根据提供的研报内容，总结其中涉及的量化模型与因子如下： 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，以识别市场过热或过冷的行业[3] * 模型具体构建过程：报告未提供该模型具体的构建公式和详细计算步骤，仅提及其输出结果为行业拥挤度水平[3] * 模型评价：报告未提供明确的定性评价 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产品的溢价率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：报告未提供该模型具体的构建公式和详细计算步骤，仅提及其核心是计算溢价率的Z-score[4] * 模型评价：报告未提供明确的定性评价 模型的回测效果 （报告中未提供相关模型的量化回测指标结果） 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：通过模型计算得到，用于衡量申万一级行业的交易拥挤程度[3] * 因子具体构建过程：作为行业拥挤度监测模型的输出结果，但具体计算过程未在报告中披露[3] * 因子评价：报告未提供明确的定性评价 2. 因子名称：溢价率 Z-score[4] * 因子构建思路：用于衡量ETF价格相对于其净值（IOPV）的偏离程度，并经过标准化处理[4] * 因子具体构建过程：作为溢价率 Z-score 模型的核心输入，但具体计算公式未在报告中披露[4] * 因子评价：报告未提供明确的定性评价 因子的回测效果 （报告中未提供相关因子的IC、IR等量化有效性指标结果） 其他相关数据与指标 （以下为报告中展示的监测结果数据，非模型或因子本身的回测表现） * 行业拥挤度监测结果 (数据截止: 2025/9/4)[3][10] * 拥挤度较高行业：有色金属、电力设备 * 拥挤度较低行业：交通运输、煤炭、建筑装饰 * 拥挤度变动较大行业：国防军工、汽车 * 主力资金流向 (近3个交易日合计, 数据截止: 2025/9/4)[2][11] * 主力资金净流出前三大行业：电子(-441.99亿元)、计算机(-423.01亿元)、通信(-286.02亿元) * 主力资金净流入行业：商贸零售(+2.74亿元) * ETF产品关注信号 (基于溢价率 Z-score 模型, 数据截止: 2025/9/4)[4][12] * 建议关注标的：生物医药ETF(159859.SZ)、传媒ETF(159805.SZ)、上证50ETF博时(510710.SH)、国防军工ETF(512810.SH)、集成电路ETF(562820.SH)