fix(competitors): _AVG_PRICE_SQL — фильтр latest snapshot (#1210)

domrf_kn_flats версионируется (UNIQUE(id, snapshot_date), м.50), scraper
UPSERT per snapshot — то же что для domrf_kn_objects (которое в L3 supply
после #1212 берём только latest). _AVG_PRICE_SQL фильтра snapshot_date НЕ
имел → AVG усреднял ИСТОРИЮ цен (stale на растущем рынке) → UI-поле
Competitor.avg_price_per_m2 + вход _price_similarity получали устаревшую
цену. COUNT '%прод%' множил sold ×N снапшотов → raw_sold/flat_count кратно
завышен → попадал в гард-нейтраль 0.5 или искажал stage_at_horizon как
×N-завышенный sold_pct.

Patch: WHERE f.snapshot_date = (SELECT MAX(snapshot_date) FROM domrf_kn_flats).
Зеркало паттерна best_layouts._SUPPLY_BATCH_SQL и _COMPETITORS_SQL DISTINCT ON
(уже было latest). 51/51 competitors-тестов зелёные.

Closes #1210

backend/app/services/site_finder/competitors.py

@@ -437,6 +437,12 @@ _COMPETITORS_SQL = text("""
 # заполнен слабо (~0.2%), поэтому flats_sold чаще будет 0/мало → stage_at_horizon
 # падает в нейтраль 0.5 (graceful, см. helper). Колонка добавлена в ТОТ ЖЕ запрос
 # (без 4-го db.execute), чтобы не ломать существующие callers/тесты.
+# #1210: domrf_kn_flats версионируется (UNIQUE(id, snapshot_date) — м.50,
+# scraper UPSERT per snapshot). Без фильтра snapshot_date AVG усреднял
+# ИСТОРИЮ цен (stale на растущем рынке), а COUNT '%прод%' множил sold ×N
+# снапшотов (raw_sold/flat_count кратно завышен → попадал в гард-нейтраль
+# 0.5 или искажал stage_at_horizon). Берём ТОЛЬКО latest snapshot — зеркало
+# паттерна best_layouts._SUPPLY_BATCH_SQL и _COMPETITORS_SQL DISTINCT ON.
 _AVG_PRICE_SQL = text("""
     SELECT
         f.obj_id,
@@ -448,6 +454,9 @@ _AVG_PRICE_SQL = text("""
         ) AS flats_sold
     FROM domrf_kn_flats f
     WHERE f.obj_id = ANY(:obj_ids)
+      AND f.snapshot_date = (
+          SELECT MAX(snapshot_date) FROM domrf_kn_flats
+      )
     GROUP BY f.obj_id
 """)