src/pipeline/processors/__init__.py

"""处理器模块"""

from src.pipeline.processors.processors import (
    DropNAProcessor,
    FillNAProcessor,
    Winsorizer,
    StandardScaler,
    MinMaxScaler,
    RankTransformer,
    Neutralizer,
    MADClipper,
)

__all__ = [
    "DropNAProcessor",
    "FillNAProcessor",
    "Winsorizer",
    "StandardScaler",
    "MinMaxScaler",
    "RankTransformer",
    "Neutralizer",
    "MADClipper",
]
feat(models): 实现机器学习模型训练框架 - 添加核心抽象：Processor、Model、Splitter、Metric 基类 - 实现阶段感知机制（TRAIN/TEST/ALL），防止数据泄露 - 内置 8 个数据处理器和 3 种时序划分策略 - 支持 LightGBM、CatBoost 模型 - PluginRegistry 装饰器注册，插件式架构 - 22 个单元测试 2026-02-23 01:37:34 +08:00			`"""处理器模块"""`

refactor: 存储层迁移DuckDB + 模块重构 - 存储层重构: HDF5 → DuckDB（UPSERT模式、线程安全存储） - Sync类迁移: DataSync从sync.py迁移到api_daily.py（职责分离） - 模型模块重构: src/models → src/pipeline（更清晰的命名） - 新增因子模块: factors/momentum (MA、收益率排名)、factors/financial - 新增API接口: api_namechange、api_bak_basic - 新增训练入口: training模块（main.py、pipeline配置） - 工具函数统一: get_today_date等移至utils.py - 文档更新: AGENTS.md添加架构变更历史 2026-02-23 16:23:53 +08:00			`from src.pipeline.processors.processors import (`
feat(models): 实现机器学习模型训练框架 - 添加核心抽象：Processor、Model、Splitter、Metric 基类 - 实现阶段感知机制（TRAIN/TEST/ALL），防止数据泄露 - 内置 8 个数据处理器和 3 种时序划分策略 - 支持 LightGBM、CatBoost 模型 - PluginRegistry 装饰器注册，插件式架构 - 22 个单元测试 2026-02-23 01:37:34 +08:00			`DropNAProcessor,`
			`FillNAProcessor,`
			`Winsorizer,`
			`StandardScaler,`
			`MinMaxScaler,`
			`RankTransformer,`
			`Neutralizer,`
refactor: 代码审查修复 - 日期过滤、性能优化、数据泄露防护 - 修复 data_loader.py 财务数据日期过滤，支持按范围加载 - 优化 MADClipper 使用窗口函数替代 join，提升性能 - 修复训练日期边界问题，添加1天间隔避免数据泄露 - 新增 .gitignore 规则忽略训练输出目录 2026-02-25 21:11:19 +08:00			`MADClipper,`
feat(models): 实现机器学习模型训练框架 - 添加核心抽象：Processor、Model、Splitter、Metric 基类 - 实现阶段感知机制（TRAIN/TEST/ALL），防止数据泄露 - 内置 8 个数据处理器和 3 种时序划分策略 - 支持 LightGBM、CatBoost 模型 - PluginRegistry 装饰器注册，插件式架构 - 22 个单元测试 2026-02-23 01:37:34 +08:00			`)`

			`__all__ = [`
			`"DropNAProcessor",`
			`"FillNAProcessor",`
			`"Winsorizer",`
			`"StandardScaler",`
			`"MinMaxScaler",`
			`"RankTransformer",`
			`"Neutralizer",`
refactor: 代码审查修复 - 日期过滤、性能优化、数据泄露防护 - 修复 data_loader.py 财务数据日期过滤，支持按范围加载 - 优化 MADClipper 使用窗口函数替代 join，提升性能 - 修复训练日期边界问题，添加1天间隔避免数据泄露 - 新增 .gitignore 规则忽略训练输出目录 2026-02-25 21:11:19 +08:00			`"MADClipper",`
feat(models): 实现机器学习模型训练框架 - 添加核心抽象：Processor、Model、Splitter、Metric 基类 - 实现阶段感知机制（TRAIN/TEST/ALL），防止数据泄露 - 内置 8 个数据处理器和 3 种时序划分策略 - 支持 LightGBM、CatBoost 模型 - PluginRegistry 装饰器注册，插件式架构 - 22 个单元测试 2026-02-23 01:37:34 +08:00			`]`