量化模型与构建方式 1. **模型名称：行业拥挤度监测模型** - **模型构建思路**：通过监测申万一级行业指数的拥挤度，识别当前市场热点行业和潜在风险行业[4] - **模型具体构建过程**： 1. 基于行业指数价格、成交量、资金流向等数据计算拥挤度 2. 拥挤度指标可能包含波动率、换手率、资金集中度等维度 3. 每日更新各行业拥挤度排名，识别高位和低位行业 - **模型评价**：能够有效识别市场过热行业，辅助规避回调风险 2. **模型名称：溢价率Z-score模型** - **模型构建思路**：通过计算ETF溢价率的Z-score值，筛选存在套利机会的标的[5] - **模型具体构建过程**： 1. 计算ETF溢价率：$$溢价率 = \frac{ETF市价 - ETF净值}{ETF净值} \times 100\%$$ 2. 滚动计算溢价率的Z-score值：$$Z = \frac{X - \mu}{\sigma}$$，其中X为当前溢价率，μ为历史均值，σ为标准差 3. 设置阈值筛选异常溢价标的 - **模型评价**：能够捕捉ETF定价偏差带来的套利机会 量化因子与构建方式 1. **因子名称：行业拥挤度因子** - **因子构建思路**：综合多维度市场数据构建行业拥挤度指标[4] - **因子具体构建过程**： 1. 选取价格动量、成交量、资金流向等基础指标 2. 对各指标进行标准化处理 3. 加权合成最终拥挤度得分 - **因子评价**：能够反映市场情绪和资金集中程度 2. **因子名称：主力资金净流入因子** - **因子构建思路**：通过监测主力资金流向捕捉行业资金动向[11] - **因子具体构建过程**： 1. 计算申万一级行业指数的主力资金净流入额 2. 统计单日及多日累计净流入数据 3. 构建资金流向排名指标 模型的回测效果 1. **行业拥挤度监测模型** - 医药生物、轻工制造、纺织服饰拥挤度最高（前30%分位）[4] - 房地产、电子、家用电器拥挤度最低（后30%分位）[4] 2. **溢价率Z-score模型** - 筛选出科创200ETF、创业板50ETF等关注标的[13] 因子的回测效果 1. **行业拥挤度因子** - 医药生物拥挤度达90%分位以上[10] - 轻工制造拥挤度达85%分位以上[10] 2. **主力资金净流入因子** - 非银金融单日净流入16.2亿元[11] - 传媒单日净流入12.43亿元[11] - 计算机单日净流出20.08亿元[11]

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；模型构建思路：通过监测申万一级行业指数的拥挤度，识别行业投资机会；模型具体构建过程：每日计算各行业拥挤度指标，包括主力资金流动、价格波动等维度，综合评估行业热度[4] 2. 模型名称：溢价率Z-score模型；模型构建思路：通过滚动测算ETF产品的溢价率Z值，筛选存在套利机会的标的；模型具体构建过程：计算ETF产品溢价率的历史均值和标准差，构建标准化指标$$Z = \frac{Premium_t - \mu}{\sigma}$$，其中Premium_t为当日溢价率，μ为历史均值，σ为历史标准差[5] 模型的回测效果 1. 行业拥挤度监测模型，前一交易日拥挤度最高行业：环保、医药生物、美容护理；拥挤度最低行业：家用电器、有色金属、电子、社会服务[4] 2. 行业拥挤度监测模型，单日拥挤度变动最大行业：农林牧渔、建筑材料、通信、银行[4] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：主力资金净流入因子；因子构建思路：跟踪主力资金在各行业的流动方向；因子具体构建过程：计算各行业主力资金净流入额，包括单日值和多日累计值[11] 2. 因子名称：ETF资金流动因子；因子构建思路：监测各类ETF产品的资金流向；因子具体构建过程：统计宽基ETF、行业主题ETF、风格策略ETF、跨境ETF的单日净流入/流出金额[6] 因子的回测效果 1. 