
import requests as rq
import pandas as pd
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
url="http://research.fsc.gov.tw/fsd/fncl_od.asp?opendata=FSF024"
r=rq.get(url).content.decode('utf-8')
data=list(csv.reader(r.split('\n'),delimiter=','))
df=pd.DataFrame(data[1:len(data)-1],columns=data[0])
#pd.DataFrame(data)
# 過濾掉前面只有月份的data
df2=df[df.iloc[:,0].astype(int)>105]
df2.astype(float)
df2.index-=18
df2.head()

columns=len(df2.columns)
for i in np.arange(1,columns):
plt.figure(i)
plt.title(df2.columns[i])
plt.plot(df2.iloc[:,i].astype(float))
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.xticks(np.arange(0,df2.shape[0],30),df2.iloc[0::30,0])
# if i%3==0:
# break
plt.show()


台股市值占GDP比率過去十年約在150%-180%,在150%以下的時間相當短暫, 因此可用此數值判斷台股高估或低估,若接近180則為高估,若接近150則為便宜價,接近便宜價時可以買進0050, 或0056