可以使用常见的统计学方法或技术指标来提取特征变量。在实践中，可以使用实时数据来进行选股和交易，并根据策略表现进行调整和优化。另外，量化选股只是辅助决策工具，投资者还需要根据自身的风险承受能力和投资目标来决定是否进行投资。
利用量化选股策略选出有潜力的期货投资标的可以按照以下步骤进行：
1. 确定选股指标：选择适合期货市场的量化选股指标，如收益率、波动率、流动性等。这些指标可以通过历史数据计算得出。
2. 收集历史数据：获取相关期货品种的历史交易数据，包括价格、成交量和持仓量等信息。
3. 数据预处理：对采集到的历史数据进行清洗和处理，剔除异常数据，确保数据的准确性和完整性。
4. 提取特征变量：根据选定的指标，对历史数据进行计算，得到各个期货合约的指标数值。可以使用常见的统计学方法或技术指标来提取特征变量。
5. 建立模型：根据选股策略的具体要求，可以选择适合期货市场的量化模型，如基于统计学方法的回归模型、时间序列模型，或者基于机器学习的分类模型、聚类模型等。根据历史数据和选定的指标，训练模型并进行参数优化。
6. 测试和验证：使用历史数据进行模型的回测，评估模型在过去的表现，并进行模型调整和优化。可以使用交叉验证或留出法来验证模型的效果。
7. 选股和实践：根据模型的预测结果，选择符合选股策略的期货合约。在实践中，可以使用实时数据来进行选股和交易，并根据策略表现进行调整和优化。
需要注意的是，市场的变化是动态的，所以模型需要不断地更新和优化，以适应市场的变化和新的数据。另外，量化选股只是辅助决策工具，投资者还需要根据自身的风险承受能力和投资目标来决定是否进行投资。
