近年来，期货行业逐步走上了规范和稳定发展的轨道，交易所也逐渐完善了市场监管和服务体系，但多数期货交易主体的投资决策体系还不健全，“卜卦问神来预测，心血来潮作决策”的投资者总难免伤痕累累。那么，面对瞬息万变的期货市场，如何科学地预测与决策，并形成一套行之有效的交易方法呢？欧美现代期货业的发展历程告诉我们：广泛应用数学方法、现代统计方法和先进的计算工具，对大量信息资料进行定性分析与定量分析，建立流程化的市场预测系统，这些是期货投资者避免被市场消灭的生存法则。
期货交易是指交易双方在期货交易所内集中买卖某种特定商品“标准化合约”（期货合约）的交易行为，这就决定了期货同时具有商品属性和金融属性，影响期价的因素非常复杂。因此，作为期货市场的理性投资者，我们的交易活动必须依靠标准化的预测流程：
一、确定预测目标。一方面要明确预测的对象。比如，是什么品种，是单一期货品种的价格决定要素还是多品种套利比例的变化趋势？另一方面要明确预测对象的期限。是月、季或年预测？
二、确定预测因子。根据预测目标，明确具体的预测因子，才能有的放矢地收集实际资料。以棉花期货为例，国内棉花播种面积、消费库存比、国内消费量、国外棉花价格、棉花净进口额、相关替代品价格的变化、国内宏观经济景气指数和交易所仓单注册数量等等，都是决定国内棉花期货价格的重要因子。
三、收集、整理和分析预测所需信息。预测结果的精度很大程度上取决于所收集资料的完整性和准确性。期货市场投资者必须具备信息数据的快速处理能力，从国外市场动态、国家政策走向等基本面信息到席位持仓分析，无一不是我们关注的焦点。
四、确定预测方法。首先，我们能够通过对相关经济现象的分析，寻找其内在的规律，并建立预测模型。例如，根据相关研究结论，可以建立棉花初始价格的函数：P 0=A·f〖a·(C－Q)，β·R，a·(P0－P01)，b·N1，e·△Ps〗，其中P0是国内棉花初始价格，C是国内消费量，Q是国内产量，R是国内库存消费比，P01是国际棉花初始价格，N1是棉花净进口，△Ps是相关替代品价格的变化，A是国内宏观经济景气指数，α是消费量与产量的缺口对国内价格的作用参数，β是国内库存消费比对国内价格的作用参数，a是国内外棉价差对国内价格的作用参数，b是棉花净进口对国内价格的作用参数，e是相关替代品价格的变化对国内价格的作用参数。其次，依据样本数据分析该模型在样本期的特点，对建立的模型进行必要的统计检验并进行模型优化，将可能出现的误差减到最小。
五、实际预测。首先是对模型的解释变量进行先期预测，其次是预测被解释变量的未来值，最后还必须考虑被解释变量的过去值、现期值以及与模型变量有关的各种扰动因素。比如，在决定棉花初始价格函数的解释变量中，国内消费量C和国内产量Q可以用下列式子表示：C=f（C－1，△Ps，A），Q =f（S，W，V）（其中，C－1是上年度国内消费量，S是当年度国内棉花播种面积，W表示天气因素，V是其他不可知的变量）；棉花净进口N1或者净出口NX可以用下列式子表示：N1=I－E，NX=E－I（I是当年度中国棉花进口量，E是当年度中国棉花出口量）。
六、预测结果的评价。预测结论能否比较准确地描述预测目标未来的趋势，需要进行检验。对比实际数据与预测值的吻合程度是事后最终的检验方法，而我们在事前就可以利用统计手段测出预测值偏离实际值的程度。
在数理金融理论广泛运用的今天，国外期货投资机构广泛运用的蒙特卡罗预测法值得我们借鉴。比如，从近n年次的模拟中得出：[1] [2] 下一页
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