fix: 修复数据获取架构逻辑Bug

修复内容：

1. Bug #1: TushareSource.fetch(adj='raw') ETF 无法获取
   - 在 adj='raw' 分支优先判断 ETF
   - ETF 代码现在正确路由到 fetch_etf()

2. Bug #2: is_china_index 判断范围过宽
   - 添加 ETF 排除逻辑
   - ETF 不再被误判为指数

3. 接口一致性：CCXTSource 添加 adj 参数
   - fetch(code, start, end, adj='raw', timeframe)
   - 加密货币仅支持 adj='raw'
   - UniversalDataFetcher._fetch_crypto() 同步更新

影响：
- ETF 原始价格数据获取恢复正常
- 类型判断逻辑更准确
- 数据源接口签名统一

datasource/ccxt_source.py

@@ -146,6 +146,7 @@ class CCXTSource:
         code: str,
         start_date: str,
         end_date: str,
+        adj: str = 'raw',
         timeframe: str = '1d'
     ) -> Optional[pd.DataFrame]:
         """
@@ -155,11 +156,16 @@ class CCXTSource:
             code: 加密货币代码（BTC, ETH 等）
             start_date: 开始日期 YYYY-MM-DD
             end_date: 结束日期 YYYY-MM-DD
+            adj: 复权类型（加密货币仅支持 'raw'）
             timeframe: K 线周期（1d, 1h, 4h, 15m, 1m）
         
         Returns:
             DataFrame with columns: date, open, high, low, close, volume
         """
+        # 校验 adj 参数（加密货币仅支持 raw）
+        if adj != 'raw':
+            raise ValueError(f"加密货币不支持复权，adj='{adj}' 无效，仅支持 'raw'")
+        
         if not CCXT_AVAILABLE:
             print(f"⚠️ ccxt 未安装，无法获取 {code}")
             return None

datasource/tushare_source.py

@@ -188,7 +188,10 @@ class TushareSource:
             return None
 
     def is_china_index(self, code: str) -> bool:
-        """判断是否为A股指数"""
+        """判断是否为A股指数（排除 ETF）"""
+        # 先排除 ETF
+        if self._is_etf_code(code):
+            return False
         return code.endswith(".SH") or code.endswith(".SZ") or code.endswith(".SS") or code.endswith(".CSI")
 
     def is_futures(self, code: str) -> bool:
@@ -237,7 +240,10 @@ class TushareSource:
         
         # 原始数据
         if adj == 'raw':
-            if self.is_china_index(code):
+            # 优先判断 ETF（修复：ETF 原始数据获取）
+            if self._is_etf_code(code):
+                return self.fetch_etf(code, start_date, end_date)
+            elif 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)

datasource/universal_fetcher.py

@@ -255,7 +255,7 @@ class UniversalDataFetcher:
                 elif asset_type == AssetType.FUTURES:
                     return self._fetch_futures(code, start_date, end_date, adj)
                 elif asset_type == AssetType.CRYPTO:
-                    return self._fetch_crypto(code, start_date, end_date, timeframe)
+                    return self._fetch_crypto(code, start_date, end_date, adj, timeframe)
                 else:
                     print(f"⚠️ 未知资产类型: {code} -> {asset_type}")
                     return None
@@ -440,6 +440,7 @@ class UniversalDataFetcher:
         code: str,
         start_date: str,
         end_date: str,
+        adj: str = 'raw',
         timeframe: str = '1d'
     ) -> Optional[pd.DataFrame]:
         """
@@ -450,11 +451,13 @@ class UniversalDataFetcher:
         - 需要通过 socks2http 将 SOCKS5 转 HTTP 代理
         - 必须指定 timeframe
         - 不缓存（每次实时下载）
+        - 加密货币仅支持 adj='raw'（无复权）
         
         Args:
             code: 加密货币代码（BTC, ETH）
             start_date: 开始日期
             end_date: 结束日期
+            adj: 复权类型（仅支持 'raw'）
             timeframe: K线周期（1d, 1h, 4h, 15m, 1m）
         """
         # 延迟初始化加密货币数据源
@@ -463,7 +466,7 @@ class UniversalDataFetcher:
             socks_port = self.ssh_config.get('local_port', 1080)
             self._crypto = get_crypto_source(socks_port=socks_port)
         
-        return self._crypto.fetch(code, start_date, end_date, timeframe)
+        return self._crypto.fetch(code, start_date, end_date, adj, timeframe)
     
     # ============================================================
     # 批量获取