根据研报内容，总结如下： 量化模型与构建方式 1. 模型名称：行业拥挤度监测模型[3] * 模型构建思路：对申万一级行业指数的拥挤度进行每日监测，以识别交易过热或过冷的行业[3] * 模型具体构建过程：报告未提供该模型的具体构建公式和详细过程[3] 2. 模型名称：溢价率 Z-score 模型[4] * 模型构建思路：通过滚动测算ETF的溢价率Z-score，来筛选存在潜在套利机会的标的[4] * 模型具体构建过程：报告未提供该模型的具体构建公式和详细过程[4] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：行业拥挤度[3] * 因子构建思路：通过综合指标衡量特定行业的交易热度[3] * 因子具体构建过程：报告未提供该因子的具体构建公式和详细过程[3] 2. 因子名称：溢价率 Z-score[4] * 因子构建思路：衡量ETF市价相对于其净值（IOPV）的偏离程度，并经过标准化处理[4] * 因子具体构建过程：报告未提供该因子的具体构建公式和详细过程[4] 模型的回测效果 （报告未提供相关模型的回测效果指标取值） 因子的回测效果 （报告未提供相关因子的回测效果指标取值）