双重机器学习 Double ML 因果估计：把「被混淆的因果」剥离干净
你算出「低波动股跑赢」就敢说低波动「导致」高收益吗？两者可能都被某个隐藏变量驱动——这是因果推断的死穴：混淆。双重机器学习 Double ML (Chernozhukov et al. 2018) 用两阶段机器学习（随机森林纯 numpy 从零实现）估计「处理→结果」之外的所有混淆路径 g(X)/f(X)，再用交叉拟合 cross-fitting 残差化，把处理效应 θ 从相关里撬成因果。自洽合成面板（Y=θ·D+g(X)+ε, D=f(X)+ν, g 与 f 共享非线性项）上：朴素 OLS 估到 1.88（真值 1.50，偏差 +0.38）、线性残差化 Double ML 仍 1.90（偏差 +0.40，抓不住非线性混淆）、随机森林 Double ML 压到 1.60（偏差 +0.10，蒙特卡洛 100 次 SD≈0.02）；并诚实拆穿 RF 收缩偏误/无交叉拟合必过拟合/混淆变量遗漏/模型误设/PLM 线性假设五类真实陷阱（中阶）。