使用Python进行期货全自动交易通常涉及以下步骤：
环境准备
确保已安装Python环境。
安装必要的第三方库，如`requests`、`numpy`、`pandas`等。
连接期货交易API
选择一个提供Python API的期货交易所或经纪商，并注册获取API密钥。
使用API连接到交易所，获取实时数据。
获取市场数据
通过API获取实时或历史市场数据，如价格、成交量等。
实现交易策略
根据市场数据分析结果，开发交易策略。
策略可以是简单的如双均线交叉，也可以是复杂的机器学习模型。
测试与优化
使用历史数据对策略进行回测，评估策略的表现。
考虑加入风险管理措施，如设置止损点和资金管理。
部署与监控
将程序部署在云服务器上，进行长期运行。
定期监控策略的表现，并根据市场变化对策略进行优化。
使用量化交易框架
如VNPY，它是一个基于Python的开源量化交易框架，支持多种期货交易所和实盘程序化交易。
接入实时行情数据
使用实时行情数据接口，如AllTick提供的期货数据接口，获取实时报价和市场数据。
编写策略并回测
使用BigQuant平台进行策略开发和回测，它提供便捷的交易引擎和丰富的API。
请注意，期货交易涉及高风险，自动化交易策略需要经过严格的测试和风险评估。