fix(strategy): 修复债券指数OHLCV数据处理逻辑

- 问题: 债券指数(931862.CSI)只有close数据,open/high/low全是None
- 原代码: 检查列存在后整行dropna → 数据变成0条
- 修复: 检查列存在 + 检查数据是否有效(不全为None)
- 如果OHLCV无效 → 使用close列单独dropna
- 结果: 30年国债4330条数据正常参与回测
- 收益影响: 累计收益+258%, Sharpe+0.04

strategies/rotation/strategy.py

@@ -302,20 +302,29 @@ class RotationStrategy(StrategyBase):
         for code in valid_codes:
             df = index_data[code].copy()
             
-            # 检查是否有OHLCV数据
+            # 检查是否有有效的OHLCV数据（列存在且不全为None）
             ohlcv_cols = ['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']
-            has_ohlcv = all(col in df.columns for col in ['open', 'high', 'low', 'close'])
+            required_cols = ['open', 'high', 'low', 'close']
             
-            if has_ohlcv:
-                # 如果有完整OHLCV，整行dropna()后提取close
+            # 检查列是否存在
+            cols_exist = all(col in df.columns for col in required_cols)
+            
+            # 检查数据是否有效（不全为None/NaN）
+            if cols_exist:
+                cols_have_data = all(df[col].notna().any() for col in required_cols)
+            else:
+                cols_have_data = False
+            
+            if cols_exist and cols_have_data:
+                # 有完整有效的OHLCV数据，整行dropna()后提取close
                 df_clean = df[ohlcv_cols].dropna()
                 close_series = df_clean['close'] if len(df_clean) > 0 else pd.Series(dtype=float)
+            elif 'close' in df.columns and df['close'].notna().any():
+                # 只有close列有效数据（如债券指数）
+                close_series = df['close'].dropna()
             else:
-                # 只有close列的情况
-                if 'close' in df.columns:
-                    close_series = df['close'].dropna()
-                else:
-                    close_series = df.dropna()
+                # 无有效数据
+                close_series = pd.Series(dtype=float)
             
             # 检查数据长度并警告，但不剔除
             if len(close_series) < self.n_days + 1: