同时还需要考虑市场相关因素，如经济数据、政策变动等。特征可以包括技术指标、财务指标、市场平均价格等。模型的目标是预测未来的股票期货价格走势或交易信号。可以使用一些指标，如收益率、胜率、风险指标等进行评估。这些规则可以帮助控制风险和保护资金。
股票期货交易中的资金量化模型建立主要包括以下几个步骤：
1. 确定交易策略：首先需要确定一个适合的交易策略，可以是基于技术指标、基本面分析或其他方法。交易策略需要具备一定的可操作性和可执行性。
2. 数据准备：收集和整理与交易策略相关的数据，包括股票期货价格、成交量、资金流向等。同时还需要考虑市场相关因素，如经济数据、政策变动等。
3. 特征选择：根据交易策略的要求，从所收集的数据中选择合适的特征。特征可以包括技术指标、财务指标、市场平均价格等。
4. 模型构建：根据选定的特征，选择合适的建模方法，如回归模型、分类模型等。模型的目标是预测未来的股票期货价格走势或交易信号。
5. 模型评估：使用历史数据对建立的模型进行回测和评估，判断其预测准确性和盈利能力。可以使用一些指标，如收益率、胜率、风险指标等进行评估。
6. 资金管理：根据模型的预测结果制定资金管理规则，如仓位控制、止损和止盈策略等。这些规则可以帮助控制风险和保护资金。
7. 实盘交易：根据建立的模型和资金管理规则进行实盘交易，不断根据市场情况进行调整和优化。
需要注意的是，股票期货交易中的资金量化模型建立是一个复杂的过程，需要综合考虑市场因素、模型选择和资金管理等多个因素。同时，过度依赖模型也存在一定的风险，需要谨慎操作。