文华交易模型是一种基于技术分析方法的交易策略模型。它主要通过分析市场中的价格、成交量和其他相关的统计数据，来预测未来的价格走势，从而进行投资和交易决策。

使用文华交易模型主要包含以下几个步骤：

1. 数据收集：首先，需要收集相关的市场数据，包括历史价格数据、成交量数据等。这些数据可以通过互联网、财经website、交易软件等方式获取。

2. 数据准备：在收集到数据后，需要对数据进行整理和清洗，确保数据的准确性和完整性。可以使用Excel等工具对数据进行处理，例如去除异常值、填补缺失值等。

3. 技术指标选择：文华交易模型主要依赖于技术指标的分析。根据自己的交易策略和风险偏好，选择适合的技术指标进行分析。常用的技术指标包括移动平均线、相对强弱指标（RSI）、布林带等。

4. 模型构建：根据选定的技术指标，构建交易模型。可以使用编程语言（如Python、R）或交易软件提供的函数、工具进行模型构建。模型可以是简单的规则型模型，也可以是复杂的机器学习模型。

5. 模型测试和优化：构建好交易模型后，需要进行测试和优化。通过历史数据的回测，评估模型的效果和稳定性。根据测试结果，对模型进行调整和优化，提高其交易的准确性和盈利能力。

6. 实盘交易：在模型测试通过后，可以进行实盘交易。根据模型的信号，执行相应的交易策略，包括买入、卖出、止损等操作。

需要注意的是，文华交易模型是一种辅助工具，不能保证绝对的盈利。在使用过程中需要谨慎评估风险，并结合其他因素进行综合判断。同时，交易决策也需要考虑市场的整体趋势、资金管理等因素，以确保交易的稳定和可持续性。