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你的模型说明天涨 3%，但你心里没底：这 3% 的置信区间到底多宽？传统误差带要么假设高斯、要么靠经验拍脑袋，一旦分布漂移就崩。共形预测（Conformal Prediction）换了一条路：不假设分布，只用「校准集上的残差分位」构造区间，并且能**在数学上保证**测试集里 (1−α) 比例的点落在区间内。本文用异方差 + 分布漂移的合成数据，从零跑出区间覆盖、有限样本有效性、漂移下朴素法漏覆盖，以及区间宽度 vs 确定性的代价曲线（中阶）。

机器学习给你一个点的收益预测，可你真正想知道的是『我有多不确定』。共形预测用校准集残差的经验分位，在不需要任何分布假设的前提下，给出有限样本可靠的预测区间。本文对比朴素正态区间、普通 Split-Conformal、波动率感知 Conformal 三种方法，配 4 张真实图表与完整 Python。