期货量化交易是利用计算机算法进行交易决策的一种交易方式，通过对市场数据的分析和模型建立，以实现自动化交易和风险控制。以下是期货量化交易的具体概述：

1. 数据收集和处理：量化交易依赖于大量的市场数据，包括价格、成交量、交易时间等。交易者通过专业的数据供应商或交易所获取数据，并使用计算机程序对数据进行收集和处理。

2. 策略开发和回测：交易者根据自己的交易理念和策略，利用编程语言编写交易算法。通过历史数据的回测，可以评估策略的盈利能力和风险水平，优化和改进交易策略。

3. 交易信号生成：基于策略和数据分析，交易算法会根据预设的条件生成买入或卖出的交易信号。这些信号可以基于技术指标、统计模型或者其他量化方法生成。

4. 执行交易：交易信号生成后，交易算法会自动将交易指令发送到交易所，并执行交易操作。执行交易的方式可以是通过API接口与交易所直接连接或者通过第三方交易平台。

5. 风险管理：量化交易注重风险控制，交易者可以设置止损和止盈等风险管理策略，以限制亏损并保护资金。另外，交易者还可以使用多种风险管理工具，如风险价值模型和资金管理模型等。

6. 监控和优化：量化交易需要不断监控交易策略的执行情况和市场状况，并及时进行优化和调整。交易者可以根据实际情况对策略进行参数调整、添加新的交易规则或者更换策略。

7. 绩效评估：交易者需要对交易策略的盈亏情况进行评估和分析，以了解策略的表现和潜在问题。通过绩效评估，交易者可以优化策略并提高交易的效果。

总的来说，期货量化交易通过利用计算机算法自动化执行交易策略，提高交易效率和风险管理能力。它可以根据市场数据和交易规则进行快速决策，适应不同的市场环境，并且具备更好的风险控制能力。