量化模型与构建方式 1. 行业拥挤度监测模型 模型名称：行业拥挤度监测模型[3] 模型构建思路：通过构建行业拥挤度监测模型，对申万一级行业指数的拥挤度进行每日监测，以识别拥挤度较高和较低的行业[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计算步骤，仅提及其功能为监测申万一级行业指数的每日拥挤度水平[3] 2. 溢价率Z-score模型 模型名称：溢价率Z-score模型[4] 模型构建思路：根据溢价率Z-score模型搭建相关ETF产品筛选信号模型，通过滚动测算提供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计算步骤，仅说明其用于ETF产品筛选和套利机会识别[4] 模型评价：该模型可用于识别潜在套利机会，但需警惕标的回调风险[4] 量化因子与构建方式 1. 行业拥挤度因子 因子名称：行业拥挤度因子[3] 因子构建思路：通过监测各行业的拥挤度水平，识别当前市场热度较高的行业和热度较低的行业[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计算步骤，但明确该因子应用于申万一级行业指数的拥挤度监测[3] 模型的回测效果 报告未提供具体模型的回测效果指标数据 因子的回测效果 报告未提供具体因子的回测效果指标数据 监测结果展示 1. 行业拥挤度监测结果 - 电力设备、电子、有色金属拥挤度靠前[3] - 社会服务、食品饮料、商贸零售的拥挤度水平较低[3] - 建材、环保拥挤度变动较大[3] 2. 资金流向监测结果 - 前一交易日主力资金流入医药生物行业[3] - 主力资金流出电子、电力设备行业[3] - 近三个交易日主力资金持续减配电子、电力设备行业[3] 3. ETF产品关注信号 基于溢价率Z-score模型筛选出的建议关注ETF产品包括：中证A500ETF、中证A500ETF龙头、50ETF基金、日经ETF、H股ETF[13]