测试期货系统的方法可以分为以下几个步骤：
确定时间周期和参数
选择适合的交易时间周期，如日线、小时图等。
设定趋势和开平仓的时间级别。
选择测试品种
选择至少两个不相关的期货品种进行测试，以评估系统的适应能力。
制定交易规则
根据交易策略，制定明确的买入和卖出规则。
使用测试软件
利用程序化交易软件（如MC、Backtrader等）将交易规则转化为计算机语言。
这些软件通常提供历史数据回测功能，可以自动计算收益率、最大回撤、收益风险比等关键指标。
执行测试
在软件中选择测试行情的时间起点，并按照交易规则执行交易。
记录每次交易的盈亏情况，并计算关键统计数据，如胜率、平均盈亏、最大回撤等。
分析测试结果
检查测试结果，确认系统是否稳定有效。
注意测试结果可能与实际交易存在差异，例如软件默认100%成交率，而实际中可能存在滑点。
优化和调整
根据测试结果对系统进行必要的优化和调整。
重复测试，直到系统表现稳定且符合预期。
实际交易测试
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，以进一步验证系统的有效性。
示例代码（Python + Backtrader）
```python
import backtrader as bt
import pandas as pd
数据获取
data = pd.read_csv（'your_futures_data.csv'）
data = bt.feeds.PandasData（dataname=data）
策略定义
class SmaCross（bt.Strategy）:
params = {
'period': 20 均线周期
}
def next（self）:
计算简单移动平均线
short_ma = bt.indicators.SimpleMovingAverage（self.data.close, period=self.params.period）
long_ma = bt.indicators.SimpleMovingAverage（self.data.close, period=self.params.period * 2）
交易信号
self.signal = 0
self.signal = 0
self.signal[short_ma > long_ma] = 1
self.signal[short_ma < long_ma] = -1
初始化回测引擎
cerebro = bt.Cerebro（）
添加数据
cerebro.adddata（data）
添加策略
cerebro.addstrategy（SmaCross）
设置初始资金
cerebro.broker.setcash（100000.0）
运行回测
cerebro.run（）
输出结果
print（'Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue（））
```
建议
数据质量：确保使用的数据是准确和高质量的。
参数优化：避免过度优化参数，以免模型对未来数据的适应性变差。
风险管理：在实际交易前，确保系统有适当的风险管理措施。
持续测试：不断测试和优化系统，以适应市场变化。