编写期货软件程序涉及以下步骤：
环境准备
安装Python环境。
安装必要的库，如`pandas`用于数据处理，`numpy`用于数学计算，`backtrader`用于策略开发和回测。
数据获取
从交易所API或第三方数据提供商获取期货价格数据。
策略构思
确定交易策略，包括买卖信号、止损止盈设置、风险控制等。
编写代码
数据处理：使用`pandas`清洗和整理数据。
信号生成：编写函数计算交易信号，如均线交叉、RSI超买超卖等。
订单执行：编写逻辑处理交易信号，生成买卖订单，并通过交易接口提交到市场。
测试与优化
回测验证：使用历史数据进行策略回测，评估策略的表现。
参数调整：根据回测结果调整策略参数，优化性能。
实盘测试：在小范围内进行实盘交易测试，进一步验证策略的有效性。
风险管理
实现风险管理，包括设置止损、资金管理等。
示例代码
```python
import backtrader as bt
import pandas as pd
数据准备
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）
发出买入信号
if self.data.close > short_ma:
self.buy（）
发出卖出信号
elif self.data.close < short_ma:
self.sell（）
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
cerebro.plot（）
```
注意事项
编程语言选择：
通常选择Python，因为它有丰富的库和框架支持数据分析和策略回测。
API接口：
需要熟悉期货公司提供的API接口，以便能够通过程序接入市场进行交易。
法律法规：
确保遵守所有法律法规，并注意风险管理，避免不必要的损失。
通过以上步骤和示例代码，你可以开始编写自己的期货交易程序。随着经验的积累，你可以进一步优化策略，提高交易效果。