对于这个问题，答案是既肯定又否定的。

肯定的一面：

• 标准化程度高：期货合约具有标准化的交易规则和交易时间，这使得量化策略更容易实施和测试。
• 数据丰富：期货市场提供了大量历史数据和实时数据，为量化策略的开发和优化提供了丰富的素材。
• 交易成本低：期货交易所的交易费用相对较低，这有助于量化策略的盈利性。

否定的 一面：

• 市场复杂性：期货市场受到多种因素的影响，包括经济、和自然灾害，这使得量化策略的开发和维护具有挑战性。
• 竞争激烈：期货市场上活跃着许多经验丰富的交易员和量化基金，这使得竞争非常激烈。
• 技术门槛高：量化策略的开发和实施需要一定的编程和数学知识，这可能对初学者构成障碍。

适合做量化策略的期货品种

并非所有的期货品种都适合做量化策略。以下是一些适合做量化策略的品种：

• 指数期货：如沪深300期货、纳斯达克100期货等，受宏观经济因素影响较大，趋势性较强。
• 商品期货：如原油期货、黄金期货等，受供需关系和市场情绪影响较大，波动性较大。
• 外汇期货：如美元/日元期货、欧元/美元期货等，受国际经济和因素影响较大，波动性较小。

量化策略的类型

量化策略可以分为以下几类：

• 趋势跟踪策略：利用技术指标识别趋势，并在趋势形成时顺势交易。
• 套利策略：利用不同市场或合约之间的价差，进行无风险套利交易。
• 统计套利策略：利用统计学方法发现市场中的异常现象，并进行套利交易。
• 机器学习策略：利用机器学习算法，构建预测模型，并根据预测结果进行交易。

量化策略的难点

做量化策略并不容易，主要难点在于：

• 数据处理：需要收集、清洗和处理大量数据，以构建量化模型。
• 模型构建：需要设计和开发有效的量化模型，以捕捉市场中的规律和机会。
• 策略优化：需要对量化模型进行优化，以提高其盈利性和鲁棒性。
• 回测和实盘：需要对量化策略进行充分的回测和实盘验证，以确保其稳定性和盈利性。

适合做量化策略的人群

适合做量化策略的人群包括：

• 编程能力强：具有较强的编程能力，能够熟练使用Python、R等编程语言。
• 数学基础好：具有扎实的数学基础，包括统计学、概率论和线性代数等知识。
• 金融知识丰富：对金融市场和期货交易有深入的了解。
• 逻辑思维强：具有严谨的逻辑思维能力，能够清晰地分析和解决问题。

期货量化策略好做与否，取决于个人的能力和经验。对于具有编程能力、数学基础和金融知识的人来说，做量化策略有一定的优势。但需要注意的是，量化策略的开发和维护具有挑战性，需要不断学习和优化才能取得成功。