时间序列因果推断 DoWhy：用反事实回答『如果当时换策略会怎样』
回测只告诉你『发生了什么』，但管钱的人真正想问的是『如果当时换了策略会怎样』。相关不等于因果——管理者往往在高波动时更想换策略，这个混淆会污染朴素对比。本文用纯 numpy 从零复现 DoWhy 四步流程（建模→识别→估计→证伪），在受控数据上证明朴素差分把 +0.70% 的真实处理效应低估到 +0.29%，后门调整还原到 +0.74%，且随机打乱处理的安慰剂检验把效应压回 0（±0.02%）。附完整 Python 与四张真实计算图。