常用的波动率计算方法包括历史波动率、隐含波动率等。通过波动率分析，可以评估期货品种的风险水平，并制定相应的交易策略。相关性分析可以帮助确定期货品种之间的配对交易策略，从而利用相关性的变化来进行套利交易。
期货交易中的统计学分析方法和实践主要包括以下几个方面：
1. 数据收集与整理：首先需要收集历史期货交易数据，包括期货价格、成交量、持仓量等指标。然后对数据进行整理、清洗和归档，以便后续的数据分析。
2. 基本统计指标分析：通过计算均值、标准差、最大值、最小值等基本统计指标，对期货价格和其他相关指标的分布特征进行描述和分析。比如可以计算收益率序列的平均值和标准差，以评估期货品种的风险和收益潜力。
3. 时间序列分析：通过对期货价格和相关指标的时间序列进行分析，探索其随时间变化的规律。常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法、自回归移动平均模型（ARMA）等。
4. 波动率分析：波动率是衡量期货价格变动风险的重要指标。常用的波动率计算方法包括历史波动率、隐含波动率等。通过波动率分析，可以评估期货品种的风险水平，并制定相应的交易策略。
5. 相关性分析：通过计算相关系数，评估不同期货品种之间的相关性。相关性分析可以帮助确定期货品种之间的配对交易策略，从而利用相关性的变化来进行套利交易。
6. 假设检验：在期货交易中，经常需要对一些假设进行验证。比如，假设某个技术指标或交易策略的收益是显著大于随机水平的。可以使用统计学中的假设检验方法，如t检验、卡方检验等，来验证这些假设的合理性。
7. 风险价值分析：风险价值是衡量期货交易风险的指标之一，可以帮助期货交易员确定合适的止损和止盈水平。常用的风险价值计算方法包括历史模拟法、蒙特卡洛模拟法等。
以上仅是期货交易中统计学分析方法和实践的一些基本内容，实际应用中还可以结合其他技术指标和量化模型，进行更深入的分析和交易决策。同时，需要注意统计学分析方法仅提供参考，投资者还需综合考虑其他因素，并根据自身情况进行决策。
