feat(backtest): 消除前视偏差，实现动态ETF池重建
消除回测前视偏差(Look-Ahead Bias)：
- 新增 ETFDataCache 本地缓存系统，预下载全量ETF（含已退市）基础信息和日线数据
- 改造 ETFUniverseBuilder 支持纯历史模式，每个时间点只使用当时可获得的数据
- 动量.py 新增 dynamic 模式，回测中每60交易日动态重建ETF候选池
- momentum_experiment.py 同步支持动态重建
- 新增 ETF筛选引擎文档和动态池方案文档
无前视偏差实验结果（6组对比，2015-2026）：
A: 全仓1只 CAGR=3.32%, MaxDD=-63.19%, Sharpe=0.26
B: 等权3只 CAGR=3.40%, MaxDD=-49.72%, Sharpe=0.30 ← 最优
C: 反波动率3只 CAGR=1.73%, MaxDD=-38.59%, Sharpe=0.21
D: 等权5只 CAGR=2.77%, MaxDD=-42.39%, Sharpe=0.29
E: 反波动率5只 CAGR=-0.37%, MaxDD=-19.56%, Sharpe=-0.03
F: 动量>0全选等权 CAGR=2.02%, MaxDD=-43.27%, Sharpe=0.24
最优方案: B（等权3只）夏普、Calmar、CAGR三项均最高
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