交易决策是根据数据挖掘的结果，制定具体的买卖策略和操作方法。
股票期货交易中的数据挖掘是指通过挖掘和分析大量的市场数据，从中发现隐藏的规律和趋势，为交易决策提供支持。数据挖掘在股票期货交易中的应用主要包括以下几个方面：
1. 统计分析：通过对历史数据的统计分析，了解股票期货价格的分布特征、相关系数、波动率等统计指标，帮助交易员了解市场的基本情况。
2. 技术分析：通过对股票期货价格的图表和指标的分析，寻找价格走势的规律和趋势，如趋势线、支撑位和阻力位等，为交易决策提供参考。
3. 趋势预测：通过利用机器学习和模型建立，将历史数据中的趋势和规律推广到未来，预测股票期货的价格走势，帮助交易员制定买入和卖出的决策。
4. 高频交易：通过对股票期货市场的实时数据进行快速分析和处理，利用算法进行高频交易，实现快速的买卖操作，以获取利润的机会。
5. 优化组合：通过对不同股票期货的相关性和风险进行分析，构建以最小化风险为目标的投资组合，优化交易策略。
交易决策是根据数据挖掘的结果，制定具体的买卖策略和操作方法。数据挖掘提供了大量的信息和指导，但最终的交易决策还需要交易员的判断和经验。交易决策主要包括以下几个方面：
1. 买入决策：根据数据挖掘和分析的结果，结合市场的基本面和技术面，判断是否买入股票期货，并确定买入的时间和价格。
2. 卖出决策：根据数据挖掘和分析的结果，结合市场的基本面和技术面，判断是否卖出持有的股票期货，并确定卖出的时间和价格。
3. 止损决策：根据数据挖掘和分析的结果，设置合理的止损位，以控制风险并保护投资。
4. 止盈决策：根据数据挖掘和分析的结果，设置合理的止盈位，以获取利润并保护已获利部分。
5. 资金管理：根据数据挖掘和分析的结果，合理配置资金，控制风险和回报的平衡，制定适合自己的资金管理策略。
综上所述，数据挖掘在股票期货交易中发挥着重要的作用，可以帮助交易员发现市场的规律和趋势，并以此为基础做出交易决策。然而，数据挖掘仅是交易决策的一部分，还需要交易员的判断和经验来综合考虑各种因素，进行具体的交易操作。