根据提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结： 量化因子与构建方式 1. 因子名称：行业拥挤度因子 因子构建思路：通过计算行业指数最近一周价格和成交金额变动的马氏距离来衡量交易拥挤程度[3][15] 因子具体构建过程： - 使用价格和成交金额变动的马氏距离构建拥挤度指标 - 将行业划分为四个象限：第1象限为价量齐升，第3象限为价量齐跌 - 椭圆外的点表示价格与成交金额偏离度置信水平超过99%的行业，第1象限椭圆外的点表示短期显著拥挤的行业[15] 因子评价：该因子能有效识别短期交易过热或过冷的行业 2. 因子名称：行业估值因子 因子构建思路：基于行业PE分位数构建估值因子[13] 因子具体构建过程： - 计算各行业当前PE值 - 统计各行业PE自2019年以来的分位数[13] 因子评价：该因子能反映行业相对估值水平 3. 因子名称：宽基指数估值因子 因子构建思路：基于宽基指数PE分位数构建估值因子[8] 因子具体构建过程： - 计算主要宽基指数（沪深300、中证500、创业板指、科创50）的PE值 - 统计各指数PE自2019年以来的分位数[8] 因子的回测效果 1. 行业拥挤度因子： - 上周显著拥挤行业：美容护理、食品饮料[16] 2. 行业估值因子： - PE最高行业：计算机(82.21)、国防军工(70.96)、电子(60.18) - PE最低行业：银行(6.11)、建筑装饰(9.68)、煤炭(11.26) - PE分位数最高行业：钢铁、建筑材料、机械设备(均为100%) - PE分位数最低行业：公用事业(5%)、食品饮料(12%)、社会服务(12%)[13] 3. 宽基指数估值因子： - 沪深300 PE：12.82倍(分位数69%) - 中证500 PE：29.29倍(分位数92%) - 创业板指 PE：34.13倍(分位数30%) - 科创50 PE：113.84倍(分位数100%)[8] [1][2][3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13][14][15][16][17][18][19][20][21][22][23][24][25][26][27][28][29]