根据市场条件和个人偏好，选择适合的交易策略，如趋势跟踪、均值回归等。对数据进行清洗、整理和分析，选取有关指标和变量，建立数据模型。确保交易规则简明清晰，可执行度高。同时，进行实时监控和评估，及时调整和修正交易策略。遵守风险控制原则，防范交易风险。优化交易系统时，需要考虑最大化收益和最小化风险的平衡。
期货交易系统的构建与优化可以分为以下几个步骤：
1. 设定交易策略：首先需要确定交易的目标、风险偏好和交易方式等。根据市场条件和个人偏好，选择适合的交易策略，如趋势跟踪、均值回归等。
2. 数据获取与处理：获取相关期货市场的历史和实时数据。对数据进行清洗、整理和分析，选取有关指标和变量，建立数据模型。
3. 建立交易规则：根据交易策略，制定具体的交易规则。包括入场条件、止盈和止损条件、资金管理等。确保交易规则简明清晰，可执行度高。
4. 编写交易程序：根据交易规则，编写交易程序。可以使用编程语言如Python或者专业的交易软件来实现自动化交易。
5. 回测与优化：采用历史数据进行回测，评估交易策略的效果和潜在风险。根据回测结果对交易策略进行优化，调整参数和规则，改善交易系统的表现。
6. 实盘交易和监控：将优化后的交易系统应用到实际交易中，进行实盘交易。同时，进行实时监控和评估，及时调整和修正交易策略。
7. 风险控制和资金管理：建立风险控制机制，设定止损和止盈点，合理管理资金。遵守风险控制原则，防范交易风险。
在优化期货交易系统时，可以考虑以下几个方面：
1. 参数优化：对交易策略中的参数进行优化，找到最佳的参数组合。可以使用参数敏感性分析、遗传算法等方法进行参数优化。
2. 多品种与多周期分析：考虑不同品种和周期的数据，进行多品种和多周期的分析。找到不同品种之间的相关性和周期性，利用相关性进行投资组合优化。
3. 风险管理与资金管理：加强风险管理和资金管理，控制仓位大小，设定适当的止损和止盈点，避免过度交易和亏损风险。
4. 目标收益与风险平衡：在寻求高收益的同时，也需要注意风险控制和收益与风险的平衡。优化交易系统时，需要考虑最大化收益和最小化风险的平衡。
5. 长期持续优化：交易系统的优化是一个长期的过程，需要不断地进行回测和监控，适时进行调整和改进，以适应市场的变化和调整。