feat(framework_v2): 创建框架V2骨架 - 三层架构+因子验证通过

## 架构设计
- 三层架构：core(抽象接口) → shared(通用实现) → tests(验证测试)
- 5个核心抽象基类：StrategyBase, FactorBase, SignalGenerator, Executor, DataFetcher
- 零侵入：与现有框架并行开发，不修改生产代码

## 已完成
✓ 核心接口层（5个ABC类）
✓ 通用因子层（MomentumFactor完全复制现有逻辑）
✓ 对比验证测试（新旧因子输出差异=0，测试通过）

## 验证结果
- 最大差异: 0.000000e+00
- 平均差异: 0.000000e+00
- 容差: < 1e-10

## 下一步
- 阶段3: 信号层迁移（TopNSelector, DynamicThreshold, RebalanceController）
- 阶段4: 执行层迁移（BacktestRunner）
- 阶段5: 数据层迁移（DataFetcher实现）
- 阶段6: 完整策略对比验证

## 设计原则
- 按需抽象，不预先设计
- 职责分离，避免框架膨胀
- 测试驱动，每个组件必须有对比测试
- 渐进式迁移，验证通过再替换

framework_v2/shared/factors/talib_base.py

@@ -0,0 +1,55 @@
+"""
+ta-lib 因子基类（通用）
+
+所有 ta-lib 因子继承此类，只需指定函数和参数
+"""
+
+import talib
+import pandas as pd
+import numpy as np
+from framework_v2.core import FactorBase
+
+
+class TALibFactorBase(FactorBase):
+    """
+    ta-lib 因子基类
+    
+    子类只需实现：
+    - name: 因子名称
+    - _talib_func: 返回 ta-lib 函数
+    """
+    
+    category = "technical"
+    
+    def __init__(self, period: int = 14, **params):
+        """
+        初始化
+        
+        Args:
+            period: 周期参数
+            **params: 其他参数
+        """
+        super().__init__(period=period, **params)
+        self.period = period
+    
+    def compute(self, data: pd.DataFrame) -> pd.Series:
+        """
+        计算因子值
+        
+        Args:
+            data: OHLCV 数据
+        
+        Returns:
+            因子值序列
+        """
+        close = data['close'].values.astype(float)
+        
+        # 调用子类指定的 ta-lib 函数
+        result = self._talib_func(close, timeperiod=self.period)
+        
+        return pd.Series(result, index=data.index, name=self.name)
+    
+    @property
+    def _talib_func(self):
+        """子类必须实现，返回 ta-lib 函数"""
+        raise NotImplementedError("Subclasses must implement _talib_func")