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"> 投资的超额收益 ，往往藏在产业现实与市场预期的裂缝里 。
于浩成是一位带着“产线基因 ”的基金经理 。不同于纯粹的金融背景出身，他在踏入资管行业前 ，曾在半导体设备一线摸爬滚打。这段经历让他在面对AI、半导体等硬科技投资时 ，天然多了一层实体视角的过滤；也让他在AI浪潮引发市场躁动的当下，没有陷入“信仰式投资 ”的窠臼 ，而是坚守客观性的标尺 。
在于浩成看来 ，投资的超额收益，不仅来自对未来的想象 ，更来自对产业现实的深刻理解与对组合风险的严格控制 。
面对当下市场的K型分化 ，他不赌单一赛道，强调客观性与估值保护 ，在科技制造的浪潮中稳步践行着自己的“长跑”哲学。
实业底色：在晶圆厂产线上建立的产业认知
于浩成对科技产业的理解 ，建立在真切的实业经历之上 。
2007年从北京理工大学毕业后，于浩成进入半导体设备行业 。第一站是一家美资半导体自动化设备细分龙头公司，入职不久 ，便前往美国麻省总部接受培训。一年半后 ，他加入国内一家半导体设备企业，彼时国产半导体尚处于起步阶段 ，他所供职的企业正是后来国产替代进程中的重要参与者之一 。
在两家公司工作近两年的时间里 ，他的工作半径几乎覆盖了国内所有主流晶圆厂的产线 。从上海到无锡，从张江到松江 ，他频繁出入这些工厂 ，对接客户 、维护设备 、跟进耗材更新。这意味着他不只是坐在办公室里画图纸，而是频繁地进入无尘车间 ，在设备旁边看芯片的制造流程 ，和产线工程师面对面沟通设备运行中的实际问题 。
在设备行业干过，又到晶圆厂里面去工作 ，像于浩成这种具备一线实操经验的投资人员确实比较少 。
2010年 ，他离开产业一线，进入中国人民大学攻读经济学硕士。2012年毕业后，以工科加经济学的复合背景进入阳光保险资管 ，先后覆盖机械、军工等行业。此后在中欧基金 、泓德基金任职 ，投资版图从机械拓展到汽车 、新能源，再拓展到科技与周期 。
在他看来 ，过去实业经历的价值在2023年之后的AI浪潮中开始集中体现 。当市场热议算力芯片、半导体设备 、先进封装这些概念时 ，他不需要从研报里去想象这些环节长什么样——他在产线上亲眼见过设备如何运转 、晶圆如何流转、产能如何爬坡。这种认知来自一种更底层的积累：亲自参与过那个产业的生产过程，因此理解起来往往更深刻 。
投资框架：多元成长的方法论与纪律
实业经历解决的是“看得懂 ”的问题 ，但投资还需要一套“做得到 ”的纪律 。于浩成的投资风格可定义为多元成长。这不是一个标签式的风格描述 ，而是一套覆盖目标设定 、行业选择 、个股筛选、估值定价与组合管理全链条的方法论 。
在投资目标上，他追求中长期稳健 ，在科技制造有行情机会的年份力争进入前列；无显著机会时通过精选细分方向控制回撤 。不追求极致成长 ，也不固守深度价值，在两者之间找到平衡。这个定位与他的实业经历一脉相承——见过产业周期的起伏 ，对单一方向的“信仰式投资”始终保持警惕 。
在行业选择上 ，他会进行中观行业比较，给多个行业、子行业之间排序，然后结合估值 ，选择配置 。他通常每个阶段锁定两到三个主攻方向 ，适度分散，不押注单一赛道。他举例说 ，过去几年从新能源切向AI ，是逐月跟踪产业数据后发现，后者的景气度和确定性已经明显高于前者 。
在个股选择层面 ，他将其概括为守正出新 。守正即配置高概率 、中等赔率的龙头白马股 ，出新则是布局中概率 、高赔率的成长性公司，一旦产业趋势验证 ，回报可观。两者共同构成基础仓位+弹性仓位的双层结构 ，前十大重仓集中度通常在40%—50%之间。
在估值层面，于浩成不搞一刀切 。他把公司按发展阶段分类定价：0到1阶段 ，看创始人和技术卡位 ，参照PS；1到10阶段，用PE和PEG；边际变化显著的低估值公司，则关注潜在涨幅空间 。在他看来 ，估值是保护 ，也是回报来源。买得便宜是一切回报的基础 。
