制作期货软件程序涉及以下关键步骤：
研究期货市场
理解交易逻辑和市场运作机制。
选择开发工具和编程语言
常用的编程语言包括Python和Java。
Python因其丰富的库支持（如pandas用于数据处理，NumPy用于数值计算）和广泛的应用场景，非常适合量化交易编程。
构建软件框架
设计合理的软件架构，确保稳定性和安全性。
数据获取与处理
通过爬虫抓取或API接口获取市场数据。
使用Python的pandas库进行数据处理和分析。
设计交易策略与指标公式
制定止盈止损策略、趋势跟踪策略等。
编写指标公式，如MACD、RSI等，以判断市场趋势。
界面设计
设计简洁直观的用户界面，确保操作便捷。
测试与优化
进行充分的测试，确保软件的性能与稳定性。
根据测试结果优化程序，提高其表现。
编写程序代码
实现交易策略，包括数据获取、策略执行和交易信号生成。
代码需要健壮、稳定且易于维护。
回测与实盘执行
使用历史数据进行策略回测，评估其表现。
根据回测结果调整策略，并在实盘交易中应用。
示例代码
```python
趋势强度计算
def trend_strength（close, open, ref_close, x）:
trend_strength = （close - open） / ref_close * 100
if trend_strength > x:
buy_signal = True
elif trend_strength < -x:
sell_signal = True
return trend_strength, buy_signal, sell_signal
示例数据
close_price = 100
open_price = 98
ref_close_price = 100
threshold = 2
计算趋势强度
trend_strength, buy_signal, sell_signal = trend_strength（close_price, open_price, ref_close_price, threshold）
print（f"Trend Strength: {trend_strength}%"）
if buy_signal:
print（"Buy Signal"）
if sell_signal:
print（"Sell Signal"）
```
建议
深入学习：在开始编程之前，确保对期货市场有深入的理解。
选择合适的工具：选择适合自己需求的编程语言和库。
注重代码质量：编写清晰、可维护的代码，并定期进行代码审查和优化。
持续学习：金融市场和编程技术都在不断变化，持续学习是必要的。
通过以上步骤和技巧，可以逐步构建一个功能完善、性能稳定的期货软件程序。