期货线性回归交易是一种基于统计学原理的交易策略，通过使用线性回归模型来预测期货价格的走势，以此进行交易决策。

线性回归模型是一种利用自变量与因变量之间的线性关系进行预测的统计模型。在期货线性回归交易中，自变量通常是与期货价格相关的因素，比如市场指数、供需关系、经济数据等；而因变量则是期货价格本身。通过收集历史数据，可以建立一个线性回归模型，用以预测未来期货价格的变化。

在实际交易中，首先需要选择合适的自变量和因变量。自变量的选择需要基于相关性分析和经验判断，以找到与期货价格相关性较高的因素。然后，将历史数据输入到线性回归模型中进行拟合，得到模型的参数。通过对模型的分析，可以根据预测结果制定交易策略，如买进、卖出或持有期货合约。

然而，线性回归模型并不能完全准确地预测未来的期货价格，因为期货市场受到多种因素的影响，包括宏观经济因素、政治因素、自然灾害等。因此，在实际交易中，还需要结合其他技术分析方法和风险管理策略，以降低交易风险。

总的来说，期货线性回归交易是一种利用线性回归模型预测期货价格走势的交易策略。通过选择合适的自变量和因变量，并利用历史数据建立线性回归模型，可以进行期货交易决策。然而，需要注意的是，线性回归模型仅是一种工具，不能完全准确地预测期货价格的变化，因此在实际交易中还需要综合考虑其他因素。