根据提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结： 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，以识别拥挤度较高和较低的行业[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 量化因子与构建方式 报告未涉及具体的量化因子构建内容。 模型的回测效果 报告未提供量化模型的回测效果指标取值。 因子的回测效果 报告未提供量化因子的回测效果指标取值。

根据提供的研报内容，总结其中涉及的量化模型与因子如下： 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，以识别拥挤度较高和较低的行业[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，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 报告未明确描述独立因子的构建思路与过程。 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。

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，以识别拥挤度较高和较低的行业[3] * **模型具体构建过程**：报告未详细说明该模型的具体构建步骤和计算公式 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步骤和计算公式，但提及其核心是计算溢价率的Z-score值 量化因子与构建方式 *报告本部分未提及具体的量化因子构建内容* 模型的回测效果 *报告本部分未提供量化模型的回测效果指标取值* 因子的回测效果 *报告本部分未提供量化因子的回测效果指标取值* 模型/因子的应用与观测结果 1. **行业拥挤度监测模型的应用结果**[3] * **观测日期**：前一交易日（相对于报告数据截止日2025/10/13）[3][5] * **拥挤度较高行业**：电力设备、电子、有色金属[3] * **拥挤度较低行业**：传媒、社会服务[3] * **拥挤度变动较大行业**：环保、钢铁、非银金融[3] 2. **溢价率 Z-score 模型的应用结果**[4][14] * **建议关注的ETF产品（存在潜在套利机会）**：[14] * 日本东证指数ETF (513800.SH) * 500成长ETF (159620.SZ) * 日经ETF (159866.SZ) * 日经ETF (513520.SH) * 红利低波ETF新华 (560890.SH)

核心观点 - 当前量化择时模型提示小盘风格和价值风格占优信号 [2] - 小盘风格信号强度较弱需观察 但价值风格信号强度进一步上升 [2] - 在历史关税冲击背景下 小盘指数虽初期跌幅更大但后续反弹力度更强 展现出更强韧性 [2] - 市场情绪指标数值为1.75 较9月26日的1.85出现小幅下降 观点偏空 [8] 市场情绪模型观点 - 市场情绪指标数值为1.75 较9月26日周五的1.85出现小幅下降 [8] - 价量一致性保持高位运行 资金关注度与标的涨幅具有较高相关性 显示资金高活跃度和高参与度 [3] - 科创50相对万得全A成交占比保持上升趋势 说明当前市场风险偏好较高 [3] - 行业间交易波动率继续回落 表明资金切换活跃度进一步下降 资金流动放慢 [3] - 行业涨跌趋势出现回升 表明资金在行业观点分歧有所下降 市场对行业短期价值判断一致性提升 [3] - 融资余额占比继续上升 意味着市场杠杆资金情绪进一步上升 反映投资者风险偏好不断上升 [3] - RSI指标出现回升 短期超买后的回调压力边际缓解 前期获利盘了结节奏放缓 但短期震荡格局未改 [3] - 本周全A成交额较上周小幅上升 市场成交活跃度出现一定水平回升 其中10月9日成交额为近期最高 达26718.18亿人民币 日成交量1529.53亿股 [3] 行业趋势与拥挤度分析 - 根据均线排列模型 银行、钢铁、公用事业、建筑装饰、基础化工等行业短期趋势得分上升趋势靠前 [30] - 有色金属、电力设备、房地产、机械设备、电子是短期趋势最强的行业 其中有色金属当前短期得分为98.31 为短期得分最高行业 [30] - 近期有色金属、煤炭高涨幅同时伴随较高的资金拥挤度 短期需关注估值与情绪回落带来的波动风险 [3] - 汽车、电子等行业资金拥挤度较高但涨幅偏低 显示资金布局稳定 [3] - 医药生物、美容护理等低拥挤度板块涨幅较低 在风险偏好回升时迎来配置机会 适合中长期逐步布局 [3] - 本阶段平均拥挤度最高的行业分别为汽车、环保、房地产、电力设备、电子 拥挤度最低的行业分别为农林牧渔、计算机、国防军工、美容护理、医药生物 [35] 风格择时模型观点 - 当前模型切换提示小盘风格占优信号 但5日RSI相对20日小幅下降 信号提示强度较弱 未来有待进一步观察指标 [2] - 模型维持提示价值风格占优信号 提示强度进一步上升 且5日RSI相对20日大幅下降 未来信号存在进一步加强可能 [2] - 在四次历史关税冲击背景下 小盘指数在冲击当日下跌均大于大盘指数 但在后续中短期表现优于大盘指数 反弹力度更强 展现出更强韧性 [47]

