feat(datasource): 添加期货数据支持及优化数据对齐逻辑

- 新增期货代码映射及判断函数，支持上海期货交易所黄金主力合约
- 实现通过Tushare接口获取期货日线数据，包含夜盘数据处理
- fetch_single方法新增期货数据的调用逻辑
- 细化标的分类，将期货单独列出用于数据处理和日志输出
- 强制从Tushare获取A股交易日历，确保数据对齐的准确性
- 优化各类标的对齐逻辑，区别处理港股美股、加密货币与期货的前后向填充
- 统一ETF和基准数据对齐到A股交易日，改进数据一致性和完整性

config/strategies/rotation.yaml

@@ -84,7 +84,7 @@ code_list:
     market: "A"
   
   # 全球市场指数 (使用 YFinance) - 非主市场，数据会前向填充到A股交易日
-  "HSTECH":
+  "HSTECH.HK":
     name: "恒生科技"
     etf: "513180.SH"      # 华夏恒生科技ETF
     market: "HK"
@@ -92,10 +92,10 @@ code_list:
     name: "纳指100"
     etf: "159501.SZ"      # 嘉实纳指100ETF（流动性好）
     market: "US"
-  "GC=F":
+  "AU.SHF":
     name: "黄金"
     etf: "518880.SH"      # 华安黄金ETF
-    market: "COMMODITY"
+    market: "FUTURES"     # 期货合约，交易时间含夜盘，数据逻辑类似加密货币
   
   # 加密货币 (使用 CCXT/OKX 现货) - 通过 SSH->HTTP 代理访问
   "BTC":

core/datasource/hybrid_source.py

@@ -113,14 +113,12 @@ class HybridDataSource:
     # YFinance 代码映射 (代码 -> YFinance格式)
     YF_CODE_MAP = {
         # 港股
-        "HSTECH": "3033.HK",      # 恒生科技指数 ETF
+        "HSTECH.HK": "3033.HK",    # 恒生科技指数ETF (Yahoo Finance代码)
         "HSI": "^HSI",            # 恒生指数
         # 美股指数
         "NDX": "^NDX",            # 纳斯达克100
         "SPX": "^GSPC",           # 标普500
         "DJI": "^DJI",            # 道琼斯
-        # 黄金
-        "GC=F": "GC=F",           # 黄金期货
     }
     
     # CCXT 代码映射 (代码 -> CCXT格式)
@@ -129,6 +127,11 @@ class HybridDataSource:
         "ETH": "ETH/USDT",        # OKX 以太坊现货
     }
     
+    # 期货代码映射 (代码 -> Tushare格式)
+    FUTURES_CODE_MAP = {
+        "AU.SHF": "AU.SHF",       # 上海期货交易所黄金主力合约
+    }
+
     def __init__(self, ssh_config: Optional[dict] = None, use_cache: bool = True):
         self.ssh_config = ssh_config or {}
         self.use_cache = use_cache
@@ -143,6 +146,10 @@ class HybridDataSource:
         """判断是否为加密货币"""
         return code in self.CCXT_CODE_MAP
     
+    def _is_futures(self, code: str) -> bool:
+        """判断是否为期货合约"""
+        return code in self.FUTURES_CODE_MAP
+
     def _get_tushare_token(self) -> str:
         """获取 Tushare Token"""
         if self._tushare_token is None:
@@ -402,12 +409,59 @@ class HybridDataSource:
             print(f"CCXT 下载 {code} ({ccxt_code}) 失败: {e}")
             return None
 
+    def _fetch_futures(self, code: str, start_date: str, end_date: str) -> Optional[pd.DataFrame]:
+        """使用 Tushare 获取期货数据（含夜盘，数据逻辑类似加密货币）"""
+        import tushare as ts
+        
+        # 转换代码格式
+        futures_code = self.FUTURES_CODE_MAP.get(code, code)
+        
+        # 转换日期格式
+        start_str = start_date.replace('-', '')
+        end_str = end_date.replace('-', '')
+        
+        try:
+            pro = ts.pro_api(self._get_tushare_token())
+            
+            # 获取期货日线数据
+            df = pro.fut_daily(ts_code=futures_code, start_date=start_str, end_date=end_str)
+            
+            if df is None or df.empty:
+                return None
+            
+            # 标准化列名
+            df = df.rename(columns={
+                'trade_date': 'date',
+                'open': 'open',
+                'high': 'high',
+                'low': 'low',
+                'close': 'close',
+                'vol': 'volume',
+            })
+            
+            # 转换日期格式
+            df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
+            df = df.set_index('date')
+            df = df.sort_index()
+            
+            # 选择需要的列
+            df = df[['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']]
+            df['code'] = code
+            
+            return df
+            
+        except Exception as e:
+            print(f"Tushare 期货下载 {code} ({futures_code}) 失败: {e}")
+            return None
+
     def fetch_single(self, code: str, start_date: str, end_date: str, http_proxy: str = None) -> Optional[pd.DataFrame]:
         """获取单个标的的数据"""
         if self._is_china_index(code):
             return self._fetch_tushare(code, start_date, end_date)
         elif self._is_crypto(code):
             return self._fetch_ccxt(code, start_date, end_date, http_proxy)
+        elif self._is_futures(code):
+            return self._fetch_futures(code, start_date, end_date)
         else:
             return self._fetch_yfinance(code, start_date, end_date)
 
