量化模型与构建方式 1 模型名称：行业拥挤度监测模型 模型构建思路： 通过监测申万一级行业指数的拥挤度，识别当前市场过热或过冷的行业，为投资决策提供参考[3] 模型具体构建过程： 模型每日计算各行业的拥挤度水平，具体计算方式未详细说明，但会输出各行业的拥挤度排名及变动情况[3] 2 模型名称：溢价率Z-score模型 模型构建思路： 通过计算ETF溢价率的Z-score值，识别存在潜在套利机会的ETF产品，同时提示回调风险[4] 模型具体构建过程： 模型滚动计算ETF溢价率的Z-score值，具体公式未详细说明，但会基于Z-score值生成ETF产品的关注信号[4] 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： 用于衡量申万一级行业指数的市场拥挤程度，帮助识别行业过热或过冷状态[3] 因子具体构建过程： 因子每日计算各行业的拥挤度，具体计算方式未详细说明，但会输出拥挤度排名及变动情况[3] 2 因子名称：溢价率Z-score因子 因子构建思路： 用于衡量ETF溢价率相对于历史水平的偏离程度，识别潜在套利机会[4] 因子具体构建过程： 因子滚动计算ETF溢价率的Z-score值，具体公式未详细说明，但会基于Z-score值生成ETF产品的关注信号[4] 模型的回测效果 （无相关内容） 因子的回测效果 （无相关内容）