fix: 题材热点缓存改为开盘前失效，避免开盘后显示上个交易日数据

非交易时段（凌晨/早盘前/周末）访问题材接口时，旧逻辑把上个交易日
数据缓存 18 小时，导致开盘后缓存未过期仍读到旧数据。

- 非交易时段缓存 TTL 由固定 18h 改为"截止到下一次开盘时刻"：
  早盘前→9:30 失效、午休→13:00 失效、收盘后/周末→下一交易日 9:30 失效
- 题材列表交易时段强制不读缓存，双保险实时拉取
- 热点穿透图/题材股票缓存同样收敛到开盘前失效

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

backend/services/themes.py

@@ -55,9 +55,31 @@ def _is_trading_time() -> bool:
             or _TRADING_AFTERNOON[0] <= t <= _TRADING_AFTERNOON[1])
 
 
-def _dynamic_ttl() -> int:
-    """盘中返回 2 分钟缓存 TTL，非交易时段 18 小时（覆盖到下一交易日）"""
-    return 0 if _is_trading_time() else 18
+def _next_open_delta_seconds() -> int:
+    """非交易时段写入的缓存距下次开盘的秒数。
+
+    缓存只允许存活到下一次开盘（早盘 9:30 / 午休后 13:00）前一刻，
+    保证交易日开盘后缓存必然过期并实时拉取，不会读到上个交易日写入的旧数据。
+    """
+    now = datetime.now(_CST)
+    # 午休 11:30-13:00 → 截止今天 13:00
+    if _TRADING_MORNING[1] < now.time() < _TRADING_AFTERNOON[0]:
+        open_dt = now.replace(hour=13, minute=0, second=0, microsecond=0)
+        return max(0, int((open_dt - now).total_seconds()))
+    # 其余非交易时段（早盘前 / 收盘后 / 周末 / 节假日）→ 下一个工作日 9:30
+    for days in range(0, 8):
+        d = (now + timedelta(days=days)).date()
+        if d.weekday() >= 5:  # 跳过周末
+            continue
+        open_dt = datetime(d.year, d.month, d.day, 9, 30, tzinfo=_CST)
+        if open_dt > now:
+            return max(0, int((open_dt - now).total_seconds()))
+    return 0
+
+
+def _list_ttl_seconds() -> int:
+    """题材列表缓存秒数：交易时段 0（不缓存、实时拉取）；非交易时段缓存到下次开盘前失效"""
+    return 0 if _is_trading_time() else _next_open_delta_seconds()
 
 
 # ---- 请求封装 ----
@@ -126,9 +148,11 @@ async def fetch_theme_list(sort_field: int = 1, asc: bool = False) -> list[dict]
         asc: True=升序, False=降序
     """
     cache_key = f"theme_list:{sort_field}:{asc}"
-    cached = get_cache(cache_key)
-    if cached is not None:
-        return json.loads(cached)
+    # 交易时段强制实时：跳过缓存读取，避免命中非交易时段写入的上个交易日旧数据
+    if not _is_trading_time():
+        cached = get_cache(cache_key)
+        if cached is not None:
+            return json.loads(cached)
 
     sort = 1 if asc else -1
     # hotRank 数值越小越热，"热度降序(最热在前)" 需反转为接口升序
@@ -156,9 +180,9 @@ async def fetch_theme_list(sort_field: int = 1, asc: bool = False) -> list[dict]
         page += 1
 
     if items:
-        ttl = _dynamic_ttl()
-        if ttl > 0:
-            set_cache(cache_key, json.dumps(items, ensure_ascii=False), ttl_hours=ttl)
+        ttl_s = _list_ttl_seconds()
+        if ttl_s > 0:
+            set_cache(cache_key, json.dumps(items, ensure_ascii=False), ttl_seconds=ttl_s)
     return items
 
 
@@ -234,8 +258,8 @@ _GRAPH_CACHE_SECONDS = 60
 
 
 def _graph_ttl_seconds() -> int:
-    """图聚合结果与题材股票子层的缓存秒数：盘中 60 秒，非盘中 18 小时"""
-    return _GRAPH_CACHE_SECONDS if _is_trading_time() else 18 * 3600
+    """图聚合结果与题材股票子层的缓存秒数：盘中 60 秒；非盘中缓存到下次开盘前失效"""
+    return _GRAPH_CACHE_SECONDS if _is_trading_time() else _next_open_delta_seconds()
 
 
 # 后台重建锁：cache_key -> asyncio.Lock，幂等去重，防止并发重复聚合