常见的策略有均值回归、趋势跟踪等。这一步骤可以使用参数估计方法如最小二乘法、极大似然估计法，或者使用优化算法如遗传算法、粒子群优化等。回测可以评估交易策略的盈亏状况、风险水平和稳定性。同时，要提醒注意量化模型的局限性，市场的变化和不确定性需要及时更新和调整模型。
股票期货交易中的量化交易模型可以通过以下步骤进行建立与优化：
1. 策略确定：首先需要确定交易策略，包括交易信号的产生方式、买卖时机的选择、风险管理方法等。这一步需要结合市场分析和交易经验来确定。常见的策略有均值回归、趋势跟踪等。
2. 数据获取与处理：获取和整理需要的交易市场数据，包括股票期货价格、交易量、市场指标等。可以使用数据源如交易所提供的数据接口、第三方数据供应商等。
3. 模型建立：基于选定的交易策略，建立相关数学模型来描述策略的运行方式。常见的模型包括时间序列模型、统计学模型、机器学习模型等。模型的选择需要考虑策略的特点和数据的性质。
4. 参数估计与优化：根据历史数据，使用统计学或优化算法来估计和优化模型的参数。这一步骤可以使用参数估计方法如最小二乘法、极大似然估计法，或者使用优化算法如遗传算法、粒子群优化等。
5. 回测与验证：使用历史数据对建立的模型进行回测，验证模型的准确性和有效性。回测可以评估交易策略的盈亏状况、风险水平和稳定性。
6. 实盘运行与监控：在模型经过回测验证后，可以将其应用到实际交易中。此时需要建立相应的交易执行系统，包括交易接口、交易算法等，同时需设置相应的监控程序来跟踪策略的表现。
7. 模型调整与优化：根据实际运行中的表现，对模型的参数和规则进行调整和优化，以提高策略的性能和稳定性。
8. 风险控制与管理：在交易中应注意风险控制和管理，包括设置止损止盈策略、控制仓位和杠杆比例、合理分散投资等。
以上是股票期货交易中建立与优化量化交易模型的一般步骤，实际操作时需要根据具体情况进行调整和完善。同时，要提醒注意量化模型的局限性，市场的变化和不确定性需要及时更新和调整模型。