无限拉取死循环

MMC、CTRA 等标的在 IEX 免费源无数据覆盖。每次任务从旧时间戳出发、尝试补齐至当日，返回空数据后下次重复同一操作——CPU 资源与 Alpaca API 配额被持续消耗，任务耗时逐日递增，但无任何异常抛出。

顺着「为什么 pipeline 越来越慢」往回查，发现少数几只标的每天都在重复拉取同一段空区间。问题出在增量判定那一行：

# 旧逻辑：只要落后于今天，就无脑补
if latest_date > last_synced:
    fetch(from=last_synced)   # 空源标的永远满足 → ∞

latest_date（交易日历的今天）永远大于 last_synced（这只标的最后一次有数据的日子），条件恒为真。

增量同步的可靠性取决于异常路径的处理。「数据源不覆盖该标的」与「数据尚未到达」是两种本质不同的状态，朴素逻辑未加区分——将「标的已退市 / 数据源不覆盖」误判为「仍有待补齐的增量」。

新增 sync_status 水位线表（src/utils/database.py），为每个 (symbol, market, source, interval) 记录：

• last_checked_date —— 上次「检查」到哪天（不是上次「有数据」到哪天）
• consecutive_empty_days —— 连续多少天拉回空数据
• status —— active / 停用

data_loader.py 拉取前先读水位线：已停用的直接跳过；连续空数据达到 CONSECUTIVE_EMPTY_WARN_THRESHOLD 告警、达到 CONSECUTIVE_EMPTY_SUSPEND_THRESHOLD 则标记停用。一旦真的有新数据，consecutive_empty_days 归零。