fix(flask_server): 根据资产类型动态选择日期格式精度

问题修复：
- 加密货币分钟级数据需要保留时分秒
- 日线数据只需日期（年月日）
- 之前硬编码 '%Y-%m-%d' 导致分钟级数据丢失时间信息

修复方案：
- API 层根据 final_type 判断：CRYPTO 使用 '%Y-%m-%d %H:%M:%S'，其他使用 '%Y-%m-%d'
- build_premium_result_from_attrs 自动检测索引是否包含时间部分
- build_premium_result 同样支持动态日期格式
- dataframe_to_json 已支持 asset_type 参数（之前已实现）

测试验证：
- BTC 小时级数据: '2024-01-01 00:00:00' ✅
- 000300.SH 日线数据: '2024-01-02' ✅
- ETF 溢价率日期: '2026-05-22' ✅

datasource/flask_server.py

@@ -436,15 +436,22 @@ def build_premium_result(premium_series: pd.Series) -> Dict:
     if premium_series is None or len(premium_series) == 0:
         return {}
     
+    # 根据索引是否包含时间部分决定日期格式
+    has_time = any(
+        t.hour != 0 or t.minute != 0 or t.second != 0 
+        for t in premium_series.index
+    )
+    date_format = '%Y-%m-%d %H:%M:%S' if has_time else '%Y-%m-%d'
+    
     # 转换为日期-溢价率列表
     premium_data = [
-        {"date": date.strftime('%Y-%m-%d'), "premium": round(premium, 6)}
+        {"date": date.strftime(date_format), "premium": round(premium, 6)}
         for date, premium in premium_series.items()
     ]
     
     # 最新溢价率
     latest_premium = premium_series.iloc[-1]
-    latest_date = premium_series.index[-1].strftime('%Y-%m-%d')
+    latest_date = premium_series.index[-1].strftime(date_format)
     
     return {
         "premium_series": premium_data,
@@ -496,15 +503,23 @@ def build_premium_result_from_attrs(premium_data) -> Dict:
     
     premium_series.index.name = 'date'
     
+    # 根据索引是否包含时间部分决定日期格式
+    # 如果所有时间都是 00:00:00，使用天级格式；否则使用分钟级格式
+    has_time = any(
+        t.hour != 0 or t.minute != 0 or t.second != 0 
+        for t in premium_series.index
+    )
+    date_format = '%Y-%m-%d %H:%M:%S' if has_time else '%Y-%m-%d'
+    
     # 转换为日期-溢价率列表
     premium_list = [
-        {"date": date.strftime('%Y-%m-%d'), "premium": round(float(premium), 6)}
+        {"date": date.strftime(date_format), "premium": round(float(premium), 6)}
         for date, premium in premium_series.items()
     ]
     
     # 最新溢价率
     latest_premium = float(premium_series.iloc[-1])
-    latest_date = premium_series.index[-1].strftime('%Y-%m-%d')
+    latest_date = premium_series.index[-1].strftime(date_format)
     
     return {
         "premium_series": premium_list,
@@ -742,13 +757,17 @@ def get_ohlcv():
     if 'attrs' in result:
         attrs = result['attrs']
         
+        # 根据资产类型决定日期格式精度
+        # 加密货币使用分钟级，其他使用天级
+        date_format = '%Y-%m-%d %H:%M:%S' if final_type == AssetType.CRYPTO else '%Y-%m-%d'
+        
         # 提取净值到顶层（方便调用方使用）
         if 'nav' in attrs:
             nav_df = attrs['nav']
             if isinstance(nav_df, pd.DataFrame):
                 # 将 DataFrame 转换为列表格式（JSON 可序列化）
                 nav_df_copy = nav_df.reset_index().copy()
-                nav_df_copy['date'] = nav_df_copy['date'].dt.strftime('%Y-%m-%d')
+                nav_df_copy['date'] = nav_df_copy['date'].dt.strftime(date_format)
                 nav_dict = {
                     'data': nav_df_copy.to_dict(orient='records'),
                     'count': len(nav_df_copy)
@@ -769,7 +788,7 @@ def get_ohlcv():
             if isinstance(value, pd.DataFrame):
                 df_copy = value.reset_index().copy()
                 if 'date' in df_copy.columns:
-                    df_copy['date'] = df_copy['date'].dt.strftime('%Y-%m-%d')
+                    df_copy['date'] = df_copy['date'].dt.strftime(date_format)
                 attrs_serializable[key] = {
                     'data': df_copy.to_dict(orient='records'),
                     'count': len(df_copy)
@@ -777,7 +796,7 @@ def get_ohlcv():
             elif isinstance(value, pd.Series):
                 # 将 Series 索引转换为字符串
                 series_copy = value.copy()
-                series_copy.index = series_copy.index.strftime('%Y-%m-%d')
+                series_copy.index = series_copy.index.strftime(date_format)
                 attrs_serializable[key] = {
                     'type': 'series',
                     'data': series_copy.to_dict(),