期货超跌反弹量化程序思路：模型构建、策略制定和回测优化

数据收集和处理：收集期货市场的历史数据，包括期货价格、成交量、持仓量等指标，并进行数据清洗、处理和预处理。

构建模型：根据历史数据，可以利用机器学习、深度学习等方法构建预测模型。常用的模型包括线性回归、支持向量机、随机森林、神经网络等。

制定策略：根据模型的预测结果，制定交易策略。例如，当期货价格出现超跌时，可以设置买入信号，当价格反弹时，可以设置卖出信号。

回测和优化：使用历史数据进行回测，评估交易策略的表现，并对策略进行优化，提高收益率和风险控制能力。

实际操作：在实际操作中，需要根据策略执行交易，并根据市场情况及时调整策略。同时，需要进行风险管理，控制交易风险，保证交易的长期稳定性和盈利能力。