refactor(training): 重构股票池管理 API 并更新训练流程

- 移除 StockFilterConfig/MarketCapSelectorConfig，改用 StockPoolManager + filter_func
- Trainer 支持 train/val/test 三分法划分
- 更新 regression.ipynb 适配新 API
- 删除已弃用的 test_selectors.py，后续补充 StockPoolManager 测试

src/training/components/__init__.py

@@ -9,11 +9,8 @@ from src.training.components.base import BaseModel, BaseProcessor
 # 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,
-)
+# 股票池选择器配置（已迁移到 StockPoolManager）
+# from src.training.components.selectors import ...  # 已删除
 
 # 数据处理器
 from src.training.components.processors import (
@@ -29,8 +26,8 @@ __all__ = [
     "BaseModel",
     "BaseProcessor",
     "DateSplitter",
-    "StockFilterConfig",
-    "MarketCapSelectorConfig",
+    # "StockFilterConfig",  # 已删除
+    # "MarketCapSelectorConfig",  # 已删除
     "StandardScaler",
     "CrossSectionalStandardScaler",
     "Winsorizer",

src/training/components/selectors.py

@@ -1,81 +1,20 @@
 """股票池选择器配置
 
-提供股票过滤和市值选择的配置类。
+此模块目前为空，股票池筛选功能已迁移到 StockPoolManager。
+所有筛选逻辑通过传入自定义函数实现。
 """
 
-from dataclasses import dataclass
-from typing import List, Optional
-
-
-@dataclass
-class StockFilterConfig:
-    """股票过滤器配置
-
-    用于过滤掉不需要的股票（如创业板、科创板等）。
-    基于股票代码进行过滤，不依赖外部数据。
-
-    Attributes:
-        exclude_cyb: 是否排除创业板（300xxx, 301xxx）
-        exclude_kcb: 是否排除科创板（688xxx）
-        exclude_bj: 是否排除北交所（.BJ 后缀）
-        exclude_st: 是否排除ST股票（需要外部数据支持）
-    """
-
-    exclude_cyb: bool = True
-    exclude_kcb: bool = True
-    exclude_bj: bool = True
-    exclude_st: bool = True
-
-    def filter_codes(self, codes: List[str]) -> List[str]:
-        """应用过滤条件，返回过滤后的股票代码列表
-
-        Args:
-            codes: 原始股票代码列表
-
-        Returns:
-            过滤后的股票代码列表
-
-        Note:
-            ST 股票过滤需要额外数据，在 StockPoolManager 中处理。
-            此方法仅基于代码前缀进行过滤。
-        """
-        result = []
-        for code in codes:
-            # 排除创业板（300xxx, 301xxx）
-            if self.exclude_cyb and code.startswith(("300", "301")):
-                continue
-            # 排除科创板（688xxx）
-            if self.exclude_kcb and code.startswith("688"):
-                continue
-            # 排除北交所（.BJ 后缀）
-            if self.exclude_bj and code.endswith(".BJ"):
-                continue
-            result.append(code)
-        return result
-
-
-@dataclass
-class MarketCapSelectorConfig:
-    """市值选择器配置
-
-    每日独立选择市值最大或最小的 n 只股票。
-    市值数据从 daily_basic 表独立获取，仅用于筛选。
-
-    Attributes:
-        enabled: 是否启用选择
-        n: 选择前 n 只
-        ascending: False=最大市值, True=最小市值
-        market_cap_col: 市值列名（来自 daily_basic）
-    """
-
-    enabled: bool = True
-    n: int = 100
-    ascending: bool = False
-    market_cap_col: str = "total_mv"
-
-    def __post_init__(self):
-        """验证配置参数"""
-        if self.n <= 0:
-            raise ValueError(f"n 必须是正整数，得到: {self.n}")
-        if not self.market_cap_col:
-            raise ValueError("market_cap_col 不能为空")
+# 旧配置类已删除：
+# - StockFilterConfig (使用 filter_func 替代)
+# - MarketCapSelectorConfig (使用 filter_func + required_factors 替代)
+#
+# 新的使用方式：
+# from src.training import StockPoolManager
+#
+# def my_filter(df: pl.DataFrame) -> pl.Series:
+#     return df["total_mv"] > 1e9
+#
+# pool_manager = StockPoolManager(
+#     filter_func=my_filter,
+#     required_columns=["total_mv"],
+# )