通过最小二乘法等方法估计各个自变量的系数，从而预测股票期货价格。常用的时间序列模型包括ARIMA模型、GARCH模型等。人工神经网络可以自动学习数据的非线性关系，适用于数据复杂、非线性关系较强的情况。
股票期货交易中的回归分析与预测方法主要包括以下几种：
1. 简单线性回归分析：根据历史数据建立一个线性模型，通过拟合数据点和估计模型参数来预测未来的股票期货价格。这种方法适用于简单的线性关系模型，在数据较为稳定的情况下效果较好。
2. 多元线性回归分析：考虑多个自变量对目标变量的影响，建立多元线性回归模型。通过最小二乘法等方法估计各个自变量的系数，从而预测股票期货价格。
3. 时间序列分析：将股票期货价格作为一个时间序列，利用时间序列模型对其进行建模和预测。常用的时间序列模型包括ARIMA模型、GARCH模型等。这种方法适用于具有时间依赖性和季节性的数据。
4. 人工神经网络：利用神经网络模型对股票期货价格进行回归分析和预测。人工神经网络可以自动学习数据的非线性关系，适用于数据复杂、非线性关系较强的情况。
5. 支持向量回归：将股票期货价格预测问题转化为一个回归问题，通过最大化间隔的方式找到一个最优的超平面，从而预测未来的价格。这种方法适用于高维数据和非线性问题。
以上是股票期货交易中常用的回归分析与预测方法，选择适合的方法需要综合考虑数据特点、模型复杂度和计算成本等因素。