清洗数据包括删除重复数据、填补缺失值等操作。可以通过观察价格趋势、成交量变化等指标来判断市场趋势。通过对比模型的预测结果和实际市场的走势来评估模型的准确性和可靠性。根据观察到的市场趋势，可以决定买入或卖出股票、期货等。市场的变动是动态的，需要及时对模型和策略进行调整。因此，在进行投资决策时，应综合考虑其他因素，如经济环境、政策变化、公司财务状况等。
利用历史数据分析股票期货市场趋势有以下几个步骤：
1. 收集数据：收集历史股票期货市场的相关数据，包括价格、成交量、市值等信息。可以通过财经网站、交易所、金融数据提供商等渠道获取。
2. 整理数据：将收集到的数据进行整理和清洗，确保数据的准确性和完整性。清洗数据包括删除重复数据、填补缺失值等操作。
3. 建立模型：选择适当的数据挖掘或统计模型来分析数据。常用的模型包括趋势分析、移动平均线、相对强弱指数（RSI）、波动率指标（ATR）等。
4. 分析数据：利用建立的模型对历史数据进行分析，识别出市场的趋势和规律。可以通过观察价格趋势、成交量变化等指标来判断市场趋势。
5. 验证模型：将建立的模型运用到历史数据中，并对模型进行验证。通过对比模型的预测结果和实际市场的走势来评估模型的准确性和可靠性。
6. 制定策略：根据分析结果制定投资策略。根据观察到的市场趋势，可以决定买入或卖出股票、期货等。
7. 监测市场：持续监测市场情况，并不断调整和优化分析模型和投资策略。市场的变动是动态的，需要及时对模型和策略进行调整。
需要注意的是，虽然利用历史数据分析股票期货市场趋势可以提供一定的参考，但市场具有一定程度的不确定性，历史数据不一定能够准确预测未来市场的走势。因此，在进行投资决策时，应综合考虑其他因素，如经济环境、政策变化、公司财务状况等。同时，投资有风险，投资者需谨慎对待。