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：报告未详细说明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，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：报告未详细说明该模型的具体构建过程和公式 * 模型评价：该模型可用于提供潜在套利机会的标的，但需警惕标的回调风险[4] 量化因子与构建方式 报告未明确描述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。 其他相关数据 报告展示了基于模型的部分监测结果，但非模型本身的量化回测指标： * 行业拥挤度监测结果：前一交易日，电力设备、环保行业拥挤度靠前；非银金融、家用电器行业拥挤度水平较低；银行、综合行业拥挤度变动幅度较大[3] * 主力资金流向结果：前一交易日主力资金流入电力设备行业，流出计算机、电子行业；近三个交易日主力资金减配电子、计算机行业，增配煤炭行业[3] * ETF产品关注信号结果：基于溢价率Z-score模型，建议关注的ETF产品包括红利低波ETF新华、国企共赢ETF、地产ETF、沙特ETF、ESGETF等[14]