根据提供的金融工程周报，以下是报告中涉及的量化模型和因子的总结： 量化模型与构建方式 1. 流动性冲击指标 模型构建思路：通过计算当前市场流动性相对于历史水平的偏离程度，来评估市场流动性状况[2] 模型具体构建过程：基于沪深300指数构建，计算当前流动性相对于过去一年平均水平的标准化偏差[2] 模型评价：该指标越高表明市场流动性越好，高于历史平均水平[2] 2. PUT-CALL比率模型 模型构建思路：通过上证50ETF期权成交量中认沽期权与认购期权的比率来反映市场情绪[2] 模型具体构建过程：计算认沽期权成交量与认购期权成交量的比值[2] 模型评价：比率下降表明投资者对短期走势的谨慎程度降低[2] 3. 换手率指标模型 模型构建思路：使用五日平均换手率来度量市场交易活跃度[2] 模型具体构建过程：分别计算上证综指和Wind全A的五日平均换手率，并与历史分位点进行比较[2] 模型评价：换手率分位点较高时表明交易活跃度相对历史水平有所下降[2] 4. SAR指标模型 模型构建思路：抛物线转向指标，用于识别市场趋势的转折点[10] 模型具体构建过程：Wind全A指数于9月11日向上突破翻转指标，产生买入信号[10][12] 模型评价：该指标继续维持正向信号，表明趋势向好[10] 5. 均线强弱指数模型 模型构建思路：通过Wind二级行业指数计算市场整体技术面强弱程度[10] 模型具体构建过程：基于均线系统构建综合得分，当前市场得分为150，处于2023年以来的53.3%分位点[10][16] 模型评价：指数下降至近50%分位点，出现震荡趋势[10] 6. 情绪择时模型 模型构建思路：基于涨跌停板相关因子构建的情绪择时指标[10] 模型具体构建过程：包含趋势模型和加权模型两个子模型，当前情绪模型得分为1分（满分5分）[10][13] 模型评价：情绪模型较上周有所降低，趋势模型信号为正向，加权模型信号为负向[10] 7. 情绪因子细分模型 模型构建思路：通过多个细分情绪因子综合刻画市场情绪强弱[14] 模型具体构建过程：包含净涨停占比、跌停次日收益、涨停板占比、跌停板占比、高频打板收益等五个细分因子[14] 模型具体构建过程：各因子信号分别为：净涨停占比0、跌停次日收益0、涨停板占比0、跌停板占比0、高频打板收益1[14] 8. 因子拥挤度模型 模型构建思路：度量因子投资资金过度集中导致的收益稳定性下降现象[15] 模型具体构建过程：使用估值价差、配对相关性、长期收益反转、因子波动率四个指标综合度量因子拥挤程度[15] 模型具体构建过程：综合打分公式为四个分项指标的综合评估[15][18] 9. 行业拥挤度模型 模型构建思路：评估各行业板块的资金拥挤程度[21] 模型具体构建过程：基于多维指标构建行业拥挤度评分体系[21] 模型评价：拥挤度较高的行业可能存在回调风险[21] 模型的回测效果 流动性冲击指标 - 当前值：1.86[2] - 前一周值：1.33[2] PUT-CALL比率模型 - 当前值：0.91[2] - 前一周值：1.14[2] 换手率指标模型 - 上证综指五日平均换手率：1.27%，处于2005年以来75.73%分位点[2] - Wind全A五日平均换手率：1.91%，处于2005年以来81.47%分位点[2] 均线强弱指数模型 - 当前得分：150[10] - 历史分位点：53.3%（2023年以来）[10] 情绪择时模型 - 情绪模型得分：1分（满分5分）[10] - 趋势模型信号：正向[10] - 加权模型信号：负向[10] 量化因子与构建方式 1. 小市值因子 因子构建思路：基于市值规模选股的有效因子[18] 因子具体构建过程：作为常见选股因子之一，其拥挤度通过复合指标评估[18] 2. 低估值因子 因子构建思路：基于估值水平选股的有效因子[18] 因子具体构建过程：作为常见选股因子之一，其拥挤度通过复合指标评估[18] 3. 高盈利因子 因子构建思路：基于盈利能力选股的有效因子[18] 因子具体构建过程：作为常见选股因子之一，其拥挤度通过复合指标评估[18] 4. 高盈利增长因子 因子构建思路：基于盈利增长能力选股的有效因子[18] 因子具体构建过程：作为常见选股因子之一，其拥挤度通过复合指标评估[18] 5. 情绪细分因子 因子构建思路：通过市场微观结构数据构建情绪监测因子[14] 因子具体构建过程：包含净涨停占比、跌停次日收益、涨停板占比、跌停板占比、高频打板收益等五个细分因子[14] 因子的回测效果 因子拥挤度指标（2025年9月26日） 小市值因子 - 估值价差：1.08[18] - 配对相关性：0.06[18] - 市场波动：-0.42[18] - 收益反转：0.85[18] - 综合打分：0.40[18] 低估值因子 - 估值价差：-1.25[18] - 配对相关性：-0.03[18] - 市场波动：-0.09[18] - 收益反转：-1.32[18] - 综合打分：-0.67[18] 高盈利因子 - 估值价差：-0.17[18] - 配对相关性：0.14[18] - 市场波动：-0.84[18] - 收益反转：0.48[18] - 综合打分：-0.10[18] 高盈利增长因子 - 估值价差：1.91[18] - 配对相关性：0.46[18] - 市场波动：-0.94[18] - 收益反转：-0.82[18] - 综合打分：0.15[18] 行业拥挤度指标（2025年9月26日） 高拥挤度行业 - 有色金属：1.58[18][23] - 通信：1.40[18][23] - 综合：1.38[18][23] - 电力设备：1.19[18][23] - 电子：0.97[18][23] 拥挤度变化较大行业 - 电力设备：从-0.06上升至1.19，变化1.25[24] - 国防军工：从0.35下降至-0.77，变化-1.12[24] - 传媒：从-1.00上升至-0.66，变化0.34[24] - 电子：从0.65上升至0.97，变化0.32[24]