量化模型与构建方式 1. 行业拥挤度监测模型 **模型名称**：行业拥挤度监测模型[3] **模型构建思路**：通过构建行业拥挤度监测模型，对申万一级行业指数的拥挤度进行每日监测，以识别拥挤度较高和较低的行业[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计算步骤，仅提及其功能为监测申万一级行业指数的每日拥挤度水平[3] 2. 溢价率Z-score模型 **模型名称**：溢价率Z-score模型[4] **模型构建思路**：根据溢价率Z-score模型搭建相关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公式和详细计算步骤，仅说明其用于ETF产品筛选和套利机会识别[4] **模型评价**：该模型可用于识别潜在套利机会，但需警惕标的回调风险[4] 量化因子与构建方式 1. 行业拥挤度因子 **因子名称**：行业拥挤度因子[3] **因子构建思路**：通过监测各行业的拥挤度水平，识别当前市场热度较高的行业和热度较低的行业[3] **因子具体构建过程**：报告未提供该因子的具体构建公式和详细计算步骤，但明确该因子应用于申万一级行业指数的拥挤度监测[3] 模型的回测效果 *报告未提供具体模型的回测效果指标数据* 因子的回测效果 *报告未提供具体因子的回测效果指标数据* 监测结果展示 1. 行业拥挤度监测结果 - 电力设备、电子、有色金属拥挤度靠前[3] - 社会服务、食品饮料、商贸零售的拥挤度水平较低[3] - 建材、环保拥挤度变动较大[3] 2. 资金流向监测结果 - 前一交易日主力资金流入医药生物行业[3] - 主力资金流出电子、电力设备行业[3] - 近三个交易日主力资金持续减配电子、电力设备行业[3] 3. ETF产品关注信号 基于溢价率Z-score模型筛选出的建议关注ETF产品包括：中证A500ETF、中证A500ETF龙头、50ETF基金、日经ETF、H股ETF[13]

核心观点 - 报告核心观点为模型切换提示小盘风格占优，同时价值风格保持占优信号且强度进一步上升 [1][2] - 在历史关税冲击背景下，小盘指数虽在冲击当日跌幅大于大盘，但后续中短期表现优于大盘，反弹力度更强，展现出更强韧性 [2] 市场情绪指标 - 截至10月10日，市场情绪指标数值为1.75，较9月26日的1.85出现小幅下降，观点偏空 [2][8] - 本周全A成交额较上周小幅上升，市场成交活跃度出现一定水平回升，其中10月9日成交额为近期最高的26718.18亿人民币，日成交量1529.53亿股 [2][15] - 价量一致性保持高位运行，资金关注度与标的涨幅具有较高相关性，说明资金的高活跃度和高参与度 [2][11] - 科创50相对万得全A成交占比保持上升趋势，说明当前市场的风险偏好较高 [2][11] - 行业间交易波动率继续回落，表明资金切换活跃度进一步下降，资金流动放慢 [2][11] - 行业涨跌趋势出现回升，表明当前资金在行业观点分歧有所下降，市场对行业短期价值判断一致性提升 [2][11] - 融资余额占比继续上升，意味着市场杠杆资金情绪进一步上升，反映投资者风险偏好不断上升 [2][11][27] - RSI指标出现回升，短期超买后的回调压力边际缓解，前期获利盘了结节奏放缓，但短期震荡格局未改 [2][11][29] 行业趋势与拥挤度 - 根据均线排列模型，截至2025年10月10日，银行、钢铁、公用事业、建筑装饰、基础化工等行业短期趋势得分上升趋势靠前 [2][34] - 根据行业短期得分数值，有色金属、电力设备、房地产、机械设备、电子是短期趋势最强的行业，其中有色金属当前短期得分为98.31，为短期得分最高行业 [2][34] - 近期有色金属、煤炭高涨幅同时伴随较高的资金拥挤度，短期需关注估值与情绪回落带来的波动风险 [2][42] - 汽车、电子等行业资金拥挤度较高但涨幅偏低，显示资金布局稳定 [2][42] - 医药生物、美容护理等低拥挤度板块涨幅较低，在风险偏好回升时迎来配置机会，适合中长期逐步布局 [2][42] - 本阶段平均拥挤度最高的行业分别为汽车、环保、房地产、电力设备、电子，拥挤度最低的行业分别为农林牧渔、计算机、国防军工、美容护理、医药生物 [40] 风格择时信号 - 当前模型切换提示小盘风格占优信号，但5日RSI相对20日小幅下降，信号提示强度较弱，未来有待进一步观察 [2][45] - 模型维持提示价值风格占优信号，提示强度进一步上升，且5日RSI相对20日大幅下降，未来信号存在进一步加强可能 [2][45] - 具体数据显示，国证成长/国证价值比值的20日RSI为71.96，60日RSI为71.96，20日相对60日位置为-0.54%，提示价值风格占优 [47] - 申万小盘/申万大盘比值的20日RSI为58.71，60日RSI为58.71，20日相对60日位置为7.24%，提示小盘风格占优 [47]