主力资金净流入因子，前一交易日主力资金流入TOP3行业：建筑装饰、农林牧渔、煤炭；流出TOP3行业：计算机、汽车、电力设备[4] 2. ETF资金流动因子，宽基ETF单日净流出70.63亿元，行业主题ETF单日净流入3.14亿元，风格策略ETF单日净流入1.82亿元，跨境ETF单日净流出3.36亿元[6]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 报告对宽基ETF、行业主题ETF、风格策略ETF和跨境ETF的资金流向进行分析，还监测申万一级行业指数的拥挤度，同时搭建ETF产品筛选信号模型提供潜在套利机会标的 [4][6] 根据相关目录分别进行总结 资金流向 - 宽基ETF单日净流出49.42亿元，净流入前三为科创50ETF（+2.40亿元）、科创板50ETF（+0.58亿元）、A500指数ETF（+0.23亿元），净流出前三为创业板ETF（-11.33亿元）、A500ETF基金（-7.64亿元）、沪深300ETF（-6.55亿元） [6] - 行业主题ETF单日净流入12.78亿元，净流入前三为军工龙头ETF（+4.73亿元）、国防ETF（+4.43亿元）、军工ETF（+4.30亿元），净流出前三为创新药ETF（-3.22亿元）、医药ETF（-2.90亿元）、消费ETF（-1.35亿元） [6] - 风格策略ETF单日净流出3.28亿元，净流入前三为红利ETF易方达（+0.73亿元）、红利低波ETF（+0.58亿元）、红利低波50ETF（+0.43亿元），净流出前三为红利ETF（-1.98亿元）、中证红利ETF（-0.83亿元）、红利国企ETF（-0.72亿元） [6] - 跨境ETF单日净流出19.37亿元，净流入前三为港股非银ETF（+0.47亿元）、港股红利指数ETF（+0.46亿元）、纳斯达克ETF（+0.36亿元），净流出前三为港股通互联网ETF（-2.92亿元）、港股创新药ETF（-2.34亿元）、恒生科技ETF（-1.43亿元） [6] 行业拥挤度监测 - 前一交易日轻工制造、美容护理、纺织服饰拥挤度靠前，电子、钢铁、非银金融、家用电器、社会服务拥挤度水平较低，建议关注 [4] - 煤炭、电力设备、传媒、有色金属单日拥挤度变动较大 [4] - 前一交易日主力资金流入电力设备、医药生物、交通运输，流出电子、机械设备、计算机 [4] - 近三个交易日主力资金增配家用电器、建筑装饰、医药生物，减配计算机、机械设备、基础化工 [4] ETF产品关注信号 根据溢价率Z - score模型搭建相关ETF产品筛选信号模型，提供存在潜在套利机会的标的，建议关注MSCIESGETF、A100ETF、油气资源ETF、有色金属ETF基金、VRETF [5][15]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：行业拥挤度监测模型** - **模型构建思路**：通过监测申万一级行业指数的拥挤度，识别行业过热或过冷状态[4] - **模型具体构建过程**：未明确披露具体公式或计算步骤，但基于历史数据滚动计算行业拥挤度百分位，结合主力资金流动数据辅助判断[4][12] - **模型评价**：能够动态捕捉行业短期交易过热风险，但对长期基本面偏离的识别有限[4] 2. **模型名称：溢价率Z-score模型** - **模型构建思路**：通过ETF溢价率的标准化分数（Z-score）筛选潜在套利机会[5] - **模型具体构建过程**：计算ETF溢价率相对于历史均值的标准差倍数，公式为： $$Z = \frac{P_{溢价率} - \mu_{溢价率}}{\sigma_{溢价率}}$$ 其中$P_{溢价率}$为当日溢价率，$\mu_{溢价率}$为滚动窗口均值，$\sigma_{溢价率}$为滚动标准差[5] - **模型评价**：对短期套利机会敏感，但需结合流动性风险综合判断[5] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：行业拥挤度因子** - **因子构建思路**：反映行业交易热度相对于历史水平的极端程度[4][12] - **因子具体构建过程**：未明确公式，但通过30日滚动窗口计算行业指数成交量、涨跌幅等指标的百分位排名[12] 2. **因子名称：主力资金净流入因子** - **因子构建思路**：跟踪主力资金在行业或ETF中的净流入方向[4][13] - **因子具体构建过程**：直接采用Wind提供的行业主力资金净流入数据，按T/T-1/T-2日滚动计算[13] --- 模型的回测效果 1. **行业拥挤度监测模型** - 测试结果：国防军工、纺织服饰、机械设备拥挤度达98%/75%/98%分位（前一日），通信行业单日拥挤度激增[4][12] 2. **溢价率Z-score模型** - 测试结果：筛选出300成长ETF（Z-score=0.77）、红利低波50ETF等标的[14] --- 因子的回测效果 1. **行业拥挤度因子** - 测试结果：煤炭行业拥挤度最低（31%分位），通信行业从4%飙升至98%分位[12] 2. **主力资金净流入因子** - 测试结果：通信行业近3日主力净流入24.79亿元，计算机行业净流出41.13亿元[13]