回测是指通过历史市场数据来验证和评估模型的表现，以确定其是否具有实际可行性。在黄金行业中，量化投资模型和回测方法常用的包括以下几种：1.时间序列模型：时间序列模型主要基于历史价格数据，通过统计分析来预测未来价格走势。常用的时间序列模型包括ARIMA模型、GARCH模型等，可用于预测黄金价格的波动和趋势。常用的因子包括经济指标、市场情绪指标、货币政策等，通过使用多因子模型可以更好地解释黄金价格的变动。
量化投资模型是通过使用数学模型和统计方法，对市场中的各种因素进行系统分析和量化计算，以寻找投资机会和制定投资策略的方法。在黄金行业中，量化投资模型可以帮助投资者分析黄金价格、交易量、市场情绪等因素，以预测未来走势，并制定相应的交易策略。
回测方法则用于评估量化投资模型的有效性和盈利能力。回测是指通过历史市场数据来验证和评估模型的表现，以确定其是否具有实际可行性。回测方法可以通过模拟交易执行过程，计算模型在过去市场上的表现，并进行风险评估和策略优化。
在黄金行业中，量化投资模型和回测方法常用的包括以下几种：
1. 时间序列模型：时间序列模型主要基于历史价格数据，通过统计分析来预测未来价格走势。常用的时间序列模型包括ARIMA模型、GARCH模型等，可用于预测黄金价格的波动和趋势。
2. 多因子模型：多因子模型使用多个变量来解释黄金价格的变动，并量化它们之间的关系。常用的因子包括经济指标、市场情绪指标、货币政策等，通过使用多因子模型可以更好地解释黄金价格的变动。
3. 机器学习模型：机器学习模型通过使用大量历史数据和算法来挖掘隐藏的模式和规律，以进行预测和决策。常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、神经网络、随机森林等，可用于黄金价格预测和交易策略制定。
4. 回测方法：回测方法主要用于评估模型的盈利能力和风险水平。常用的回测方法包括样本外测试、滚动回测、交叉验证等，以验证模型在不同市场环境下的表现，并进行策略调整和优化。
综上所述，量化投资模型和回测方法在黄金行业中可以帮助投资者制定有效的投资策略和决策，提高投资效果和风险管理能力。