清洗数据，处理缺失值和异常值。常用的特征包括移动平均线、波动率、技术指标等。使用历史数据对模型进行训练，并进行参数优化。根据交易策略执行买入、卖出或持有的决策。及时识别和解决模型的过拟合或欠拟合问题。投资者需要综合考虑多种因素，并最好结合专业人员的意见和判断，做出最终的投资决策。
用数据挖掘技术辅助股票期货交易决策可以帮助投资者获取更准确的市场预测和交易信号。以下是一些基本步骤：
1. 数据收集和清洗：收集大量的股票和期货市场数据，包括价格、成交量、交易时间等。清洗数据，处理缺失值和异常值。
2. 特征选择和构造：根据交易策略的需求，从整个数据集中选择最相关的特征，并创建新的特征。常用的特征包括移动平均线、波动率、技术指标等。
3. 模型选择和训练：根据特定的交易策略选择适当的模型，如回归模型、决策树、支持向量机等。使用历史数据对模型进行训练，并进行参数优化。
4. 模型评估和验证：使用测试数据集对模型进行评估和验证，比较模型的预测准确性和稳定性。可以使用交叉验证、回测等方法进行模拟交易并评估模型的表现。
5. 交易决策生成：根据模型的预测结果，生成交易决策信号。根据交易策略执行买入、卖出或持有的决策。
6. 实时监控和调整：实时监控市场并根据新的数据调整模型和交易策略。及时识别和解决模型的过拟合或欠拟合问题。
7. 风险管理：在交易过程中，考虑风险管理策略，包括设置止损和止盈点，控制仓位大小，以及根据市场变化调整策略。
需要注意的是，尽管数据挖掘技术可以提供有价值的分析和预测，但股票期货市场仍然存在风险。投资者需要综合考虑多种因素，并最好结合专业人员的意见和判断，做出最终的投资决策。