feat(training): 实现训练模块核心组件（commits 6-9）

- StockPoolManager：每日独立筛选股票池，支持代码过滤和市值选择
- Trainer：整合训练完整流程，支持 processor 分阶段行为和模型持久化
- TrainingConfig：pydantic 配置管理，含必填字段和日期验证
- experiment 模块：预留结构
- 从计划中移除 metrics 组件
- 调整 commit 序号（7-10 → 6-9）
- 更新 training/__init__.py 导出所有公开 API

src/training/__init__.py

@@ -1,6 +1,6 @@
 """训练模块 - ProStock 量化投资框架
 
-提供模型训练、数据处理和评估的完整流程。
+提供模型训练、数据处理和预测的完整流程。
 """
 
 # 基础抽象类
@@ -14,6 +14,31 @@ from src.training.registry import (
     register_processor,
 )
 
+# 数据划分器
+from src.training.components.splitters import DateSplitter
+
+# 股票池选择器配置
+from src.training.components.selectors import (
+    MarketCapSelectorConfig,
+    StockFilterConfig,
+)
+
+# 数据处理器
+from src.training.components.processors import (
+    CrossSectionalStandardScaler,
+    StandardScaler,
+    Winsorizer,
+)
+
+# 模型
+from src.training.components.models import LightGBMModel
+
+# 训练核心
+from src.training.core import StockPoolManager, Trainer
+
+# 配置
+from src.training.config import TrainingConfig
+
 __all__ = [
     # 基础抽象类
     "BaseModel",
@@ -23,4 +48,20 @@ __all__ = [
     "ProcessorRegistry",
     "register_model",
     "register_processor",
+    # 数据划分器
+    "DateSplitter",
+    # 股票池选择器配置
+    "StockFilterConfig",
+    "MarketCapSelectorConfig",
+    # 数据处理器
+    "StandardScaler",
+    "CrossSectionalStandardScaler",
+    "Winsorizer",
+    # 模型
+    "LightGBMModel",
+    # 训练核心
+    "StockPoolManager",
+    "Trainer",
+    # 配置
+    "TrainingConfig",
 ]