总结我已经完成了完整的代码重构和审查，以下是关键要点：✅ 已解决的核心问题循环依赖 - 通过在 core.py 中创建快捷引用解决参数传递 - 统一方法签名，从 UI 变量获取数据消息处理 - 实现了完整的10种消息类型处理TqManager 逻辑 - 完整实现了150行核心逻辑模块耦合 - 通过依赖注入降低耦合度📁 最终文件列表创建这些文件即可运行：main.py - 启动入口（20行）app

AI系统自动从各方抓取、清洗并存储数据。NLP引擎自动解读最新产业政策，并将其情感评分输入预测模型。机器学习模型（如LightGBM）综合处理上百个变量，输出未来基差走势的概率分布。交易员结合AI的预测结果，运用自身对产业的深度理解，形成最终的交易逻辑。在历史数据上进行回测，评估策略的胜率、盈亏比、最大回撤。执行交易，并通过实时数据面板监控头寸和市场基本面的变化。系统自动预警，如“库存消费比突破阈

概念：一个取决于未知事件的变量，如在抛硬币之前我是不知道硬币结果是什么，但是我知道事件的概率。

== AD_state_smooth 的值分布 ====== AD_state_smooth 的值分布 ====== delta_pattern 的值分布 ====== delta_pattern 的值分布 ====== states_code 的值分布 ====== states_code 的值分布 ====== vr_state 的值分布 ====== vr_state 的值分布 ======