此外，市场风险和交易成本等因素也需要考虑进去。
利用统计学模型进行股票期货交易的实操方法可以包括以下步骤：
1. 数据收集：收集相关的股票期货交易数据，包括股票价格、成交量、交易量、市盈率等指标。
2. 特征选择：根据统计学模型的要求，选择具有预测能力的特征指标。可以采用统计学方法如相关性分析、主成分分析等进行特征选择。
3. 数据预处理：对收集到的交易数据进行预处理，包括去除异常值、处理缺失值、标准化、平滑等操作，以提高数据的质量和处理效果。
4. 模型选择和建立：选择适合股票期货交易预测的统计学模型，如线性回归模型、时间序列模型、支持向量机模型等，根据选定的模型进行建模。
5. 参数估计：根据选定的模型，利用历史数据进行参数估计，以确定模型中的待估参数。
6. 模型评估：利用历史数据进行模型评估，包括模型拟合度的评估、预测准确度的评估等。可以采用交叉验证、均方根误差、残差分析等方法进行模型评估。
7. 模型应用和交易决策：根据建立的统计学模型，预测未来的股票期货价格趋势或交易信号，并根据预测结果进行交易决策，如买入、卖出或持有。
8. 风险控制：对交易策略进行风险控制，包括设置止损点、设置仓位控制规则等，以保护资金安全。
9. 实时监测和优化：根据实际交易情况，及时监测模型表现，并根据实际情况进行模型优化和调整。
需要注意的是，统计学模型只是一种辅助工具，不能完全依赖模型进行交易决策，还需要结合自己的经验和市场的实时情况进行综合判断。此外，市场风险和交易成本等因素也需要考虑进去。