您好， 要使用Python进行期货全自动交易，你需要经历几个关键步骤，包括数据获取、策略开发、回测、风险管理以及自动化执行。如果你不会这些，那建议使用现成的量化策略，省去不少麻烦，需要的可以加我微信领取。以下是一个简化的流程：

1. 数据获取：使用如`yfinance`、`pandas_datareader`等库从金融数据API获取历史行情数据。
2. 数据预处理：使用`pandas`进行数据清洗和预处理，包括删除缺失值、转换数据类型等。例如，删除空值：
```python
stock_data_cleaned = stock_data.dropna()
```
3. 策略开发：基于市场数据分析结果，开发交易策略。例如，使用双均线策略作为交易信号：
```python
df['SMA'] = df['Close'].rolling(window=50).mean()
df['Signal'] = np.where(df['SMA'] > df['Close'], 1, 0)
```

4. 回测：使用如`backtrader`等回测库对策略进行历史数据回测，评估策略性能。
5. 风险管理：设置止损、止盈点，控制仓位大小，以管理交易风险。
6. 自动化执行：在策略开发和回测完成后，你可以将策略自动化，使用如`pyAlgoTrade`等库来执行交易。
7. 监控和优化：在实盘交易中持续监控策略的表现，并根据市场变化进行优化。

请注意，期货交易涉及高风险，自动化交易策略需要充分测试和风险评估。此外，由于市场变化和个人投资策略的不同，任何交易策略都需要经过充分的测试和风险评估。在实际操作前应进行充分的学习和实践，并考虑到可能的亏损。

最后提醒你一下，市面上很多量化交易平台是收费的，但有的是可以免费配置的，需要花精力去研究。要是想图省事，快速给自己配置上量化自动交易，可以及时通过电话或微信联系我，我这里有国内大牌期货公司对接好的现成量化平台，还有多款实战验证过的优质量化策略，直接就能用。