商品期货交易数学建模是通过数学方法对商品期货市场进行分析和预测的过程。该建模过程可以分为以下几个步骤：

1. 数据收集：收集与商品期货交易相关的数据，包括历史价格、成交量、持仓量、市场新闻等信息。

2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗和整理，包括去除异常值、填补缺失值等处理。

3. 特征工程：根据商品期货市场的特点和交易规律，提取相关特征。常见的特征包括技术指标（如均线、MACD等）、市场情绪指标（如投资者关注度、情绪指数等）等。

4. 建立数学模型：根据收集到的数据和特征，选择适当的数学模型来描述商品期货市场的变动趋势。常见的数学模型包括时间序列模型（如ARIMA、GARCH等）、回归模型（如线性回归、逻辑回归等）等。

5. 参数估计：对所选定的数学模型进行参数估计，通过最小二乘法、极大似然估计等方法来获得模型的参数值。

6. 模型评估：通过使用历史数据进行模型的验证和评估，比较模型预测结果与实际观测值的差异，并使用适当的评估指标（如均方根误差、平均绝对误差等）来评估模型的预测能力。

7. 模型应用：利用建立好的数学模型进行商品期货市场的预测和分析，为投资者提供决策参考。

需要注意的是，在商品期货交易数学建模过程中，应遵守相关法律法规和道德规范，确保结果中不包含政治、seqing、db和暴力等内容。