Initial commit: 可转债轮动分析系统

- 实时行情：东财push2主源 + 腾讯批量报价备用源（自动切换）
- 历史K线：东财push2his主源 + 腾讯web子域备用源（含熔断机制）
- 增量同步：支持 -incr/-since 参数按存档日期增量入库
- 策略回测：净值曲线/10指标/基准对比，含基本面过滤
- 用户认证：用户名密码 + 邮箱验证码双登录方式
- 前端：三Tab SPA（实时行情/策略回测/数据管理）

internal/strategy/premium.go

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+package strategy
+
+import (
+	"context"
+	"fmt"
+	"sort"
+
+	"stock-analysis/internal/backtest"
+)
+
+// PremiumParams 溢价率轮动策略参数。
+type PremiumParams struct {
+	TopN      int     // 持仓数量
+	Rebalance int     // 调仓周期（交易日）
+	MinPrice  float64 // 价格下限
+	MaxPrice  float64 // 价格上限
+}
+
+// DefaultPremiumParams 返回推荐默认参数（价格放宽到 90-150）。
+func DefaultPremiumParams() PremiumParams {
+	return PremiumParams{TopN: 10, Rebalance: 21, MinPrice: 90, MaxPrice: 150}
+}
+
+// Premium 溢价率轮动策略：每 Rebalance 个交易日，选择转股溢价率最低的 TopN
+// 只转债等权持有。溢价率低意味着转债价格与正股联动紧密，正股涨则转债跟涨，
+// 适合正股上涨行情，避免"正股涨转债不涨"的尴尬。
+type Premium struct {
+	params PremiumParams
+	day    int
+}
+
+// NewPremium 创建溢价率轮动策略。
+func NewPremium(p PremiumParams) *Premium {
+	return &Premium{params: p}
+}
+
+// Name 返回策略名称。
+func (s *Premium) Name() string {
+	return fmt.Sprintf("溢价率轮动(top%d,每%d交易日)", s.params.TopN, s.params.Rebalance)
+}
+
+// OnBar 实现 backtest.Strategy：到调仓日时按溢价率升序选股。
+// 注意：东财历史K线API不返回转股溢价率，当前数据库中的 PremiumRate 均为 0。
+// 因此策略暂以"价格"作为溢价率的代理排序指标（低价债通常溢价率更低），
+// 待后续接入正股K线数据后将改为按实际溢价率排序。
+func (s *Premium) OnBar(ctx context.Context, date string, universe []backtest.Quote, hist *backtest.History) ([]backtest.Target, error) {
+	s.day++
+	if s.day > 1 && (s.day-1)%s.params.Rebalance != 0 {
+		return nil, nil
+	}
+
+	candidates := make([]backtest.Quote, 0, len(universe))
+	for _, q := range universe {
+		if q.Price >= s.params.MinPrice && q.Price <= s.params.MaxPrice {
+			candidates = append(candidates, q)
+		}
+	}
+	// 按溢价率排序：有实际溢价率数据时优先使用，否则回退到价格排序。
+	sort.Slice(candidates, func(i, j int) bool {
+		pi, pj := candidates[i].PremiumRate, candidates[j].PremiumRate
+		if pi > 0 && pj > 0 {
+			return pi < pj
+		}
+		return candidates[i].Price < candidates[j].Price
+	})
+	if len(candidates) > s.params.TopN {
+		candidates = candidates[:s.params.TopN]
+	}
+	if len(candidates) == 0 {
+		return nil, nil
+	}
+
+	weight := 1.0 / float64(len(candidates))
+	targets := make([]backtest.Target, 0, len(candidates))
+	for _, q := range candidates {
+		targets = append(targets, backtest.Target{Code: q.Code, Weight: weight})
+	}
+	return targets, nil
+}