要实现期货程序化交易，需要进行以下步骤：

1. 数据获取：首先，需要获取与期货相关的市场数据，包括行情数据、交易数据等。可以通过API接口、数据订阅服务或者网络爬虫等方式获取数据。

2. 数据处理：获取到的原始数据可能会存在噪声或者需要进行预处理，例如数据清洗、去除异常值、格式转换等。同时，还可以进行数据特征提取和变换，以便后续模型的建立和优化。

3. 策略开发：根据自己的交易策略，编写程序化交易的算法。策略可以基于技术指标、基本面分析、机器学习等方法。在编写策略时，应该考虑风险管理、资金管理和交易执行等因素。

4. 回测：使用历史数据对编写的策略进行回测，评估其在过去的表现。回测可以帮助你了解策略的潜在盈利能力和风险水平，发现策略的不足之处，并进行相应的优化。

5. 交易执行：在实际交易中，程序需要连接到期货交易所或者经纪商的交易接口，通过编程实现自动下单、撤单、查询持仓等操作。需要注意的是，程序化交易需要遵守相关的交易规则和法律法规，确保合规性。

6. 实时监控和风控：为了保证交易的安全性和稳定性，程序化交易系统需要实时监控市场行情和交易情况，并进行风险控制。可以设置止损、止盈、风险警报等机制，以避免大额亏损。

7. 策略优化和更新：根据实际交易结果和市场变化，对编写的策略进行优化和更新。可以通过参数调整、模型更新、策略组合等方式来提高交易的效果和稳定性。

需要注意的是，期货程序化交易涉及到金融市场和投资风险，需要有一定的金融知识和交易经验。在编写程序化交易策略时，应该量化自己的交易思路，合理控制风险，并进行充分的测试和验证。