1. Получение данных об акциях.
   Вы можете использовать API для получения данных об акциях из различных источников. Например, с помощью API Alpha Vantage вы можете получить данные об внебиржевых акциях, выполнив HTTP-запрос и проанализировав ответ JSON.

import requests
def get_stock_data(symbol):
    api_key = 'YOUR_API_KEY'
    url = f'https://www.alphavantage.co/query?function=GLOBAL_QUOTE&symbol={symbol}&apikey={api_key}'
    response = requests.get(url)
    data = response.json()
    stock_info = data['Global Quote']
    return stock_info
# Example usage
stock_symbol = 'OTC:ABC'  # Replace with the desired stock symbol
stock_data = get_stock_data(stock_symbol)
print(stock_data)

2. Отображение информации об акциях.
   После того как у вас есть данные об акциях, вы можете отобразить соответствующую информацию пользователю. Вот пример отображения символа акции, цены и изменения:

def display_stock_info(stock_info):
    symbol = stock_info['01. symbol']
    price = stock_info['05. price']
    change = stock_info['09. change']
    print(f'Stock: {symbol}')
    print(f'Price: {price}')
    print(f'Change: {change}')
# Example usage
display_stock_info(stock_data)

3. Отслеживание списка наблюдения за акциями.
   Вы можете разрешить пользователям создавать список наблюдения за внебиржевыми акциями, которые им интересны. Вот пример того, как вы можете реализовать список наблюдения с помощью словаря Python:

watchlist = {}
def add_to_watchlist(symbol):
    if symbol not in watchlist:
        watchlist[symbol] = get_stock_data(symbol)
        print(f'{symbol} added to watchlist.')
    else:
        print(f'{symbol} is already in the watchlist.')
# Example usage
add_to_watchlist('OTC:XYZ')

4. Анализ запасов.
   Вы можете реализовать различные методы анализа, чтобы предоставить пользователям ценную информацию. Вот пример расчета процентного изменения цены акций:

def calculate_percentage_change(stock_info):
    previous_close = float(stock_info['08. previous close'])
    current_price = float(stock_info['05. price'])
    percentage_change = ((current_price - previous_close) / previous_close) * 100
    return percentage_change
# Example usage
percentage_change = calculate_percentage_change(stock_data)
print(f'Percentage Change: {percentage_change}%')