常用的机器学习算法包括线性回归、支持向量机、决策树、随机森林等。通过模拟股票期货价格的随机波动，可以评估不同投资组合在不同市场情况下的风险和收益。需要注意的是，股票期货市场存在不确定性和风险，预测结果可能受到多种因素的影响，投资者应该综合考虑各种情况，做出相应的投资决策。
股票期货投资中的预测方法和统计建模主要包括以下几种：
1. 技术分析：技术分析是一种通过分析历史价格、成交量和其他相关数据来预测股票期货价格走势的方法。常用的技术分析工具包括趋势线、移动平均线、相对强弱指标等。
2. 基本面分析：基本面分析是通过分析公司财务状况、经济指标、行业发展等基本面信息来预测股票期货价格走势的方法。通过研究公司的盈利能力、负债情况、市场份额等因素，可以评估股票期货的投资价值。
3. 基于机器学习的预测模型：机器学习算法可以通过学习历史数据中的模式和规律，预测未来股票期货的价格走势。常用的机器学习算法包括线性回归、支持向量机、决策树、随机森林等。这些算法可以根据输入的历史数据进行训练，并生成一个可以预测未来价格的模型。
4. 时间序列分析：时间序列分析是一种通过分析时间序列数据的统计属性和模式来预测未来股票期货价格走势的方法。常用的时间序列模型包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分移动平均模型（ARIMA）等。
5. 蒙特卡洛模拟：蒙特卡洛模拟是一种通过随机取样和模拟实验的方法来预测股票期货价格走势的方法。通过模拟股票期货价格的随机波动，可以评估不同投资组合在不同市场情况下的风险和收益。
这些方法和模型可以单独或结合使用，以提高对股票期货价格走势的预测准确性。需要注意的是，股票期货市场存在不确定性和风险，预测结果可能受到多种因素的影响，投资者应该综合考虑各种情况，做出相应的投资决策。