@@ -451,9 +505,11 @@ class HybridDataSource:
         print(f"  ETF映射: {len(etf_codes)} 只")
         
         china_codes = [c for c in index_codes if self._is_china_index(c)]
-        global_codes = [c for c in index_codes if not self._is_china_index(c)]
+        futures_codes = [c for c in index_codes if self._is_futures(c)]
+        yf_codes = [c for c in index_codes if not self._is_china_index(c) and not self._is_futures(c)]
         print(f"  中国A股指数: {len(china_codes)} 只")
-        print(f"  港股/美股/加密货币: {len(global_codes)} 只")
+        print(f"  期货合约: {len(futures_codes)} 只")
+        print(f"  港股/美股/加密货币: {len(yf_codes)} 只")
 
         # 检查是否需要启动 socks2http 代理（用于加密货币）
         crypto_codes = [c for c in index_codes if self._is_crypto(c)]
@@ -484,6 +540,8 @@ class HybridDataSource:
         for code in index_codes:
             if self._is_china_index(code):
                 source = "Tushare"
+            elif self._is_futures(code):
+                source = "Tushare/期货"
             elif self._is_crypto(code):
                 source = "CCXT/OKX"
             else:
@@ -576,22 +634,41 @@ class HybridDataSource:
         )
         
         # 以A股交易日为基准，对齐所有数据
-        tushare_codes = [c for c in valid_codes if self._is_china_index(c)]
-        if tushare_codes:
-            primary_dates = index_data[tushare_codes[0]].dropna().index
-            print(f"  主市场交易日: {len(primary_dates)} 天")
+        # 强制从 Tushare 获取A股交易日历（不管配置中是否有A股指数）
+        start_str = index_data.index.min().strftime('%Y%m%d')
+        end_str = index_data.index.max().strftime('%Y%m%d')
         
-            # 重新索引到主市场交易日
-            index_data = index_data.reindex(primary_dates)
+        import tushare as ts
+        pro = ts.pro_api(self._get_tushare_token())
+        trade_cal = pro.trade_cal(start_date=start_str, end_date=end_str, is_open='1')
+        a_share_dates = pd.to_datetime(trade_cal['cal_date']).sort_values()
         
-            # 对所有非A股指数进行前向填充
-            # 所有市场（港股、美股、黄金、加密货币）在T+1日09:00前都已收盘
+        print(f"  A股交易日历: {len(a_share_dates)} 天 ({start_str} ~ {end_str})")
+        
+        # 重新索引到A股交易日
+        index_data = index_data.reindex(a_share_dates)
+        
+        # 对非A股指数进行数据对齐
+        # 港股、美股：T日收盘，T+1日09:00前使用T日数据（前向填充）
+        # 加密货币、期货（含夜盘）：T+1日09:00前使用T+1日数据（后向填充）
+        #   - 加密货币UTC 00:00收盘（北京时间08:00）
+        #   - 期货AU.SHF夜盘02:30收盘，数据标记为T+1日
         non_a_codes = [c for c in valid_codes if not self._is_china_index(c)]
-            for code in non_a_codes:
+        yf_codes = [c for c in non_a_codes if not self._is_crypto(c) and not self._is_futures(c)]
+        crypto_futures_codes = [c for c in non_a_codes if self._is_crypto(c) or self._is_futures(c)]
+        
+        # 港股/美股：前向填充（使用T日数据）
+        for code in yf_codes:
             if code in index_data.columns:
                 index_data[code] = index_data[code].ffill().bfill()
         
-            print(f"  非A股标的: {len(non_a_codes)} 只 (已前向填充)")
+        # 加密货币/期货：后向填充（使用T+1日数据）
+        for code in crypto_futures_codes:
+            if code in index_data.columns:
+                index_data[code] = index_data[code].bfill().ffill()
+        
+        if non_a_codes:
+            print(f"  非A股标的: {len(non_a_codes)} 只 (港股/美股:ffill, 加密货币/期货:bfill)")
         
         print(f"  时间范围: {index_data.index[0]} ~ {index_data.index[-1]}")
         print(f"  交易日数: {len(index_data)}")
@@ -613,9 +690,8 @@ class HybridDataSource:
                 aggfunc='first'
             )
             
-            # 对齐到主市场交易日
-            if tushare_codes:
-                etf_data = etf_data.reindex(primary_dates)
+            # 对齐到A股交易日
+            etf_data = etf_data.reindex(a_share_dates)
             
             print(f"  ETF价格数据: {len(etf_data.columns)} 只")
         else:
@@ -641,9 +717,8 @@ class HybridDataSource:
                 aggfunc='first'
             )
             
-            # 对齐到主市场交易日，并前向填充缺失值（净值数据通常T+1更新）
-            if tushare_codes:
-                etf_nav_data = etf_nav_data.reindex(primary_dates)
+            # 对齐到A股交易日，并前向填充缺失值（净值数据通常T+1更新）
+            etf_nav_data = etf_nav_data.reindex(a_share_dates)
             etf_nav_data = etf_nav_data.ffill()  # 前向填充缺失的净值数据
             
             print(f"  ETF净值数据: {len(etf_nav_data.columns)} 只")
@@ -652,9 +727,8 @@ class HybridDataSource:
         benchmark_data = self.fetch_single(benchmark_code, start_date, end_date)
         if benchmark_data is not None:
             benchmark_data.index = pd.to_datetime(benchmark_data.index, utc=True).tz_localize(None).normalize()
-            # 对齐到主市场交易日
-            if tushare_codes:
-                benchmark_data = benchmark_data.reindex(primary_dates)
+            # 对齐到A股交易日
+            benchmark_data = benchmark_data.reindex(a_share_dates)
             print(f"\n✓ 基准 {benchmark_code}: {len(benchmark_data)} 条")
 
         return index_data, etf_data, etf_nav_data, benchmark_data, valid_codes