MT5软件官网，在交易领域，范畴论对交易员的影响带有明显的主观性。在过往的系列探讨中，我们运用其全系统的方法，侧重于态射而非对象，以此对金融数据展开预测与分类。这一探索过程，为我们在复杂多变的金融市场中寻找规律、制定策略提供了独特视角。

　　自然变换作为范畴论的核心概念，常被视作函子之间的简单映射。但这种看似简单的观点，若结合函子链接两个对象的特性，便会引发疑问：自然变换究竟链接哪些对象？答案指向函子的两个共域对象。在本文中，我们将深入剖析这一定义的构建过程，并通过一个使用该态射来预测波动性变化的 EA 交易跟踪类实例，进一步阐述其应用。

　　为阐释自然变换，我们选取两个范畴作为示例，这是定义一对函子所需的最小范畴数量。第一个范畴由两个对象构成，分别包含归一化的 ATR 和布林带指标值。第二个范畴作为共域范畴，因为两个函子会导向它，且它包含四个对象，用于捕捉我们期望预测的价格柱范围值。

　　深入了解范畴，有助于我们更好地理解这一复杂概念。在我们的文章中引入指标值范畴，主要是为了辅助理解相关概念，实际上它在预测波动性方面的直接作用有限，我们主要依赖自然性四边形来达成预测目的。尽管网上关于自然性四边形的明确信息较少，但对于渴望深入探索的人而言，研究它不失为一件有趣的事。

　　回顾我们的领域范畴，如前所述，它包含两个对象，一个是 ATR 值对象，另一个是布林带值对象。这些值经过规范化处理，使得对象具有固定的基数。对象中表示的值是指标值的相应变化，以 10% 的步长从负 100% 记录到正 100%，所以每个对象的基数为 21，具体值为 {-100, -90, -80, -70, -60, -50, -40, -30, -20, -10, 0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100} 。链接这两个对象的态射，基于它们是否同时注册来对值进行配对，从而记录下两个指标值的当前变化。

　　这些指标变化值的来源并不局限于特定指标，只要与波动性相关即可。计算方式为：指标值的变化除以上一次和当前指标读数的绝对值之和，得到小数，再将小数乘以 10 并四舍五入取整，然后再次乘以 10，根据等效值在对象中指定索引。

　　价格柱范围范畴包含四个对象，它们是我们进行投影时自然性四边形的主要关注点。由于我们的域范畴（含指标变化）由两个对象组成，且有两个函子从它指向共域范畴，所以每个函子映射到一个对象。为清晰阐述概念，在我们的例子中，域范畴中映射的每个对象在价格范围范畴中都有各自的共域对象。这样，2 个对象乘以 2 个函子，产生了共域范畴的 4 个端点对象。

　　为避免重复，每个对象记录不同的价格柱范围变化。两个函子分别表示不同的预测增量，一个函子将价格柱范围映射到一个柱之后，另一个函子将价格范围变化映射到两个柱之后。同时，ATR 对象的映射用于单个柱形图的价格范围，布林带对象的映射用于两个柱形图的价格范围。通过这样的设置，我们能够更精准地捕捉价格柱范围的变化，进而为预测波动性变化提供有力支持。

　　MT5软件官网，通过对范畴论中自然变换、范畴以及相关概念在金融交易预测中的深入研究，我们能够更有效地利用这些理论工具，洞察市场的波动性变化，为交易决策提供更科学的依据，在交易中做出更明智的选择。