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feat(training): 添加缺失值填充处理器 NullFiller
新增 NullFiller 处理器，支持 zero/mean/median/value 填充策略，
支持全局统计量或按日期截面填充。在回归训练流程中添加 NullFiller。
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2026-03-05 21:57:34 +08:00 |
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af5c96cd53
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feat(training): 添加数据过滤器支持及 ST 股票过滤
- 新增 filters.py 模块，实现 BaseFilter 抽象类和 STFilter 过滤器
- 在 Trainer 中支持 filters 参数，可在股票池筛选之前执行数据过滤
- 更新 training/__init__.py 导出 BaseFilter 和 STFilter
- 在 regression.py 中集成 STFilter，用于过滤 ST 股票
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2026-03-04 21:14:39 +08:00 |
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192718095f
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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
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2026-03-03 22:57:01 +08:00 |
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feat(training): 添加训练模块基础架构
实现 Commit 1：训练模块基础架构
新增文件：
- src/training/__init__.py - 主模块导出
- src/training/components/__init__.py - components 子模块导出
- src/training/components/base.py - BaseModel/BaseProcessor 抽象基类
- src/training/registry.py - 模型和处理器注册中心
- tests/training/test_base.py - 基础架构单元测试
功能特性：
- BaseModel: 提供 fit, predict, feature_importance, save/load 接口
- BaseProcessor: 提供 fit, transform, fit_transform 接口
- ModelRegistry/ProcessorRegistry: 支持装饰器风格组件注册
- 支持即插即用的组件扩展机制
Ultraworked with [Sisyphus](https://github.com/code-yeongyu/oh-my-opencode)
Co-authored-by: Sisyphus <clio-agent@sisyphuslabs.ai>
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2026-03-03 21:55:39 +08:00 |
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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
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2026-02-23 16:23:53 +08:00 |
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