量化指标观点 - 基于沪深300指数的流动性冲击指标为1.36，低于前一周的1.86，显示市场流动性高于过去一年平均水平1.36倍标准差 [1] - 上证50ETF期权成交量PUT-CALL比率下降至0.85，低于前一周的0.91，表明投资者对上证50ETF短期走势的谨慎程度有所下降 [1] - 上证综指和Wind全A五日平均换手率分别为1.34%和1.91%，处于2005年以来77.44%和81.52%的高分位点，交易活跃度与前期持平 [1] 宏观因子观察 - 上周在岸和离岸人民币汇率周涨幅分别为-0.06%和-0.17% [1] - 中国9月官方制造业PMI为49.8，高于前值49.4，但低于Wind一致预期49.95 [1] - 标普全球中国制造业PMI为51.2，高于前值50.5 [1] 事件驱动分析 - 上周美股市场大幅下行，道琼斯工业指数、标普500指数和纳斯达克指数周收益率分别为-2.73%、-2.43%和-2.53% [2] - 特朗普发表强硬言论，表示考虑对进入美国的产品大幅提高关税，此言论影响美股三大指数收盘全线下跌 [2] - 中国商务部正式实施针对境外稀土物项和技术的出口管制措施，并将14家相关外国实体列入不可靠实体清单 [2] 技术分析信号 - Wind全A指数于9月11日向上突破SAR翻转指标 [3] - 基于Wind二级行业指数的均线强弱指数当前得分为198，处于2023年以来71.9%的高分位点 [3] - 市场情绪模型得分为2分（满分5分），趋势模型信号为正向，加权模型信号为负向 [3] - 上周A股主要指数普遍下跌，上证50指数下跌0.47%，沪深300指数下跌0.51%，中证500指数下跌0.19%，创业板指下跌3.86% [3] - 当前全市场PE（TTM）为22.5倍，处于2005年以来78.0%的高分位点 [3] 因子与行业拥挤度 - 小市值因子拥挤度为0.08，呈现继续下行趋势 [4] - 低估值因子拥挤度为-0.31，高盈利因子拥挤度为-0.18，高盈利增长因子拥挤度为0.19 [4] - 有色金属、电力设备、综合、通信和电子行业的拥挤度相对较高 [4] - 有色金属和钢铁行业的拥挤度上升幅度相对较大 [4]

市场量化指标 - 基于沪深300指数的流动性冲击指标周五为1.86，高于前一周的1.33，显示当前市场流动性高于过去一年平均水平1.86倍标准差 [1] - 上证50ETF期权成交量PUT-CALL比率周五为0.91，低于前一周的1.14，表明投资者对上证50ETF短期走势谨慎程度下降 [1] - 上证综指和Wind全A五日平均换手率分别为1.27%和1.91%，处于2005年以来75.73%和81.47%的分位点，交易活跃度有所下降 [1] 宏观因子 - 上周人民币在岸和离岸汇率周涨幅分别为-0.31%和-0.3% [1] - 上周美股道琼斯工业指数、标普500指数和纳斯达克指数周收益率分别为-0.15%、-0.31%和-0.65% [1] - 1-8月份中国规模以上工业企业实现利润总额46929.7亿元，同比增长0.9%，8月份利润同比由上月下降1.5%转为增长20.4% [1] 技术分析与市场情绪 - Wind全A指数于9月11日向上突破SAR翻转指标 [1] - 基于Wind二级行业指数的均线强弱指数当前市场得分为150，处于2023年以来53.3%的分位点 [1] - 情绪模型得分为1分（满分5分），趋势模型信号为正向，加权模型信号为负向 [1] 市场表现与估值 - 上周上证50指数上涨1.07%，沪深300指数上涨1.07%，中证500指数上涨0.98%，创业板指上涨1.96% [2] - 当前全市场PE（TTM）为22.1倍，处于2005年以来75.3%的分位点 [2] 因子与行业拥挤度 - 小市值因子拥挤度为0.40，低估值因子拥挤度为-0.67，高盈利因子拥挤度为-0.10，高盈利增长因子拥挤度为0.15 [2] - 有色金属、通信、综合、电力设备和电子的行业拥挤度相对较高，电力设备和传媒的行业拥挤度上升幅度相对较大 [3]

