前言
记得有一次在豆瓣搜索推荐书籍的时候无意之中看到这书的，分数还蛮高，于是乎就一并和其他书籍购买了。但收到书后一直放着，已经好几个月了，就因为一直都没有时间看，其实就是太懒了。 知道这几天疫情较严重，公司决定多放一个星期假。 那么时间到位了，“没有时间看书”的籍口也不应该有。
但我看书有一个比较坏的习惯，要么看得快，但很快就记不清内容，类似走马看花的效果；如果看得慢，那真的很慢了， 我基本是边看边记录验证一下书本的内容。 后来觉得还是看慢点好一些，不要浪费了这么好的一本书。
这书叫《投资中最简单的事》by 邱国鹭。
看了好几章，虽然作者写的经历都是发生在差不多十几年前，但这并不影响个中的道理。下面这页的截图就是讲述了2011年M2存量和名义GPD增长、CPI的关系。
其实这也内容我看了又看，觉得蛮有道理的。 于是乎自己动手验证一下，所以就有了下面的验证过程。 我利用tushare的宏观数据通过python实现数据处理并画图。 至于如何理解分析的数据，这就见仁见智了。
具体过程：Python+tushare来实现
一、免费注册Tushare.pro账号
首先，我们需要从tushare.pro注册一个账号并调用其API获取股票日线数据。可能大多数的童稚是第一次接触tushare.pro， 那我就直接贴上官方介绍：
Tushare是一个免费提供各类金融数据和区块链数据 , 助力智能投资与创新型投资的python财经数据接口包。拥有丰富的数据内容，如股票、基金、期货、数字货币等行情数据，公司财务、基金经理等基本面数据。
二、实现过程
需要用到最新的Tushare API，上面是注册方式。
之前是用到了旧有版本的Tushare,但已经失效了。所以重新更新了一下。
上面的图表用到了pyecharts，这个让数据看起来更fancy，没有其他用途了。 具体用法可以百度或者google一下。pyecharts在jupyternotebook上是可以显示的，生成html后就不见了。 知道的怎么解决的可以告诉我一声。
理解
与M2和CPI的数据不一样，GDP的数据是按照年度或者季度来公布的，所以上面将年度GDP数据变为月度从而实现对比的目的。 但这样将年度的GDP简单地变为月度从统计学上看是会出现误差的，但这也是没有办法中的办法。从图表来看，现在的差额跟11年底的差不多，这说明了市场的货币供应量是不足的， 市场的流动性不足。
对于2011的M2货币供应量紧缩，《投资中最简单的事》是这样解释：
2011年的货币供应量会这么紧张，主要是因为政府调控通胀、打压房价。
至于如何理解2019年的货币供应量不足，还是那句话，见仁见智。