根据提供的研报内容，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的溢价率Z-score，来搭建ETF产品筛选信号模型，以发现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 报告未明确提及具体的量化因子构建方式。 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、最大回撤等）。 因子的回测效果 报告未提供具体因子的测试结果取值。 其他相关数据 * 行业拥挤度监测结果：监测显示，前一交易日电力设备、环保行业拥挤度靠前，非银金融行业拥挤度水平较低；环保、煤炭、石化行业拥挤度变动较大[3] * 资金流向数据：报告提供了特定日期各类ETF（如宽基ETF、行业主题ETF等）的资金净流入/流出数据，以及近三个交易日申万一级行业指数的主力资金净流入额[5][12] * ETF产品关注信号：基于模型，报告列出了建议关注的ETF产品清单，包括沙特ETF、A500指数ETF、豆粕ETF、机器人指数ETF和酒ETF[13]