根据提供的金融工程周报，以下是报告中涉及的量化模型和因子的总结： 量化模型与构建方式 1. 流动性冲击指标 **模型构建思路**：通过计算当前市场流动性相对于历史水平的偏离程度，来评估市场流动性状况[2] **模型具体构建过程**：基于沪深300指数构建，计算当前流动性相对于过去一年平均水平的标准化偏差[2] **模型评价**：该指标越高表明市场流动性越好，高于历史平均水平[2] 2. PUT-CALL比率模型 **模型构建思路**：通过上证50ETF期权成交量中认沽期权与认购期权的比率来反映市场情绪[2] **模型具体构建过程**：计算认沽期权成交量与认购期权成交量的比值[2] **模型评价**：比率下降表明投资者对短期走势的谨慎程度降低[2] 3. 换手率指标模型 **模型构建思路**：使用五日平均换手率来度量市场交易活跃度[2] **模型具体构建过程**：分别计算上证综指和Wind全A的五日平均换手率，并与历史分位点进行比较[2] **模型评价**：换手率分位点较高时表明交易活跃度相对历史水平有所下降[2] 4. SAR指标模型 **模型构建思路**：抛物线转向指标，用于识别市场趋势的转折点[10] **模型具体构建过程**：Wind全A指数于9月11日向上突破翻转指标，产生买入信号[10][12] **模型评价**：该指标继续维持正向信号，表明趋势向好[10] 5. 均线强弱指数模型 **模型构建思路**：通过Wind二级行业指数计算市场整体技术面强弱程度[10] **模型具体构建过程**：基于均线系统构建综合得分，当前市场得分为150，处于2023年以来的53.3%分位点[10][16] **模型评价**：指数下降至近50%分位点，出现震荡趋势[10] 6. 情绪择时模型 **模型构建思路**：基于涨跌停板相关因子构建的情绪择时指标[10] **模型具体构建过程**：包含趋势模型和加权模型两个子模型，当前情绪模型得分为1分（满分5分）[10][13] **模型评价**：情绪模型较上周有所降低，趋势模型信号为正向，加权模型信号为负向[10] 7. 情绪因子细分模型 **模型构建思路**：通过多个细分情绪因子综合刻画市场情绪强弱[14] **模型具体构建过程**：包含净涨停占比、跌停次日收益、涨停板占比、跌停板占比、高频打板收益等五个细分因子[14] **模型具体构建过程**：各因子信号分别为：净涨停占比0、跌停次日收益0、涨停板占比0、跌停板占比0、高频打板收益1[14] 8. 因子拥挤度模型 **模型构建思路**：度量因子投资资金过度集中导致的收益稳定性下降现象[15] **模型具体构建过程**：使用估值价差、配对相关性、长期收益反转、因子波动率四个指标综合度量因子拥挤程度[15] **模型具体构建过程**：综合打分公式为四个分项指标的综合评估[15][18] 9. 行业拥挤度模型 **模型构建思路**：评估各行业板块的资金拥挤程度[21] **模型具体构建过程**：基于多维指标构建行业拥挤度评分体系[21] **模型评价**：拥挤度较高的行业可能存在回调风险[21] 模型的回测效果 流动性冲击指标 - 当前值：1.86[2] - 前一周值：1.33[2] PUT-CALL比率模型 - 当前值：0.91[2] - 前一周值：1.14[2] 换手率指标模型 - 上证综指五日平均换手率：1.27%，处于2005年以来75.73%分位点[2] - Wind全A五日平均换手率：1.91%，处于2005年以来81.47%分位点[2] 均线强弱指数模型 - 当前得分：150[10] - 历史分位点：53.3%（2023年以来）[10] 情绪择时模型 - 情绪模型得分：1分（满分5分）[10] - 趋势模型信号：正向[10] - 加权模型信号：负向[10] 量化因子与构建方式 1. 小市值因子 **因子构建思路**：基于市值规模选股的有效因子[18] **因子具体构建过程**：作为常见选股因子之一，其拥挤度通过复合指标评估[18] 2. 低估值因子 **因子构建思路**：基于估值水平选股的有效因子[18] **因子具体构建过程**：作为常见选股因子之一，其拥挤度通过复合指标评估[18] 3. 高盈利因子 **因子构建思路**：基于盈利能力选股的有效因子[18] **因子具体构建过程**：作为常见选股因子之一，其拥挤度通过复合指标评估[18] 4. 高盈利增长因子 **因子构建思路**：基于盈利增长能力选股的有效因子[18] **因子具体构建过程**：作为常见选股因子之一，其拥挤度通过复合指标评估[18] 5. 情绪细分因子 **因子构建思路**：通过市场微观结构数据构建情绪监测因子[14] **因子具体构建过程**：包含净涨停占比、跌停次日收益、涨停板占比、跌停板占比、高频打板收益等五个细分因子[14] 因子的回测效果 因子拥挤度指标（2025年9月26日） 小市值因子 - 估值价差：1.08[18] - 配对相关性：0.06[18] - 市场波动：-0.42[18] - 收益反转：0.85[18] - 综合打分：0.40[18] 低估值因子 - 估值价差：-1.25[18] - 配对相关性：-0.03[18] - 市场波动：-0.09[18] - 收益反转：-1.32[18] - 综合打分：-0.67[18] 高盈利因子 - 估值价差：-0.17[18] - 配对相关性：0.14[18] - 市场波动：-0.84[18] - 收益反转：0.48[18] - 综合打分：-0.10[18] 高盈利增长因子 - 估值价差：1.91[18] - 配对相关性：0.46[18] - 市场波动：-0.94[18] - 收益反转：-0.82[18] - 综合打分：0.15[18] 行业拥挤度指标（2025年9月26日） 高拥挤度行业 - 有色金属：1.58[18][23] - 通信：1.40[18][23] - 综合：1.38[18][23] - 电力设备：1.19[18][23] - 电子：0.97[18][23] 拥挤度变化较大行业 - 电力设备：从-0.06上升至1.19，变化1.25[24] - 国防军工：从0.35下降至-0.77，变化-1.12[24] - 传媒：从-1.00上升至-0.66，变化0.34[24] - 电子：从0.65上升至0.97，变化0.32[24]

