int, msg: str, stage_pct: int | None = None,
-                     skip_log: bool = False) -> None:
-            job_store.progress(job_id, stage, pct, msg, stage_pct=stage_pct, skip_log=skip_log)
-
+        # 重任务执行槽: 防僵尸并发(reap 后线程仍活时新任务不得并行写 parquet)
+        if not try_acquire_run_slot():
+            job_store.fail(job_id, "已有数据任务在运行(或上一次任务卡死未结束),请稍后再试")
+            return
         try:
+            job_store.start(job_id)
+            loop = asyncio.get_event_loop()
+
+            def progress(stage: str, pct: int, msg: str, stage_pct: int | None = None,
+                         skip_log: bool = False) -> None:
+                job_store.progress(job_id, stage, pct, msg, stage_pct=stage_pct, skip_log=skip_log)
+
             result = await loop.run_in_executor(
                 _long_task_executor,
                 lambda: daily_pipeline.run_now(repo, capset, on_progress=progress),
@@ -61,6 +63,8 @@ async def run_now(request: Request) -> dict:
             logger.exception("pipeline failed")
             job_store.fail(job_id, str(e))
             invalidate_storage_cache()
+        finally:
+            release_run_slot()
 
     asyncio.create_task(task())
     return {"job_id": job_id, "reused": False}