在模型选择时需要考虑到自身的风险承受能力和交易需求。包括数据的标准化、平滑处理、缺失值处理等。可以设置止损和止盈的阈值，控制交易的最大亏损和最大盈利。同时需要注意风险的分散，不过度集中在某几个股票或期货品种上。在实际操作中需要及时监控市场行情和交易信号，适时调整交易策略和参数。因此在进行交易前，需要充分了解市场和交易规则，并做好风险管理和资金管理。
股票期货交易中的模型选择和参数优化是非常重要的，它们直接影响着交易的效果和盈利能力。以下是一些正确进行模型选择和参数优化的步骤和方法：
1. 建立交易策略模型：根据自己的交易理念和经验，选择适合自己的交易策略模型，例如趋势跟随、均值回复、套利等。在模型选择时需要考虑到自身的风险承受能力和交易需求。
2. 数据预处理：获取股票期货交易所需的历史数据，并进行数据清洗和处理。包括数据的标准化、平滑处理、缺失值处理等。
3. 模型参数的确定：对于选定的交易策略模型，需要确定其中的参数。可以通过历史数据的回测和模拟交易来寻找最优的参数组合。常用的方法包括网格搜索、遗传算法、粒子群优化等。
4. 回测与评估：使用确定好的参数组合在历史数据上进行回测和评估。通过计算交易策略的收益、风险、胜率等指标，评估交易策略的效果和可行性。
5. 参数调整与优化：根据回测结果，对模型的参数进行调整和优化。可以通过参数的逐步调整和优化，观察结果的变化，找到最优的参数组合。
6. 风险控制：参数优化过程中需要注意控制风险。可以设置止损和止盈的阈值，控制交易的最大亏损和最大盈利。同时需要注意风险的分散，不过度集中在某几个股票或期货品种上。
7. 实盘交易：模型选择和参数优化完成后，可以进行实盘交易。在实际操作中需要及时监控市场行情和交易信号，适时调整交易策略和参数。
需要注意的是，模型选择和参数优化并不能保证一定能够获得稳定的盈利，市场的变化是不可预测的。因此在进行交易前，需要充分了解市场和交易规则，并做好风险管理和资金管理。