根据研报内容，总结如下： 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：通过构建模型，对申万一级行业指数的拥挤度进行每日监测，以识别拥挤度较高或较低的行业[3] * 模型具体构建过程：报告未提供该模型的具体构建过程和公式 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，搭建ETF产品筛选信号模型，以识别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过程和公式 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：用于衡量申万一级行业指数的交易拥挤程度[3] * 因子具体构建过程：报告未提供该因子的具体构建过程和公式 * 因子评价：拥挤度较高的行业可能意味着风险积聚，拥挤度较低的行业可能值得关注[3] 2. 因子名称：溢价率 Z-score[4] * 因子构建思路：用于识别ETF价格相对于其净值是否存在显著偏离，从而提示套利机会或回调风险[4] * 因子具体构建过程：报告未提供该因子的具体构建过程和公式 * 因子评价：该因子有助于发现潜在的套利机会，但同时也需警惕标的回调风险[4] 模型的回测效果 （报告未提供相关模型的回测效果指标取值） 因子的回测效果 （报告未提供相关因子的回测效果指标取值） 模型/因子的应用结果 1. 行业拥挤度监测模型应用结果[3] * 监测日期：2025年10月29日的前一交易日[3] * 拥挤度较高行业：电力设备、有色金属[3] * 拥挤度较低行业：食品饮料、社会服务[3] * 拥挤度变动较大行业：非银金融、家用电器[3] 2. 溢价率 Z-score 模型应用结果[14] * 生成建议关注的ETF产品列表（基于模型信号）[14]： * 中证A500ETF天弘 (159360.SZ) * 中证1000ETF增强 (561280.SH) * 化工50ETF (516120.SH) * 创业板价值ETF (159966.SZ) * 银行ETF优选 (517900.SH)