在期货预测模型中，有些模型由于其灵活性和普适性，在多种期货品种或多个市场上表现出较强的转化和适应能力。以下是一些具有较强通用性和适应性的期货预测模型：

1. 时间序列分析模型
 自回归移动平均模型（ARMA, AutoRegressive Moving Average）
 广义自回归条件异方差模型（GARCH, Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）及其衍生模型如EGARCH、GJR-GARCH等，这些模型不仅用于价格预测，还适用于波动率预测，对各种期货市场上的价格波动有较好的描述与预测效果。

2. 机器学习和深度学习模型
 随机森林（Random Forests）
 支持向量机（SVM, Support Vector Machines）
 长短期记忆网络（LSTM, Long Short-Term Memory），它们可以捕捉复杂的时间序列特征，并且能够在不同市场环境下进行有效的参数调整和优化，从而适应不同的期货品种。

3. 多元统计套利模型
 协整分析（Cointegration Analysis），用于发现并利用不同期货品种之间的长期均衡关系，以实现跨品种套利策略。

4. 因子模型
 因子模型通过提取影响期货价格的共性因素（如宏观经济指标、行业动态等），为多种期货品种提供一致的定价基础，有助于跨品种预测和投资决策。

5. 卡尔曼滤波器（Kalman Filter）
 该模型能够有效处理动态系统的不确定性问题，在期货市场的价格预测中可以实时更新参数估计，适应市场变化。

6. 基于大数据和文本挖掘的预测模型
 利用新闻事件、社交媒体情绪等非结构化数据，结合传统预测方法构建混合模型，对多市场、多品种期货价格变动进行预测。

需要注意的是，虽然以上模型具有一定的通用性和适应性，但在具体应用时仍需针对每个期货品种的特点和市场特性进行定制化调整和优化。同时，任何预测模型都不能保证绝对准确，交易决策还需要综合考虑其他市场信息和风险管理手段。