期货交易技术分析实验是通过对历史期货价格数据进行分析和研究，以预测未来价格走势的实验。该实验主要包括以下步骤：

1. 数据收集：收集所需的历史期货价格数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价等信息。这些数据可以从交易所、金融机构或专业数据提供商获得。

2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。清洗包括去除重复数据、处理缺失数据等。

3. 技术指标选择：根据研究目的和交易策略，选择适当的技术指标进行分析。常用的技术指标包括移动平均线、相对强弱指数、随机指标等。

4. 数据分析：利用选定的技术指标对历史数据进行分析，寻找价格走势的规律和趋势。这可能涉及到统计分析、图表分析和模型建立等方法。

5. 交易策略制定：基于数据分析的结果，制定相应的交易策略。这包括确定买入、卖出和止损点位，确定持仓时间和仓位管理等。

6. 回测和模拟交易：使用历史数据对制定的交易策略进行回测和模拟交易。回测是将交易策略应用于历史数据，评估其盈利能力和风险水平。模拟交易则是在实时市场模拟环境中进行交易，观察交易策略的实际表现。

7. 结果评估：根据回测和模拟交易的结果，评估交易策略的有效性和可行性。这包括考虑盈亏比、胜率、zuida回撤等指标，以及与市场表现的比较。

8. 优化和改进：根据结果评估的反馈，对交易策略进行优化和改进。这可能涉及到调整参数、添加新的指标或改变交易规则等。

9. 风险控制：在实际交易中，应考虑风险控制措施，如设置止损点位、合理分配资金、严格执行交易纪律等。

综上所述，期货交易技术分析实验是一个基于历史数据的研究过程，通过分析和研究期货价格走势，制定交易策略，以期获得更好的交易结果。