组合管理上，他每个时点都会重新评估持仓的风险收益比 。优先保留未来上涨空间大、回撤风险小的标的。为了控制波动和回撤 ，也会阶段性地止盈操作 。即使再好的股票 ，他也不追求从头拿到尾 。“波动率与收益率之间，总要做些取舍。”他的组合里 ，行业横跨电子 、通信 、计算机、国防军工 、电力设备 、机械设备、汽车 、有色 、化工、食品饮料等多个成长赛道 ，这种跨行业 、跨产业链的布局，正是其多元成长的核心——通过分散配置多个成长方向 ，降低单一行业景气下行带来的风险 。
贯穿这套框架的一条暗线 ，是于浩成反复强调的客观性 。他观察到，如果投资发生阶段性失效 ，例如AI产业爆发时踏空 ，其实并非投资者的能力不足，而是困在路径依赖里——沉浸在自己熟悉的赛道，没能用统一的标准去横向比较不同行业的概率和赔率。因此 ，他开始向量化投资借鉴思维模式：“量化选股的优势在于客观 、统一 ，不受情绪所干扰 。主动管理可以借鉴该方式，摒弃模糊和想当然 ，用数据检验判断 。 ”
于是 ，他将主观认知与量化方法进行了结合。首先，通过定量数据与定性分析交叉验证 ，判断各行业所处的生命周期阶段；其次 ，筛选其中景气向上、格局优化的细分领域进行重点覆盖；最后，通过持续的行业数据跟踪与市场预期对比 ，识别认知差所在 ，在赔率与概率测算的基础上进行前瞻布局。
业绩归因：超额收益来自多元配置与预期差捕获
这套框架直接体现在产品业绩上 。Wind数据显示，截至2026年8月7日 ，于浩成在管的3只基金2026年以来全部实现正收益 ，且均大幅跑赢市场 。其中管理时间最长的泓德泓汇混合，自他2021年1月任职以来回报是38.42%，跑赢同期业绩比较基准33.01个百分点；近1年收益率达73.74% ，超额收益达65.42个百分点。该基金近1年最大回撤-17.28% ，在同类基金中回撤控制相对较好，近1年卡玛比率达4.21 ，每单位回撤带来的年化回报较高 ，风险调整后收益较优 。
从2021—2022年的新能源持仓为主，到2024年起AI算力、半导体设备 、储能等方向权重逐步提升 ，至2025年围绕AI产业链（光模块 、PCB、芯片 、半导体设备）和储能方向布局 ，这一系列操作轨迹体现了于浩成主动调整行业配置的能力 。
业绩归因分析显示，于浩成2025年的超额收益来源的确呈现行业多元化特征：正超额贡献最大的板块依次为储能 、AI算力、半导体设备 、有色金属。
这一分布揭示出两个关键信息：其一 ，超额收益并非依赖重仓单一赛道 ，而是在多个行业中均展现出选股Alpha；其二，超额贡献显著的标的往往具备两个共同特征——市场存在显著预期差 ，且产业正处在从初创期到高速成长期的临界点 。
从一次经典操作 ，可以看出于浩成对预期差的捕获，有着猎人般的敏锐 。2025年，对于大型储能领域 ，彼时市场普遍预期 ，随着“630 ”节点后强制配储政策取消，国内储能装机将断崖式下滑。然而于浩成和团队跟踪产业数据时发现 ，地方政府市场化补偿政策正快速落地 ，储能电站的经济模型悄然跑通 。“招标和装机数据第一次公布时就出现大幅高增，与市场认知明显背离 。”他随即进行深入调研 ，确认了“电站回报率显著提升 、民企开始抢占资源 ”的产业趋势。在市场分歧最大的时点重仓布局 ，此后一个季度内相关标的涨幅显著，单只品种为组合贡献了可观的绝对收益 。
投研协作：统一语言与机制落地
于浩成的快速多元化成长 ，与泓德基金投研体系的支持密不可分 。泓德基金采取投资+研究分组协同模式 ，由经验较为丰富的基金经理作为组长带队，研究员作为主要成员 ，在统一框架下协作 ，以体系化力量驱动长期价值发现。目前，泓德基金研究团队按照行业覆盖与投资风格划分为四个大组：成长组、消费价值与周期组 、医药组 、TMT组。于浩成担任成长组的组长，该组以研究制造行业为主 ，具体包括电新、汽车 、机械 、化工、有色等 。
每个组会定期召开例会 ，通过常态化沟通与系统性梳理，提升投研转化效率 。于浩成所在的成长组每周固定召开周会 ，“过去信息的传递是线性的 ，研究员完成报告后交由基金经理阅读，决策周期很长。现在通过周会直接对话 ，数据的可信度、逻辑的严谨性 ，当场就能得到检验和反馈 。 ”
