refactor(datasource): 底层fetch方法添加adj参数

TushareSource.fetch() 和 YFinanceSource.fetch() 新增 adj 参数支持 raw/qfq/hfq

- TushareSource.fetch(adj='raw'): 内部路由到 fetch_index/fetch_stock_adj/fetch_etf_adj
- YFinanceSource.fetch(adj='raw'): 内部路由到 fetch_adj() 或原始逻辑
- 添加 is_china_stock() 和 _is_etf_code() 方法用于资产类型判断

datasource/tushare_source.py

@@ -196,22 +196,79 @@ class TushareSource:
         # 只支持中国交易所期货（.SHF上期所、.DCE大商所、.CZC郑商所）
         # NYMEX (.NYM) 和 ICE (.ICE) 走 YFinance
         return ".SHF" in code or ".DCE" in code or ".CZC" in code
+    
+    def is_china_stock(self, code: str) -> bool:
+        """判断是否为A股股票（6位数字代码 + .SZ/.SH/.SS）"""
+        # 股票代码：000001.SZ, 600000.SH 等
+        # 区分指数：指数代码通常是 000xxx.SH, 399xxx.SZ, H30xxx.CSI
+        # 股票代码通常是 00xxxx.SZ, 30xxxx.SZ, 60xxxx.SH, 000xxx.SH（部分）
+        import re
+        # 股票代码模式：6位数字 + .SZ/.SH/.SS
+        # 排除指数：000xxx.SH (指数), 399xxx.SZ (指数), Hxxxxx.CSI (指数)
+        if not re.match(r'^\d{6}\.(SZ|SH|SS)$', code):
+            return False
+        # 000xxx.SH 可能是指数也可能是股票，需要更细致判断
+        # 简化处理：000/001/002/003 开头 + .SZ 是股票，600/601/603 开头 + .SH 是股票
+        prefix = code[:3]
+        suffix = code.split('.')[1]
+        if suffix == 'SZ' and prefix in ['000', '001', '002', '003', '300']:
+            return True
+        if suffix == 'SH' and prefix in ['600', '601', '603', '605', '688']:
+            return True
+        return False
 
-    def fetch(self, code: str, start_date: str, end_date: str) -> Optional[pd.DataFrame]:
+    def fetch(self, code: str, start_date: str, end_date: str, adj: str = 'raw') -> Optional[pd.DataFrame]:
         """
-        通用数据获取（自动判断类型）
+        通用数据获取（自动判断类型，支持 adj 参数）
         
         Args:
             code: 代码
             start_date: 开始日期
             end_date: 结束日期
+            adj: 复权类型 'raw'(原始) / 'qfq'(前复权) / 'hfq'(后复权)，默认 'raw'
+        
+        Returns:
+            DataFrame with columns: date, open, high, low, close, volume
+            adj='hfq' 时 A股 ETF 会额外返回 adj_factor, close_hfq
         """
-        if self.is_china_index(code):
-            return self.fetch_index(code, start_date, end_date)
-        elif self.is_futures(code):
-            return self.fetch_futures(code, start_date, end_date)
-        else:
-            return None
+        # 校验 adj 参数
+        if adj not in ['raw', 'qfq', 'hfq']:
+            raise ValueError(f"adj 参数必须是 'raw', 'qfq' 或 'hfq'，当前: {adj}")
+        
+        # 原始数据
+        if adj == 'raw':
+            if self.is_china_index(code):
+                return self.fetch_index(code, start_date, end_date)
+            elif self.is_futures(code):
+                return self.fetch_futures(code, start_date, end_date)
+            elif self.is_china_stock(code):
+                return self.fetch_stock_adj(code, start_date, end_date, adj='raw')
+            else:
+                return None
+        
+        # 复权数据
+        if adj in ['qfq', 'hfq']:
+            # A股股票复权
+            if self.is_china_stock(code):
+                return self.fetch_stock_adj(code, start_date, end_date, adj)
+            # A股 ETF 仅支持 hfq
+            elif self._is_etf_code(code):
+                if adj == 'hfq':
+                    return self.fetch_etf_adj(code, start_date, end_date)
+                else:
+                    raise ValueError(f"ETF 仅支持 adj='hfq'（后复权），当前: {adj}")
+            else:
+                # 指数/期货不支持复权
+                raise ValueError(f"指数/期货不支持复权，adj='{adj}' 仅适用于股票/ETF")
+    
+    def _is_etf_code(self, code: str) -> bool:
+        """判断是否为ETF代码"""
+        # ETF代码：51xxxx.SH, 52xxxx.SH, 15xxxx.SZ, 16xxxx.SZ
+        import re
+        if not re.match(r'^\d{6}\.(SZ|SH)$', code):
+            return False
+        prefix = code[:2]
+        return prefix in ['51', '52', '15', '16']
 
     def fetch_etf_adj(self, code: str, start_date: str, end_date: str) -> Optional[pd.DataFrame]:
         """
@@ -332,4 +389,65 @@ class TushareSource:
             
         except Exception as e:
             print(f"Tushare下载交易日历失败: {e}")
-            return pd.DatetimeIndex([])
+            return pd.DatetimeIndex([])
+
+    def fetch_stock_adj(self, code: str, start_date: str, end_date: str, adj: str = 'hfq') -> Optional[pd.DataFrame]:
+        """
+        获取 A股股票复权价格数据
+        
+        使用 pro_bar 接口获取前复权(qfq)或后复权(hfq)价格。
+        
+        Args:
+            code: 股票代码，如 '000001.SZ', '600000.SH'
+            start_date: 开始日期 'YYYY-MM-DD'
+            end_date: 结束日期 'YYYY-MM-DD'
+            adj: 复权类型 'qfq'(前复权) 或 'hfq'(后复权)，默认 'hfq'
+        
+        Returns:
+            DataFrame with columns: date, code, open, high, low, close, volume, adj_factor
+        """
+        import tushare as ts
+        
+        if adj not in ['qfq', 'hfq']:
+            raise ValueError(f"adj 参数必须是 'qfq' 或 'hfq'，当前: {adj}")
+        
+        try:
+            ts_code = code.replace('.SS', '.SH')
+            
+            # 使用 pro_bar 接口获取复权数据
+            df = ts.pro_bar(
+                ts_code=ts_code,
+                adj=adj,
+                start_date=start_date.replace('-', ''),
+                end_date=end_date.replace('-', ''),
+                adjfactor=True  # 返回复权因子
+            )
+            
+            if df is None or len(df) == 0:
+                return None
+            
+            # 标准化列名
+            df = df.rename(columns={
+                'ts_code': 'code',
+                'trade_date': 'date',
+                'vol': 'volume',
+            })
+            
+            # 转换日期格式
+            df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
+            df = df.set_index('date')
+            df = df.sort_index()
+            
+            # 恢复原始代码格式（.SS -> .SH 反转）
+            df['code'] = code
+            
+            # 标准化返回字段
+            columns = ['code', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume']
+            if 'adj_factor' in df.columns:
+                columns.append('adj_factor')
+            
+            return df[columns]
+            
+        except Exception as e:
+            print(f"Tushare下载股票复权数据 {code} 失败: {e}")
+            return None