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

src/training/__init__.py

@@ -0,0 +1,46 @@
+"""ProStock 训练流程模块
+
+本模块提供完整的模型训练流程：
+1. 数据处理：Fillna(0) -> Dropna
+2. 模型训练：LightGBM分类模型
+3. 预测选股：每日top5股票池
+
+使用示例：
+    from src.training import run_training
+
+    # 运行完整训练流程
+    result = run_training(
+        train_start="20180101",
+        train_end="20230101",
+        test_start="20230101",
+        test_end="20240101",
+        top_n=5,
+        output_path="output/top_stocks.tsv"
+    )
+
+因子使用：
+    from src.factors import MovingAverageFactor, ReturnRankFactor
+
+    ma5 = MovingAverageFactor(period=5)   # 5日移动平均
+    ma10 = MovingAverageFactor(period=10)  # 10日移动平均
+    ret5 = ReturnRankFactor(period=5)     # 5日收益率排名
+"""
+
+from src.training.pipeline import (
+    create_pipeline,
+    predict_top_stocks,
+    prepare_data,
+    run_training,
+    save_top_stocks,
+    train_model,
+)
+
+__all__ = [
+    # 管道函数
+    "prepare_data",
+    "create_pipeline",
+    "train_model",
+    "predict_top_stocks",
+    "save_top_stocks",
+    "run_training",
+]