7.实盘交易：经过回测和验证的模型和策略可以进行实盘交易，利用量化交易系统进行自动化交易，提高交易效率和执行力。
黄金投资的量化交易策略和模型构建可以包括以下几个方面的内容：
1. 数据采集和清洗：从不同的金融数据源，如交易所、金融新闻等获取和采集黄金价格、交易量、基本面指标等相关数据，并对数据进行清洗和处理，确保数据的准确性和一致性。
2. 技术指标选择：选择适合黄金投资的技术指标，如移动平均线、相对强弱指标（RSI）、布林带等，用于判断市场的趋势和买卖信号。
3. 基本面分析：考虑黄金市场的宏观经济因素和基本面情况，如通胀率、经济增长预期、利率等指标，并将其纳入模型中进行分析和影响因素的权重计算。
4. 风险管理：根据投资者的风险承受能力和目标收益率，制定相应的风险管理策略，包括仓位控制、止损设置、盈亏比控制等。
5. 模型构建和优化：根据以上步骤得到的数据和指标，建立黄金投资的量化交易模型，可以采用机器学习、神经网络等方法进行模型构建和优化，为交易提供预测和决策支持。
6. 回测和验证：使用历史数据对模型进行回测和验证，评估其在历史数据上的表现和盈亏情况，进一步优化模型和策略。
7. 实盘交易：经过回测和验证的模型和策略可以进行实盘交易，利用量化交易系统进行自动化交易，提高交易效率和执行力。
以上是黄金投资的量化交易策略和模型构建的一般步骤，具体的策略和模型可以根据个人的投资目标和风险偏好进行个性化定制和调整。