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：用于搭建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过程和公式，但提及其核心是计算溢价率的Z-score值 模型的回测效果 （报告中未提供相关模型的量化回测效果指标取值） 量化因子与构建方式 （报告中未明确提及具体的量化因子构建） 因子的回测效果 （报告中未提供相关因子的量化回测效果指标取值） 其他监测结果 * 行业拥挤度监测结果：监测显示，前一交易日电力设备、化工行业拥挤度靠前；计算机、汽车行业拥挤度水平较低；家电、通信行业拥挤度变动较大[3] * 主力资金流动监测结果： * 前一交易日：主力资金流入电力设备；流出医药、电子[3] * 近三个交易日：主力资金减配电子、计算机；增配有色、银行[3] * 具体行业近三日主力资金净流入额数据详见报告图表[12] * ETF资金流动监测结果： * 宽基ETF、行业主题ETF呈净流出，风格策略ETF、跨境ETF呈净流入[5] * 具体ETF产品的日资金净流入/流出数据详见报告表格[6] * ETF产品关注信号：基于溢价率 Z-score 模型，报告列出了部分建议关注的ETF产品清单[13]