feat: 添加8个多尺度分析模块并完善研究报告

新增分析模块:
- microstructure: 市场微观结构分析 (Roll价差, VPIN, Kyle's Lambda)
- intraday_patterns: 日内模式分析 (U型曲线, 三时区对比)
- scaling_laws: 统计标度律 (15尺度波动率标度, R²=0.9996)
- multi_scale_vol: 多尺度已实现波动率 (HAR-RV模型)
- entropy_analysis: 信息熵分析
- extreme_value: 极端值与尾部风险 (GEV/GPD, VaR回测)
- cross_timeframe: 跨时间尺度关联分析
- momentum_reversion: 动量与均值回归检验

现有模块增强:
- hurst_analysis: 扩展至15个时间尺度，新增Hurst vs log(Δt)标度图
- fft_analysis: 扩展至15个粒度，支持瀑布图
- returns/acf/volatility/patterns/anomaly/fractal: 多尺度增强

研究报告更新:
- 新增第16章: 基于全量数据的深度规律挖掘 (15尺度综合)
- 完善第17章: 价格推演添加实际案例 (2020-2021牛市, 2022熊市等)
- 新增16.10节: 可监控的实证指标与预警信号
- 添加VPIN/波动率/Hurst等指标的实时监控阈值和案例

数据覆盖: 全部15个K线粒度 (1m~1mo), 440万条记录
关键发现: Hurst随尺度单调递增 (1m:0.53→1mo:0.72), 极端风险不对称

Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>

test_hurst_15scales.py

@@ -0,0 +1,75 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+测试脚本：验证Hurst分析增强功能
+- 15个时间粒度的多尺度分析
+- Hurst vs log(Δt) 标度关系图
+"""
+
+import sys
+from pathlib import Path
+
+# 添加项目路径
+sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent))
+
+from src.hurst_analysis import multi_timeframe_hurst, plot_multi_timeframe, plot_hurst_vs_scale
+
+def test_15_scales():
+    """测试15个时间尺度的Hurst分析"""
+    print("=" * 70)
+    print("测试15个时间尺度Hurst分析")
+    print("=" * 70)
+
+    # 定义全部15个粒度
+    ALL_INTERVALS = ['1m', '3m', '5m', '15m', '30m', '1h', '2h', '4h', '6h', '8h', '12h', '1d', '3d', '1w', '1mo']
+
+    print(f"\n将测试以下 {len(ALL_INTERVALS)} 个时间粒度：")
+    print(f"  {', '.join(ALL_INTERVALS)}")
+
+    # 执行多时间框架分析
+    print("\n开始计算Hurst指数...")
+    mt_results = multi_timeframe_hurst(ALL_INTERVALS)
+
+    # 输出结果统计
+    print("\n" + "=" * 70)
+    print(f"分析完成：成功分析 {len(mt_results)}/{len(ALL_INTERVALS)} 个粒度")
+    print("=" * 70)
+
+    if mt_results:
+        print("\n各粒度Hurst指数汇总：")
+        print("-" * 70)
+        for interval, data in mt_results.items():
+            print(f"  {interval:5s} | R/S: {data['R/S Hurst']:.4f} | DFA: {data['DFA Hurst']:.4f} | "
+                  f"平均: {data['平均Hurst']:.4f} | 数据量: {data['数据量']:>7}")
+
+        # 生成可视化
+        output_dir = Path("output/hurst_test")
+        output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+
+        print("\n" + "=" * 70)
+        print("生成可视化图表...")
+        print("=" * 70)
+
+        # 1. 多时间框架对比图
+        plot_multi_timeframe(mt_results, output_dir, "test_15scales_comparison.png")
+
+        # 2. Hurst vs 时间尺度标度关系图
+        plot_hurst_vs_scale(mt_results, output_dir, "test_hurst_vs_scale.png")
+
+        print(f"\n图表已保存至: {output_dir.resolve()}")
+        print("  - test_15scales_comparison.png (15尺度对比柱状图)")
+        print("  - test_hurst_vs_scale.png (标度关系图)")
+    else:
+        print("\n⚠ 警告：没有成功分析任何粒度")
+
+    print("\n" + "=" * 70)
+    print("测试完成")
+    print("=" * 70)
+
+if __name__ == "__main__":
+    try:
+        test_15_scales()
+    except Exception as e:
+        print(f"\n❌ 测试失败: {e}")
+        import traceback
+        traceback.print_exc()
+        sys.exit(1)