信达澳亚基金吴清宇： 穿越周期迷雾 以合理估值锚定确定性成长

（原标题：信达澳亚基金吴清宇： 穿越周期迷雾 以合理估值锚定确定性成长）

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证券时报记者 吴琦

去年以来，优秀主动权益基金经理走出业绩调整期，产品净值不仅修复回撤，更开启上升趋势，部分基金经理的基金净值曲线在今年站上历史高点。信达澳亚基金基金经理吴清宇便是其中代表，投资生涯起步于保险资管的吴清宇，和很多险资背景的基金经理类似，秉持“绝对收益思维”。他通过产业前瞻与动态估值管理获取长期绝对回报，在管信澳景气优选、信澳优势产业等基金近一年业绩均位居同类前列。

近期，吴清宇在接受证券时报记者专访时表示，通过产业前瞻锁定高成长赛道，以合理估值深挖优质个股，高频扫描市场动态，始终保持组合高性价比，致力于为投资者创造长期价值。

绝对收益思维

构筑投资根基

吴清宇拥有北京大学电子学学士、经济学硕士以及香港大学金融学硕士学位，具备工科和金融复合背景。2011年7月起，他历任融通基金、德邦证券行业研究员。他的投资生涯起步于保险资管领域，2016年在中国人保资管担任专户投资经理，后进入公募基金行业担任基金经理，2020年加入信达澳亚基金。

在公募基金行业从业多年，吴清宇践行“绝对收益思维”。他认为，投资获利不仅需要资产优质，还需要足够便宜。通过选择便宜的优质资产，自然能获得良好回报。

这一理念与GARP策略（Growth at a Reasonable Price，合理价格增长策略）高度契合。作为经典的“价值成长型”投资方法论，GARP策略的核心在于平衡估值与成长的性价比。吴清宇认为GARP策略能保证其目标：以低估或合理估值买入成长。随着成长兑现，获取估值回归带来的收益。

“如果每笔投资都能坚守此策略，随着成长兑现，自然能获取估值回归所带来的收益。”吴清宇认为，长期看，如果每笔投资都赚钱，绝对收益出色，相对收益自然不会差。

记者注意到，吴清宇追求长期回报，不刻意控制回撤，并强调高成长公司的波动属于天然属性，短期系统性风险（如贸易战）并不会改变优质成长企业的长期价值。相较于外部市场波动，他更关注公司的长期价值，敢于在市场左侧进行布局，能忍受短期波动和承受时间成本。

基于对GARP策略的成功实践，吴清宇所管基金历年业绩均稳居同类型前列，并于2025年2月实现净值新高。长期看，他在管的基金均实现正收益。

兼顾产业前瞻与估值纪律

吴清宇认为精准择时可遇不可求，自己更希望从产业前瞻出发把握投资机会，同时兼顾估值纪律。

他善于通过制造业非线性发展引发的供需错配捕捉结构性机会，以此验证其产业前瞻逻辑。从2020年疫情医疗相关产业链、2021年新能源汽车需求爆发、2022年俄乌冲突爆发之后欧洲光伏产业链，再到2023年AI训练需求爆发之后的服务器、光模块产业链与2024年AI手机终端需求等，这些需求的超预期爆发常常带来结构性机会。

吴清宇的优秀选股能力体现在“自上而下+自下而上”的结合。行业选择上，他以成长板块为主线，根据GARP理念进行行业轮动，优选价值边际突出的成长行业，避免追逐市场热点。他认为行业维度产出性价比更高，行业内的公司交叉验证亦可提升确定性和命中率。

投资实践中，吴清宇先选出未来2至3年内高成长性行业或赛道，再从中优选业绩增速快于同行、估值匹配度高的标的，遵循“同估值选增速、同增速选估值”的原则，伴随成长兑现，通过股价上行获利。

他通过高频扫描市场动态，精选优质标的，保持组合高性价比。当标的估值偏离合理区间时果断止盈，发现更高性价比标的时及时进行仓位调整，拒绝“高收益低波动”的矛盾诉求，专注基本面驱动的长期收益。相较于滞后的财务数据，他对个股研究更看重深度实地调研。

“集中持仓需对标的有极强信心。”吴清宇近年来不断提高持仓集中度，希望通过精准选股获取更多超额收益。

他认为，若研究发现A公司优于B公司，B公司优于C公司，逻辑上就应满仓持有A公司。若找不到明显占优的公司，才会选择均衡配置，持仓自然分散。高集中度持仓背后需强有力的研究结论支撑，扎实研究可化解持仓集中风险，也能获取更高超额阿尔法收益。

看好三大黄金赛道

基于DDM（股利贴现模型）的分析框架，吴清宇对未来权益市场持积极展望。他认为，随着全球流动性宽松周期的开启，叠加国内政策对经济复苏的持续支撑，市场有望呈现震荡上行态势，这构成了其提升股票仓位的重要宏观背景。

在行业配置层面，吴清宇深耕大制造领域，尤其关注中国制造业特有的产能周期规律――相关行业往往会经历“需求爆发―产能供不应求―产能集中投建―供过于求”的典型周期轮回。他强调，在这一过程中，需重点把握需求端与产能端的动态匹配关系，这是判断行业景气度的核心关键。

从当前配置方向看，AI算力、电子、通信、汽车等大制造相关领域是他近期重点布局的赛道。对于未来投资方向，吴清宇重点关注三大领域：一是伴随着服务器的升级，以及以字节跳动公司为代表的国内厂商增加资本开支和投入带来的国内算力需求的提升；二是伴随AI大模型的逐步完善，与下游硬件结合产生的“AI新硬件”的投资机会；三是伴随汽车智能化的产业趋势，国内部分整车厂有望迎来市场份额的进一步提升。