传统模型只给「明天涨 3%」一个点预测，却答不出「这个数我有多不确定、最坏会跌多少」。分位数回归森林（QRF, Meinshausen 2006）把随机森林的每个叶节点存成样本集合，预测时直接对落点叶的样本求经验分位——于是一次预测吐出整条条件收益分布，而非一个点。本文用纯 numpy 从零实现回归树 + 随机森林 + QRF，在「异方差 + 左偏」的合成收益上实测：90% 区间经验覆盖 QRF=0.874、OLS-正态=0.902、CRPS QRF=0.531 优于 OLS 正态的 0.563 与线性 QR 的 5.326，并诚实拆穿「森林=平滑均值 / 分位单调 / 样本量免费 / OOB 替代 / 分布外可信」五类真实陷阱（中阶）。