在他看来，面对面沟通固然重要 ，但投研协作最大的障碍往往是语言不通——“如果基金经理和研究员之间各说各话 ，彼此采用不同的分析框架和表达方式，那么即便沟通充分 ，也难以转化为有效决策 。”于浩成认为 ，所有研究最终都要转化成投资语言，才能产生实际的成果。他带队的成长组更强调研究员与基金经理用统一的投资语言讨论问题，大幅减少了因表达方式不同而产生的决策损耗 ，也让讨论交流的效率进一步提升 。
据悉 ，泓德基金还推出了金股机制，提升研究成果向投资成果的转化效率 。研究员完成深度报告后 ，如果看好公司的后期表现 ，可将该标的推荐为金股，若从当日收盘价起算 ，未来涨幅达到一定幅度即视为金股成立。以前研究员写报告 、给评级 ，但对于买入到底有多大信心，其实并不确定 。金股机制建立后 ，研究员就需要把上涨空间 、催化剂和风险点都测算清楚 。基金经理也就有了更扎实的投资决策参考依据。
与此同时 ，泓德基金近年来在投研一体化建设方面亦在持续探索 。考核机制上，强调长期业绩导向 ，弱化短期排名压力 ，引导基金经理聚焦中长期回报的创造；组织架构上，推行扁平化管理与小组制协作，提升投研效率 ，让信息传递更直接、决策链条更短；人才培养上 ，注重梯队建设，由资深基金经理带领年轻研究员在实践中成长 ，形成可持续的人才培养机制 。这些制度设计旨在增强团队的稳定性和研究的持续性 ，为基金产品的长期运作提供组织保障。而这一系列的举措，恰恰体现出泓德基金长期价值投资的投研文化。
市场研判：K型分化下的结构性应对
对于当前市场 ，于浩成给出一个核心判断：“景气度的K型分化 ，导致了股价K型表现 。下半年这种分化会有所收敛，但是彻底逆转存有难度 。 ”
K型的上端是AI——算力基建 、半导体持续高景气；下端是内需——地产 、消费整体偏弱 ，汽车今年在补贴退坡后也明显走弱。与此同时 ，出海链条韧性极强，上半年顺差创历史新高 ，电动车、机电产品出口强劲 。在他看来 ，目前K型分化还在延续 。
“逆转需要同时满足两个条件：AI景气大幅下修，同时内需景气大幅上调。但就目前来看，这两者不太容易达成 。 ”在于浩成看来 ，在内需端 ，地产与人口大周期叠加，阶段性小反弹有可能 ，但大的复苏仍需时日消化 。AI方面 ，大模型能力仍在快速迭代，应用范围在拓展 ，部分领域商业模式已经跑通；“对AI的投资不能一概而论 ，景气度的传导会先从算力基础设施开始，随后延伸到软件应用 、物理应用 ，呈梯次传递的特点。”
配置策略上 ，于浩成重点关注三个方向：一是科技成长：AI部分，考虑到前期涨幅较大 ，后续投资更加注重景气所处的阶段和估值保护 ，按照产业景气梯次传递的规律，关注半导体设备和材料，以及前期调整后的燃机产业链 。此外 ，AI当前主要作为生产力工具应用 ，对原有互联网巨头影响有限，关注超跌后的港股互联网公司 。二是新能源：能源自主可控的重要性 ，加速了全球风光 、电动汽车、储能的渗透率提升 ，可关注电动车 、储能的投资机会。三是出海产业链：近些年，国内产业竞争力提升 ，出海加速 ，相关企业前期处于滞涨甚至下跌状态，投资性价比突出 ，包括工程机械 、重卡、油运 、化工材料等 。
长跑心态：顺风不骄 ，逆风不慌
采访最后，记者问于浩成 ，如果用一个词定义自己的投资目标 ，会是什么？
“长跑型 。 ”他不假思索的回答，“我追求的是中长期业绩稳健，年度间不要大起大落——顺风时力争前列 ，逆风时也不掉队。 ”在他看来 ，长期复利的本质不是某一年的极致爆发，而是在不同市场环境下都能保持净值曲线的平稳向上。
他坦诚 ，2023年是逆风的典型——新能源持仓较重 ，白马股大幅下跌，当年排名靠后 ，“那一年对我触动很大 ，也提醒我：不能路径依赖，一定要在行业比较中保持客观判断” 。
谈及如何度过逆风期 ，于浩成说：“首先是学习 ，为下一步做好准备 。权益投资本身需要积极乐观的心态，投资的本质就是承担波动以获取收益。中国产业发展整体向上 ，好公司越来越多 ，逆风期不会太久 。 ”
十几年间，从产业研究到投资管理，从新能源到AI ，于浩成一直在做一件事：把产业一线积累的认知 ，转化为可复制 、可检验的投资决策 。而今，随着泓德基金投研平台的持续完善 ，他和团队一起 ，在这条路径上跑得更稳、更远。
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