期货量化软件编程在 存在一定的靠谱性的同时，也存在一些不确定因素和局限性。以下是一些关键点：
靠谱性
执行高效准确：量化程序能够按照预设的交易策略和规则，快速、准确地执行交易指令，不受人为情绪干扰，确保交易的一致性和稳定性，提高交易效率和成功率。
基于数据决策：量化交易依靠大量的历史数据和实时数据进行分析，通过复杂的数学模型和算法来挖掘市场中的规律和趋势，使交易决策更加科学合理。
风险控制能力强：量化程序通常内置了风险管理模块，可以实时监控市场波动和交易风险，通过设定止损点、止盈点、仓位控制等风险控制参数，有效降低市场风险对投资组合的影响。
策略多样性：量化交易可以同时运行多种不同类型的交易策略，通过策略的多样化组合，能够分散单一策略的风险，提高整体收益的稳定性，更好地适应不同的市场环境和行情变化。
不确定因素
策略局限性：量化交易策略是基于历史数据开发和优化的，但市场环境是不断变化的，过去有效的策略在未来可能不再适用。
技术门槛高：期货量化交易需要一定的编程和算法知识，对于非技术背景的交易者来说，上手和使用这些软件可能较为困难。
数据依赖性：软件对于准确的市场数据和实时流数据的依赖性较高，如果数据质量不好或者数据延迟，可能会影响交易的执行和策略效果。
系统稳定性：软件在运行过程中需要保持稳定和高效，但如果软件存在技术故障、网络问题或者系统崩溃，可能会导致交易失败或产生较大的风险。
过度依赖：交易者如果过度依赖于软件的自动化执行和交易策略，可能会忽视市场的变化，失去对市场的敏感性和灵活性。
建议
选择合适的软件：根据具体需求和偏好选择合适的期货量化交易软件，如TB（TradeBlazer）、文华财经、金字塔、快期的天勤量化和易盛的极智量化等。
持续学习和适应：量化交易策略需要不断更新和优化以适应市场变化，交易者应具备持续学习和适应市场变化的能力。
重视风险管理：量化交易虽然能够降低人为风险，但仍需重视风险管理，合理设置风险控制参数，避免过度依赖自动化执行。
通过以上分析，可以看出期货量化软件编程在提高交易效率和策略科学性方面具有明显优势，但同时也存在一些挑战和局限性。交易者在选择和使用量化交易软件时，应充分了解其特点和风险，谨慎选择适合自己的交易策略，并具备持续学习和适应市场变化的能力。