import json
import math
import urllib.request
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt
 
 #1. выбираем тикер акции 
ticker = 'GMKN'
j=0
for i in range(2015,2022,1):
   #2.1. Формируем запрос к ИСС Мосбиржи
    url='https://iss.moex.com/iss/engines/stock/markets/shares/securities/' + ticker + '/candles.json?from='+str(i)+'-01-01&till='+str(i)+'-12-31&interval=24'
    s = urllib.request.urlopen(url).read()
 
   #2.2. парсим текстовый документ из формата json в формат "dict&lists"
    dictslists=json.loads(s) 
    listOHLC=dictslists['candles']['data'] # выбираем данные находящиеся в разделе 'candles'->'data'
 
   #2.3. копируем OHLC в таблицу(dataframe) пандаса
    dfOHLC=pd.DataFrame(listOHLC,columns=['Open','Close','High','Low','Value','Volume','Begin_Date','End_Date']) 
    if j < 1:
        ext_array = dfOHLC
    else:
        frames =  [ext_array, dfOHLC]
        ext_array = pd.concat(frames,ignore_index=True)
    j=j+1
 
# 3. Вывод информации на экран
print(ext_array)
plt.plot(ext_array['Open'])
plt.show()

import json

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import urllib.request

from datetime import datetime
def date_convert(date_to_convert):
     return datetime.strptime(date_to_convert, '%Y-%m-%d %H:%M:%S').strftime('%Y-%m-%d')
ext_array['New_Date'] = ext_array['Begin_Date'].apply(date_convert)
print(ext_array)
 
plt.title('1. График '+ ticker)   # заголовок
plt.xlabel('2. Дата ')   # подпись оси OX
plt.ylabel('3. Стоимость акции, (руб.)')   # подпись оси OY
plt.grid(True)
 
plt.plot(ext_array['New_Date'], ext_array['Open'], color = 'r', linewidth = 3)
plt.setp(plt.gca().xaxis.get_majorticklabels(),rotation=-30)
import matplotlib.dates as mdates
plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator(interval=80))
 
plt.xticks(fontsize=10)
plt.yticks(fontsize=10)
plt.show()