报告摘要：
　　资金快速涌入部分板块易导致交易拥挤和过热风险，量化和主观的投资方式均可能由于板块的拥挤状态致使组合表现遭受负面拖累。因此，构建适宜的拥挤度指标，能对投资起到一定的辅助判断作用。
　　拥挤度指标构建说明：本篇报告从相对广义的视角切入，基于价量、估值、技术指标等作为代理变量，结合波动率、乖离率、偏度、峰度等数据分布特征构建拥挤度指标。拥挤度指标统一采取百分位回溯触及指定阈值的方式构建信号，基于代理变量和参数设置的不同，最终构建千余个细化的指标。指标有效性校验方法方面，结合收益测算、胜率检验和显著性检验综合判断指标有效性。
　　测算结果：总体来看，合适的代理变量影响比较关键。申万一级行业和二级行业，涨跌幅、换手率、估值等代理变量结合分布特征构建的拥挤度指标总体较好。参数设置方面，相对严格的阈值条件胜率更高，拥挤度指标在中短期的影响更加明显。行业总体层面，最终筛选并保留涨跌幅波动率、价量背离程度和换手率均值等9个拥挤度指标。下沉到行业层级，部分指标在不同行业内部有效性存在差异，按照上述方法，我们进一步区分行业分别筛选有效拥挤度指标。
　　进一步测算：我们进一步测算拥挤度指标在“首次触发”、“处于上涨趋势”、“相对收益视角”等不同场景下的有效性，结果显示拥挤度指标具备在不同环境下的适应性。其中，行业满足“过去处于上涨趋势时，拥挤度信号才能触发”的前置条件更加符合实际投资场景。
　　拥挤度指标应用到行业轮动：剔除拥挤行业能边际改善行业轮动组合的表现，但是只基于拥挤度指标的多头提升相对较少。我们进一步测算拥挤度指标和动量指标的结合应用情况，相比于纯动量策略，引入拥挤度信号之后，轮动组合的年化收益进一步提高，回撤控制也更加稳定。而区分行业构建的拥挤度指标的行业轮动回测效果相对更优。
　　风险提示。本专题报告所述模型用量化方法通过历史数据统计、建模和测算完成，所得结论与规律在市场政策、环境变化时可能存在失效风险；策略在市场结构及交易行为的改变时有可能存在策略失效风险。