量化智能期货策略是通过运用数学模型和统计分析等方法，对期货市场进行系统性的、自动化的交易策略设计和执行的一种方法。它的目标是利用大数据和人工智能技术，提高交易的胜率和盈利能力。

在过去的几十年里，量化交易已经成为了金融市场中的一种主流交易方式。相比于传统的人工交易，量化交易具有以下几个明显的优势：首先，量化交易可以在短时间内对大量的数据进行分析和处理，避免了人为因素对交易决策的影响；其次，量化交易可以通过建立模型，准确地控制风险，实现稳定的盈利；最后，量化交易可以实现自动化执行，减少了人力成本和交易延迟，提高了交易效率。

量化智能期货策略的关键在于提高交易的胜率。胜率是指交易策略在一定时间内获得盈利的概率。在量化交易中，通过对历史数据的回测和模拟交易，可以评估和优化交易策略的胜率。一般来说，胜率越高，交易策略的可靠性和盈利能力就越强。

提高交易胜率的关键在于挖掘市场的规律和特征，并建立相应的交易模型。在量化交易中，常用的交易模型有趋势模型、均值回归模型、套利模型等。这些模型通过对市场数据的分析和处理，识别出市场的交易机会，并制定相应的交易策略。

然而，量化交易并非一劳永逸的方法，它也存在一些挑战和限制。首先，市场的变化是非常复杂和多变的，过度依赖历史数据和模型可能导致策略的失效；其次，量化交易需要大量的数据和计算资源支持，对于个人投资者来说，很难达到机构投资者的水平；最后，市场中存在一些非理性的行为和异常波动，这些因素也可能影响交易策略的胜率。

总而言之，量化智能期货策略通过运用数学模型和统计分析等方法，提高了交易的胜率和盈利能力。然而，投资者在使用量化交易策略时需要注意市场的复杂性和非理性因素的影响。只有不断学和改进，才能在期货市场中获得更好的交易结果。