季节性特征可以是每年或每个季度的平均价格、最高价格、最低价格等。需要注意的是，股票期货价格受到多种因素的影响，包括宏观经济因素、行业因素、政策因素等，因此在预测股票期货价格走势时，季节性特征只是其中的一种参考因素，综合考虑其他因素才能得到更准确的预测结果。另外，预测结果仅供参考，投资者在进行投资决策时还应根据自身风险承受能力和市场情况进行综合考虑。
利用季节性特征预测股票期货价格走势可以分为以下几个步骤：
1. 收集股票期货价格数据：从可靠的数据源获取股票期货价格数据，建立历史价格数据库。
2. 数据预处理：对于股票期货价格数据进行数据预处理，包括去除异常值、填补缺失值、进行数据平滑处理等。
3. 季节性特征提取：利用历史价格数据，提取出季节性特征。季节性特征可以是每年或每个季度的平均价格、最高价格、最低价格等。
4. 建立预测模型：根据提取的季节性特征和其他相关特征，建立预测模型。预测模型可以选择基于统计的方法如ARIMA模型、季节性回归模型，也可以选择基于机器学习的方法如随机森林、支持向量机等。
5. 模型训练和验证：将历史数据划分为训练集和验证集，利用训练集对预测模型进行训练，然后利用验证集对模型进行验证和优化。
6. 预测未来价格走势：利用训练好的模型对未来的季节性特征进行预测，从而得到未来的股票期货价格走势。
需要注意的是，股票期货价格受到多种因素的影响，包括宏观经济因素、行业因素、政策因素等，因此在预测股票期货价格走势时，季节性特征只是其中的一种参考因素，综合考虑其他因素才能得到更准确的预测结果。另外，预测结果仅供参考，投资者在进行投资决策时还应根据自身风险承受能力和市场情况进行综合考虑。