可以通过绘制价格指数图表或运用统计分析方法来分析季节性因素。根据季节性因素的分析结果，调整预测结果以反映季节性影响。需要注意的是，股票期货市场的价格受多种因素的影响，季节性因素只是其中之一。因此，季节性调整策略可能并不能完全准确地预测价格波动，还需要考虑其他因素如供需关系、货币政策、政府政策等的影响。
利用季节性调整策略预测股票期货价格波动需要考虑以下几个步骤：
1. 收集数据：收集相关的历史数据，包括股票期货价格、季节性因素、宏观经济数据等。
2. 季节性因素分析：分析历史数据中的季节性因素，观察价格在不同季节或日期间的变化趋势。可以通过绘制价格指数图表或运用统计分析方法来分析季节性因素。
3. 建立模型：构建适当的模型来预测股票期货价格的波动。可以运用时间序列分析方法如ARIMA模型、季节性差分模型等，或者使用机器学习算法如神经网络、支持向量机等。
4. 验证模型：使用历史数据中的一部分进行模型验证，比较模型预测结果与实际观测值，评估模型的准确度和可行性。
5. 预测股票期货价格波动：使用已验证的模型对未来的股票期货价格波动进行预测。根据季节性因素的分析结果，调整预测结果以反映季节性影响。
需要注意的是，股票期货市场的价格受多种因素的影响，季节性因素只是其中之一。因此，季节性调整策略可能并不能完全准确地预测价格波动，还需要考虑其他因素如供需关系、货币政策、政府政策等的影响。