期货市场量化交易是一种利用数学模型和算法进行交易决策的交易策略。该策略通过分析历史数据和市场行情，寻找规律和趋势，以预测未来价格的走势，并制定相应的交易策略进行买卖操作。

量化交易的核心思想是利用计算机算法替代人工决策，通过快速、准确地执行交易策略来获取利润。它基于大数据分析和统计模型，通过建立数学模型来识别市场中的交易机会，并根据模型的预测结果进行交易决策。

量化交易的过程包括以下几个步骤：

1. 数据收集和清洗：收集市场行情数据，并对数据进行清洗和处理，以确保数据的准确性和完整性。

2. 策略设计和测试：根据量化交易的目标和假设，设计交易策略，并利用历史数据进行回测和模拟交易，评估策略的盈亏表现和风险指标。

3. 模型建立和优化：通过使用统计模型、机器学习等方法，建立预测市场行情的模型，并对模型进行参数调整和优化，以提高预测准确性和稳定性。

4. 交易执行和监控：根据模型的预测结果，自动执行交易指令，并对交易结果进行实时监控和风险控制，以确保交易的及时性和合规性。

5. 绩效评估和调整：对交易策略的绩效进行评估和分析，根据评估结果进行策略的调整和优化，以提高交易的效益和稳定性。

量化交易的优势在于能够减少人为因素的影响，提高交易的执行效率和准确性，同时能够实现快速反应市场变化的能力。然而，量化交易也存在一定的风险，如市场波动性的增加、模型参数的过拟合等问题，需要不断优化和监控。

总而言之，期货市场量化交易是利用数学模型和算法进行交易决策的策略，通过分析历史数据和市场行情，预测未来价格走势，并制定相应的交易策略进行买卖操作，以获取利润。