期货交易实证分析是一种基于实证数据的分析方法，旨在揭示期货市场中的规律和因果关系。该分析方法通过收集、整理和分析大量的历史交易数据，以及其他相关数据，以找到市场中的趋势和模式。

期货交易实证分析通常包括以下步骤：

1. 数据收集：收集市场上各种期货合约的历史价格、成交量、持仓量等数据，以及其他可能影响期货价格的因素，如宏观经济数据、政策变化等。

2. 数据整理：对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。同时，可以对数据进行标准化处理，以方便后续的分析和比较。

3. 数据分析：利用统计学和经济学的方法对数据进行分析。常用的分析方法包括趋势分析、周期分析、相关性分析、回归分析等。通过这些分析，可以找到市场中的趋势、周期以及不同因素之间的关系。

4. 模型建立：根据数据分析的结果，可以建立相应的模型来描述期货市场的运行规律。常用的模型包括时间序列模型、回归模型、波动模型等。这些模型可以用来预测未来的价格走势、风险水平等。

5. 结果验证：将建立的模型应用到实际的市场中，对模型的预测结果进行验证。可以通过与实际数据进行比较，评估模型的准确性和可靠性。

期货交易实证分析的结果可以用于制定交易策略、风险管理和决策支持等方面。通过对市场规律和因果关系的深入理解，交易者可以更好地把握市场机会，降低风险，提高交易效果。同时，实证分析的结果也可以为学术研究提供参考，促进对期货市场的理论探索和实践应用。