策略应考虑市场趋势、风险管理、手续费等因素。回测时需要注意数据的可靠性和适用性，以及考虑未来函数的问题。在实盘交易过程中，需要监控策略的执行情况和盈亏状况，及时进行调整和修正。在实践中，需要综合考虑市场条件、数据质量、交易规则等因素，并进行不断迭代和优化。
期货市场的策略优化与自动化交易技术可分为以下步骤与解释：
1. 策略设计：首先，需要选择适合的期货交易策略，可以根据技术分析指标、基本面分析、量化模型等方法进行策略设计。策略应考虑市场趋势、风险管理、手续费等因素。
2. 数据获取与处理：获取期货市场相关的历史价格数据、交易量数据等，并进行预处理，如数据清洗、去除异常值等。数据可以通过各大交易所、数据提供商或第三方数据服务提供商获取。
3. 策略回测：将设计好的交易策略应用于历史数据，进行回测以评估策略的盈利能力和风险水平。回测时需要注意数据的可靠性和适用性，以及考虑未来函数的问题。
4. 优化策略参数：根据回测结果，对策略的参数进行调整和优化，以获得更好的盈利能力和风险控制。
5. 风险管理：制定有效的风险管理策略，包括设定止损点、分散投资、控制杠杆比例等。合理的风险管理可以提高交易策略的稳定性和长期盈利能力。
6. 编写自动化交易程序：将优化后的策略转化为自动化交易程序，以便在期货交易平台上进行实时交易。编写程序时需要考虑交易平台的接口、交易规则、报单、成交等相关操作。
7. 执行实盘交易：在交易平台上运行自动化交易程序，并设置合适的参数进行实盘交易。在实盘交易过程中，需要监控策略的执行情况和盈亏状况，及时进行调整和修正。
8. 监控与评估：定期监控交易策略的执行情况和盈亏状况，并进行评估和分析，以了解策略的有效性和稳定性。根据评估结果，可以进行策略的修正和优化。
综上所述，期货市场的策略优化与自动化交易技术的步骤包括策略设计、数据获取与处理、策略回测、优化策略参数、风险管理、编写自动化交易程序、执行实盘交易和监控与评估。在实践中，需要综合考虑市场条件、数据质量、交易规则等因素，并进行不断迭代和优化。需要注意的是，投资者在使用自动化交易技术时应当具备一定的金融市场知识和技术能力，同时注意风险控制和合规要求。