根据您提供的研报内容，经过全面梳理，总结如下： 量化模型与构建方式 1. **模型/因子名称**：行业拥挤度模型[3][17] **构建思路**：使用马氏距离来衡量行业指数在价格和成交金额变动上的综合偏离程度，以识别短期交易过热或过冷的行业[3][17] **具体构建过程**： 1. 选取各行业指数最近一周的价格变动数据和成交金额变动数据作为两个特征维度[3] 2. 计算所有行业这两个特征维度所构成数据集的协方差矩阵 3. 对于每一个行业，计算其价格变动和成交金额变动向量到数据集中心点（假设为均值向量）的马氏距离，公式为： $$D_M(\vec{x}) = \sqrt{(\vec{x} - \vec{\mu})^T \Sigma^{-1} (\vec{x} - \vec{\mu})}$$ 其中，$\vec{x}$ 代表某个行业的价格与成交金额变动向量，$\vec{\mu}$ 代表所有行业变动的均值向量，$\Sigma$ 代表所有行业变动的协方差矩阵[17] 4. 将结果绘制在散点图上（价格变动为X轴，成交金额变动为Y轴），并绘制出置信水平为99%的椭圆边界[17] 5. 位于第一象限且椭圆外的点被视为短期显著拥挤的行业（价量齐升且偏离度过大）[17] 模型的回测效果 （报告中未提供行业拥挤度模型的具体回测指标数值） 量化因子与构建方式 （报告中未涉及其他独立的量化因子构建） 因子的回测效果 （报告中未提供任何因子的具体回测指标数值） **注**：本报告核心内容为市场数据描述与复盘，仅包含一个用于衡量行业拥挤度的模型，未涉及其他量化因子或模型的构建与测试[1][2][3][8][9][12][13][14][17]