测试期货程序可以按照以下步骤进行：
需求分析
明确测试目标和范围，确定需要测试的功能和性能指标。
设计测试用例
覆盖各种交易场景和异常情况，包括正常交易、极端市场情况、系统故障等。
使用自动化测试工具，如Python编写测试脚本，利用量化交易函数库进行策略回测。
环境搭建
配置测试所需的软硬件设施，包括服务器、网络、数据库等。
确保测试环境与实际交易环境尽可能一致，以减少测试误差。
执行测试
功能测试：验证程序的各项功能是否按预期工作。
性能测试：测试程序在不同负载下的性能表现，如响应时间、吞吐量等。
安全测试：检查程序的安全性，确保没有漏洞和潜在的安全风险。
数据记录与分析
在测试过程中记录详细数据，包括交易记录、系统日志、性能指标等。
对测试结果进行分析，找出程序中的问题和不足。
问题修复与回归测试
根据测试结果修复程序中的问题，并进行回归测试，确保问题不再出现。
重复测试，直到程序性能稳定且符合预期。
实盘测试
在模拟环境中充分测试后，可以在实际交易环境中进行小额测试，以进一步验证程序的有效性。
监控程序在实际交易中的表现，确保稳定性和可靠性。
示例代码（使用Python）
```python
def test_strategy（data）:
测试策略逻辑
假设策略是：当价格超过前一日收盘价时买入，低于前一日收盘价时卖出
buy_signals = data['Close'] > data['Close'].shift（1）
sell_signals = data['Close'] < data['Close'].shift（1）
positions = buy_signals & ~sell_signals
returns = data['Close'][positions] - data['Close'].shift（1）[positions]
return returns
加载测试数据
test_data = load_data（）
执行测试
test_result = test_strategy（test_data）
分析测试结果
analyze_result（test_result）
```
建议
选择合适的测试工具：根据实际需求选择合适的自动化测试工具和编程语言。
充分测试：确保在不同市场条件下进行充分测试，包括正常市场、极端市场和故障情况。
监控与优化：在实际交易中持续监控程序表现，根据反馈进行优化和调整。
文档记录：详细记录测试过程和结果，便于后续分析和改进。