refactor(factor): 完全重构因子计算框架 - 引入DSL表达式系统

- 删除旧因子框架：移除 base.py、composite.py、data_loader.py、data_spec.py
  及所有子模块（momentum、financial、quality、sentiment等）
- 新增DSL表达式系统：实现 factor DSL 编译器和翻译器
  - dsl.py: 领域特定语言定义
  - compiler.py: AST编译与优化
  - translator.py: Polars表达式翻译
  - api.py: 统一API接口
- 新增数据路由层：data_router.py 实现字段到表的动态路由
- 新增API封装：api_pro_bar.py 提供pro_bar数据接口
- 更新执行引擎：engine.py 适配新的DSL架构
- 重构测试体系：删除旧测试，新增 test_dsl_promotion.py、
  test_factor_integration.py、test_pro_bar.py
- 清理文档：删除8个过时文档（factor_design、db_sync_guide等）

src/data/api_wrappers/API_INTERFACE_SPEC.md

@@ -169,6 +169,120 @@ if "date" in data.columns:
 
 ### 4.5 令牌桶限速要求
 
+所有 API 调用必须通过 `TushareClient`，自动满足令牌桶限速要求。
+
+#### 4.5.1 基本用法（单线程场景）
+
+```python
+from src.data.client import TushareClient
+
+def get_{data_type}(...) -> pd.DataFrame:
+    client = TushareClient()
+    
+    # Build parameters
+    params = {}
+    if trade_date:
+        params["trade_date"] = trade_date
+    if ts_code:
+        params["ts_code"] = ts_code
+    # ...
+    
+    # Fetch data (rate limiting handled automatically)
+    data = client.query("{api_name}", **params)
+    
+    return data
+```
+
+**注意**: `TushareClient` 自动处理：
+- 令牌桶速率限制
+- API 重试逻辑（指数退避）
+- 配置加载
+
+#### 4.5.2 多线程/并发场景（重要）
+
+**问题**: 多线程并发调用时，如果每个线程创建独立的 `TushareClient` 实例，每个实例会有独立的限流器，导致实际并发请求数 = 线程数 × 单个限流器速率，**限流失效**。
+
+**解决方案**: 数据获取函数必须接受可选的 `client` 参数，Sync 类传递共享的客户端实例。
+
+**数据获取函数签名**（必须支持 client 参数）：
+
+```python
+from src.data.client import TushareClient
+from typing import Optional
+
+def get_{data_type}(
+    ts_code: str,
+    start_date: Optional[str] = None,
+    end_date: Optional[str] = None,
+    client: Optional[TushareClient] = None,  # 新增：可选客户端参数
+) -> pd.DataFrame:
+    """Fetch {数据描述} from Tushare.
+    
+    Args:
+        ts_code: Stock code
+        start_date: Start date (YYYYMMDD)
+        end_date: End date (YYYYMMDD)
+        client: Optional TushareClient instance for shared rate limiting.
+                If None, creates a new client. For concurrent sync operations,
+                pass a shared client to ensure proper rate limiting.
+    
+    Returns:
+        pd.DataFrame with data
+    """
+    client = client or TushareClient()  # 如果没有提供则创建新实例
+    
+    params = {"ts_code": ts_code}
+    if start_date:
+        params["start_date"] = start_date
+    if end_date:
+        params["end_date"] = end_date
+    
+    data = client.query("{api_name}", **params)
+    return data
+```
+
+**Sync 类实现**（必须传递共享 client）：
+
+```python
+from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
+from src.data.client import TushareClient
+from src.data.storage import ThreadSafeStorage
+
+class {DataType}Sync:
+    def __init__(self, max_workers: Optional[int] = None):
+        self.storage = ThreadSafeStorage()
+        self.client = TushareClient()  # 共享客户端实例
+        self.max_workers = max_workers or 10
+    
+    def sync_single_stock(
+        self,
+        ts_code: str,
+        start_date: str,
+        end_date: str,
+    ) -> pd.DataFrame:
+        """同步单只股票的数据。"""
+        # 传递共享 client 以确保多线程下的限流生效
+        data = get_{data_type}(
+            ts_code=ts_code,
+            start_date=start_date,
+            end_date=end_date,
+            client=self.client,  # 关键：传递共享客户端
+        )
+        return data
+    
+    def sync_all(self, ...):
+        # 使用 ThreadPoolExecutor 并发执行
+        with ThreadPoolExecutor(max_workers=self.max_workers) as executor:
+            # 所有线程共享 self.client，限流器正常工作
+            ...
+```
+
+**关键规则**:
+1. 所有按股票获取的接口必须接受 `client: Optional[TushareClient] = None` 参数
+2. Sync 类在 `__init__` 中创建 `self.client = TushareClient()`
+3. Sync 类的同步方法必须将 `self.client` 传递给数据获取函数
+4. 数据获取函数使用 `client = client or TushareClient()` 模式
+
 所有 API 调用必须通过 `TushareClient`，自动满足令牌桶限速要求：
 
 ```python
@@ -198,6 +312,26 @@ def get_{data_type}(...) -> pd.DataFrame:
 
 ## 5. DuckDB 存储规范
 
+### 5.0 强制落库要求（关键）
+
+**所有封装的 API 接口必须将数据落库到 DuckDB。**
+
+这是数据同步的核心原则，确保：
+- 数据持久化：避免重复调用 API，节省 token
+- 增量更新：基于本地数据状态进行智能同步
+- 数据一致性：所有数据都有统一的存储和访问方式
+- 离线可用：数据可以在没有网络的情况下查询
+
+**落库检查清单**：
+- [ ] 在 `storage.py` 的 `_init_db()` 方法中创建对应的表
+- [ ] 表结构必须包含 `ts_code` 和 `trade_date` 作为主键
+- [ ] 实现 `sync_{data_type}()` 函数，使用 `Storage` 或 `ThreadSafeStorage` 保存数据
+- [ ] 确保同步逻辑正确处理增量更新
+
+**反例警示**：`api_pro_bar.py` 早期版本虽然实现了 `sync_pro_bar()` 函数，但忘记在 `storage.py` 中创建 `pro_bar` 表，导致同步的数据无法落库，造成 token 浪费和数据丢失。
+
+### 5.1 存储架构
+
 ### 5.1 存储架构
 
 项目使用 **DuckDB** 作为持久化存储：