fix: V3动态阈值根因2子问题和根因3修复

根因2子问题: bond无数据时不填充
- 问题: be8ca02无条件填充导致2002-2007年信号中出现931862.CSI
- 但执行器找不到收益数据，2/3仓位收益为0，引发-31.92%回撤
- 修复: generate()中过滤前检查bond_has_data，传入_grouped_selection
- 填充条件改为: bond_code存在 AND bond_has_data
- bond有数据(含负值)→填充 ✓; bond无数据(NaN)→不填充 ✓

根因3: 空target时保持旧持仓而非清仓
- 问题: _apply_rebalance_control中target为空时清仓
- 但独立脚本的行为是保持旧持仓
- 修复: else分支改为pass，保持current_held不变
- 在有bond数据期target不会为空，空target仅发生在2002-2007

修复后验证结果:
- CAGR: 27.81% (预期28.03%, 差异-0.22%)
- 最大回撤: -24.36% (预期-24.35%, 差异≈0) ✓
- 夏普: 1.40 (预期1.40) ✓
- 回撤区间: 2015-05~2016-06 (与预期一致) ✓
- Calmar: 1.14 (预期1.15)

净值: 334.46 → 394.80 (+18%)

strategies/shared/signals/selectors.py

@@ -105,13 +105,18 @@ class TopNSelector(SignalGenerator):
                 if pd.notna(score):
                     scores[col] = score
             
+            # V3: 过滤前检查bond是否有因子数据（用于填充守卫）
+            cfg = self.bond_threshold_config
+            bond_code = cfg.get('bond_code', '931862.CSI') if cfg.get('enabled') else None
+            bond_has_data = bond_code in scores  # scores此时是过滤前的完整字典
+            
             # V3: 动态阈值过滤（替代固定 min_score）
             threshold = self._get_dynamic_threshold(scores)
             scores = {k: v for k, v in scores.items() if v >= threshold}
             
             # 分组选股或全局选股
             if self.group_mapping:
-                selected = self._grouped_selection(scores)
+                selected = self._grouped_selection(scores, bond_has_data)
             else:
                 selected = self._global_top_n(scores)
             
@@ -177,10 +182,11 @@ class TopNSelector(SignalGenerator):
                     current_held = target
                     last_rebalance_idx = i
             else:
-                # 目标信号为空（所有标的动量得分低于min_score），清仓
-                # 不继续持有负动量标的，转为空仓
-                current_held = ''
-                last_rebalance_idx = i
+                # V3: target为空时保持当前持仓不变（与独立脚本行为一致）
+                # 在有bond数据的时期target不会为空（会被bond填充）
+                # target为空仅发生在2002-2007无bond数据期
+                # 保持旧持仓比突然清仓更平滑
+                pass
             
             signals.append(current_held)
         
@@ -216,13 +222,14 @@ class TopNSelector(SignalGenerator):
         
         return new_total > 0
     
-    def _grouped_selection(self, scores: Dict[str, float]) -> List[str]:
+    def _grouped_selection(self, scores: Dict[str, float], bond_has_data: bool = True) -> List[str]:
         """V3分组选股：BOND不参与竞争，空余仓位填充短债
         
         V3逻辑：
         1. BOND大类标的不参与冠军竞争（它是阈值，不是候选）
         2. 选出不足 select_num 只时，用短债填充
-        3. V2退化：若bond_threshold.enabled=false，BOND正常参与竞争
+        3. bond无数据时（2002-2007）不填充
+        4. V2退化：若bond_threshold.enabled=false，BOND正常参与竞争
         """
         if not scores:
             return []
@@ -248,11 +255,12 @@ class TopNSelector(SignalGenerator):
         selected = [code for code, score in sorted_champions[:self.select_num]]
         
         # V3: 空余仓位填充短债
-        # 短债填充是防御机制，不应受阈值过滤影响
-        if cfg.get('fill_bond', False) and bond_code:
+        # 短债填充是防御机制，但需要有数据才能填充
+        # bond有数据（含负值）→ 填充 ✓（防御机制不受动量影响）
+        # bond无数据（NaN）→ 不填充 ✓（2002-2007正常退化）
+        if cfg.get('fill_bond', False) and bond_code and bond_has_data:
             n_bond_slots = self.select_num - len(selected)
             if n_bond_slots > 0:
-                # 修复: 无条件填充短债（防御仓位不应依赖动量阈值）
                 for _ in range(n_bond_slots):
                     selected.append(bond_code)