量化模型与因子总结 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： 通过量化方法对申万一级行业指数的拥挤程度进行每日监测，以识别市场热度较高的行业和热度较低的行业[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步骤，仅提及了其监测结果和应用[3] 2. 模型名称：溢价率 Z-score 模型[4] * 模型构建思路： 通过计算ETF溢价率的Z-score值，来识别存在潜在套利机会的ETF标的，同时提示标的回调风险[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步骤，仅提及了其应用目的[4] 模型的回测效果 报告未提供上述模型的量化回测效果指标（如年化收益率、夏普比率、信息比率IR、最大回撤等）[1][2][3][4][5][6][7][8][9][11][12][13] 量化因子与构建方式 报告未明确提及具体的量化因子及其构建方式[1][2][3][4][5][6][7][8][9][11][12][13] 因子的回测效果 报告未提供任何量化因子的回测效果指标[1][2][3][4][5][6][7][8][9][11][12][13]