docs(framework_v2): 更新 FlaskAPIFetcher 文档（API 日历集成）

## 使用指南更新（FLASK_API_FETCHER_GUIDE.md）
- get_trading_calendar() 方法签名更新
  - 新增 start, end 参数（支持动态日期范围）
  - 返回类型: pd.DatetimeIndex（准确日历）
- 使用示例更新（API 调用方式）
- 注意事项更新：交易日历准确性 ✅ 已解决

## 架构设计更新（FLASK_API_FETCHER_ARCHITECTURE.md）
- get_trading_calendar() 实现更新
  - 从临时 pandas BDay → API 准确日历
  - API 端点: GET /api/v1/trading-calendar
- 未来优化: 移除交易日历 TODO（已完成）

## 文档一致性
- 所有示例代码使用 API 日历
- 架构描述与实际实现一致
- 版本历史更新（2024-04-16）

framework_v2/FLASK_API_FETCHER_ARCHITECTURE.md

@@ -286,18 +286,23 @@ python framework_v2/tests/test_flask_api_fetcher.py
 
 ### 1. 交易日历准确性
 
-**当前问题**：使用 pandas `bdate_range` 生成近似日历，未考虑节假日。
+✅ **已解决**：通过 API 获取准确交易日历。
 
-**优化方案**：
+**实现**：
 ```python
-# TODO: 通过 API 获取准确日历
-def get_trading_calendar(self, market: str) -> pd.Index:
-    # 1. 调用 API 端点
-    # 2. 或从数据库查询
-    # 3. 或加载本地日历文件
-    pass
+def get_trading_calendar(self, market, start, end):
+    # 调用 API 获取准确日历
+    calendar = self._source.get_trading_calendar(
+        market=market,
+        start_date=start,
+        end_date=end
+    )
+    return calendar
 ```
 
+**API 端点**：`GET /api/v1/trading-calendar`  
+**返回**：准确的 DatetimeIndex（包含节假日处理）
+
 ### 2. 缓存机制
 
 **当前问题**：每次请求都调用 API，重复获取相同数据。

framework_v2/FLASK_API_FETCHER_GUIDE.md

@@ -76,8 +76,12 @@ from framework_v2.shared.data import FlaskAPIFetcher, CrossMarketAligner
 # 1. 创建数据获取器
 fetcher = FlaskAPIFetcher()
 
-# 2. 获取 A 股交易日历
-a_share_calendar = fetcher.get_trading_calendar(market='A')
+# 2. 获取 A 股交易日历（通过 API）
+a_share_calendar = fetcher.get_trading_calendar(
+    market='A',
+    start='2024-01-01',
+    end='2024-12-31'
+)
 
 # 3. 创建对齐器
 aligner = CrossMarketAligner(target_calendar=a_share_calendar)
@@ -132,7 +136,7 @@ FlaskAPIFetcher(
 |------|------|----------|
 | `fetch_indices(codes, start, end)` | 获取指数 OHLCV 数据 | `Dict[str, DataFrame]` |
 | `fetch_etf(codes, start, end)` | 获取 ETF 数据（价格+净值） | `Dict[str, DataFrame]` |
-| `get_trading_calendar(market)` | 获取交易日历 | `pd.Index` |
+| `get_trading_calendar(market, start, end)` | 获取交易日历（API） | `pd.DatetimeIndex` |
 | `get_benchmark(code, start, end)` | 获取基准数据 | `pd.Series` |
 | `get_health()` | 检查 API 健康状态 | `Dict` |
 
@@ -193,7 +197,7 @@ framework_v2/shared/data/flask_api_fetcher.py  # 具体实现
     └── FlaskAPIFetcher(DataFetcher)
         ├── fetch_indices() ✅ 实现（调用 FlaskAPIDataSource）
         ├── fetch_etf() ✅ 实现（调用 FlaskAPIDataSource）
-        ├── get_trading_calendar() ✅ 实现（临时：pandas BDay）
+        ├── get_trading_calendar() ✅ 实现（API 准确日历）
         └── get_benchmark() ✅ 实现
 ```
 
@@ -319,18 +323,15 @@ python framework_v2/tests/test_flask_api_fetcher.py
 
 ### 1. 交易日历准确性
 
-当前 `get_trading_calendar()` 使用 pandas `bdate_range` 生成近似日历，**未考虑节假日**。
+✅ **已解决**：通过 API 获取准确交易日历，包含所有节假日。
 
-**临时方案**：
+**使用方式**：
 ```python
-calendar = fetcher.get_trading_calendar(market='A')
-# 手动移除节假日
-holidays = pd.to_datetime(['2024-02-10', '2024-10-01', ...])
-calendar = calendar[~calendar.isin(holidays)]
+# 获取 A 股 2024 年交易日历（准确）
+calendar = fetcher.get_trading_calendar('A', '2024-01-01', '2024-12-31')
+print(f"A 股交易日: {len(calendar)} 天")  # 242 天
 ```
 
-**TODO**：后续通过 API 端点获取准确日历。
-
 ### 2. ETF 净值数据量
 
 ETF 净值数据可能远多于价格数据（历史净值 vs 交易价格）：