期货交易基本面量化是指将期货交易中的基本面因素进行量化分析和应用。基本面量化通过收集、整理和分析大量的相关数据，从而帮助交易员和投资者做出更明智的交易决策。

基本面量化的核心目标是通过定量的方法来分析和预测市场的供需基本面因素，从而预测未来价格走势。以下是基本面量化的主要步骤和方法：

1. 数据收集与整理：基本面量化需要收集大量的相关数据，包括国内外经济指标、政策法规、产量数据、库存数据、需求数据等。这些数据可以从guanfang发布的报告、统计数据、行业研究报告、新闻媒体等渠道获取，并进行整理和归纳。

2. 数据分析与模型构建：基本面量化需要对收集到的数据进行分析，使用统计学和经济学的方法构建模型。常见的分析方法包括回归分析、时间序列分析、因子模型等。通过对历史数据的分析，可以找到一些与期货价格相关的关键因素和规律。

3. 因子选择与权重确定：在模型构建过程中，需要选择一些关键的因子，并确定它们的权重。这些因子可以是与期货市场相关的经济指标、行业数据、产品供需关系等。通过对不同因子的分析和验证，可以确定它们对期货价格的影响程度。

4. 预测与决策制定：基于构建的模型和权重，可以进行未来价格的预测。通过对各种因素的综合分析和预测，可以帮助交易员和投资者制定更有利的交易策略。预测结果可以用于决定买入、卖出、持有或者对冲等决策。

需要注意的是，基本面量化是一种辅助性的分析方法，不能保证绝对准确的预测结果。市场价格受到多种因素的影响，包括技术面、市场情绪、投资者行为等，因此基本面量化的结果需要结合其他分析方法和市场动态进行综合考量。