基本面分析则关注影响市场供求关系的因素，如季节性变化、政策变动等。交易策略应该包括买入和卖出的规则，止损和止盈的设置等。需要设定合理的止损和止盈点，以防止大幅亏损。同时，需要监控策略的运行情况，及时调整和优化。此外，人工智能和机器学习等技术的应用也可以提高交易系统的性能和效果。
期货交易系统的构建和交易策略优化是一个复杂而持续的过程。下面是一个基本的框架，可以用于构建和优化期货交易系统：
1. 数据收集和处理：首先需要获取相关的市场数据，包括期货合约价格、成交量、持仓量等信息。然后对这些数据进行清洗、整理和存储，以便后续的分析和建模。
2. 数据分析和模型开发：利用收集到的数据，进行技术分析和基本面分析，寻找市场的规律和趋势。常用的技术分析方法包括移动平均线、相对强弱指标、MACD等。基本面分析则关注影响市场供求关系的因素，如季节性变化、政策变动等。基于这些分析，可以开发一些量化模型，如趋势跟踪、均值回归等。
3. 策略构建和回测：根据数据分析和模型开发的结果，构建交易策略。交易策略应该包括买入和卖出的规则，止损和止盈的设置等。然后使用历史数据进行回测，评估策略的盈利能力和风险控制能力。
4. 优化策略参数：根据回测的结果，对交易策略进行优化和调整。可以通过改变策略的参数或者引入其他指标来提高策略的绩效。优化的目标是寻找最佳的参数组合，使得策略在历史数据上表现最好。
5. 风险管理：在交易系统中，风险管理至关重要。需要设定合理的止损和止盈点，以防止大幅亏损。同时，可以考虑引入资金管理的概念，如每次交易的风险控制比例、仓位控制等。
6. 实盘交易和监控：在完成策略构建和优化后，可以开始实盘交易。同时，需要监控策略的运行情况，及时调整和优化。
需要注意的是，期货交易系统的构建和优化需要持续的研究和实践，并且对市场有充分了解和敏锐的观察力。此外，人工智能和机器学习等技术的应用也可以提高交易系统的性能和效果。
