随着市场经济的发展，期货交易作为一种现代投资手段，对经济的发展日益起着重要的作用。随之产生的风险成为投资者不得不面临的问题。如何尽可能地降低期货交易产生的风险，以获取最大的利润，成为值得广泛关注的研究内容。由于影响期货价格的因素很复杂，包括商品供求状况、经济波动周期、金融货币因素和政策因素、大户的操纵和投机心理等。期货的市场行为较之股票、债券而言具有更大的投机性，给期货风险控制研究带来许多困难。本文探讨了实现期货风险控制的方法和技术路线，通过价格、持仓和资金三个方面的指标反映期货风险，设计了一个集数据仓库、联机分析处理(OLAP)技术和数据挖掘为一体的决策支持原型系统。给出了原型系统的模块划分和框架设计，介绍了利用关系数据库构建数据仓库和多维模型的实现技术，利用关联规则分析和聚类分析等数据挖掘算法，对资金、价格、持仓等一系列单项指标进行实证分析，将挖掘出的知识应用于系统，为相关决策提供帮助。