常用的特征包括技术指标、基本面指标、市场情绪指标等。风险控制可以通过设置风险限制和停止单等方式实现。此外，风险控制也是非常重要的一环，可以帮助减少交易风险，并提高交易策略的稳定性和长期盈利能力。
期货交易中的量化模型构建和优化方法通常包括以下几个步骤：
1. 数据收集与预处理：收集与期货市场相关的数据，包括行情数据、交易数据、基本面数据等。然后对这些数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。
2. 特征工程：根据经验和领域知识，对所收集的数据进行特征工程处理，以提取有用的特征。常用的特征包括技术指标、基本面指标、市场情绪指标等。
3. 模型选择与构建：选择适合期货交易的量化模型，常用的包括均值回归模型、趋势跟踪模型、波动率模型等。根据选定的模型，构建相应的算法，并进行参数的设置。
4. 回测与评估：使用历史数据对构建的量化模型进行回测，并评估其表现。回测可以通过模拟交易的方式进行，以验证模型的可行性和效果。
5. 优化与参数调整：根据回测结果，对模型进行优化和参数调整，以提高模型的准确性和稳定性。常用的优化方法包括网格搜索、遗传算法和贝叶斯优化等。
6. 风险控制：在模型应用的过程中，需要设置适当的风险控制措施，包括止损、仓位控制等。风险控制可以通过设置风险限制和停止单等方式实现。
总的来说，量化模型的构建和优化需要考虑数据的准确性和可用性，选择合适的模型，并通过回测和评估来验证和调整模型。此外，风险控制也是非常重要的一环，可以帮助减少交易风险，并提高交易策略的稳定性和长期盈利能力。