Ajudou demais !!

No vídeo do tópico 8 encontrei mais alguns erros.

Média móvel de 7 e 30 períodos

mav_7 = close.rolling (7).mean() mav_30 close.rolling(30).mean() sns.lineplot(x-ax.get_xticks(), y=mav_7, label = "MAV 7", color="#E76F51", linewidth = 4, ax = ax) sns.lineplot(x-ax.get_xticks(), y=mav_30, label "MAV 30", color="#023E8A", linewidth = 4, ax = ax) plt.legend(fontsize=28, facecolor="#EDF3EE", edgecolor="#EDF3EE")

Média móvel de 7 e 30 períodos

mav_7 = close.rolling (7).mean()
**mav_30 = close.rolling(30).mean()**
sns.lineplot(**x=ax.get_xticks()**, y=mav_7, label = "MAV 7", color = "#E76F51", linewidth = 4, ax = ax)
sns.lineplot(**x=ax.get_xticks()**, y=mav_30, label = "MAV 30", color = "#023E8A", linewidth = 4, ax = ax)
plt.legend(fontsize=28, facecolor="#EDF3EE", edgecolor="#EDF3EE")


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Min e Max Global

for i in range(0, len(date)): if low[i]== np.min(low): ax. annotate('Mínimo', xy = (ax.get_xticks()[i], low[i]), xytext=(15, -15), fontsize=26, textcoords='offset points', arrowprops=dict (arrowstyle='-|>')) if high[i]= np.max(high): ax.annotate('Máximo', xy= (ax.get_xticks()[i], high[i]), xytext=(15, 15), fontsize=26, textcoords="offset points', arrowprops-dict (arrowstyle= '>'))

Min e Max Global

for i in range(0, len(date)):
    if low[i] == np.min(low):
        ax. annotate('Mínimo', xy = (ax.get_xticks()[i], low[i]), xytext=(15, -15), fontsize=26,textcoords='offset points', arrowprops=dict (arrowstyle='-|>'))
   ** if high[i] ==** np.max(high):
        ax.annotate('Máximo', xy= (ax.get_xticks()[i], high[i]), xytext=(15, 15), fontsize=26,textcoords='offset points', arrowprops=dict (arrowstyle='**-|>**'))

Valor Atual

ax.axhline (y=close len(close)-1], color "grey", linestyle=''--") # Não conseguimos ler o último valor com -1

Valor Atual

ax.axhline(y = close**[len(close)-1]**, **color = "grey"**, linestyle ="--") # Não conseguimos ler o último valor com -1

Pra tentar ajudar, vou colocar o código completo que está rodando 100% no meu PC

# o código a seguir para criar um dataframe e remover as linhas duplicadas sempre é executado e age como um preâmbulo para o script:

# dataset = pandas.DataFrame(Date, Open, High, Low, Close)
# dataset = dataset.drop_duplicates()

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as mticker
import seaborn as sns

# Configurações iniciais de fonte
plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
plt.rcParams["font.sans-serif"] = 'Verdana'

def candlestick(date, open, high, low, close):
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(30,11), dpi=72, facecolor='#edf3ee')
    ax.set_facecolor("#edf3ee")

    # Definindo as cores de cada candle
    cores = ["green" if close > open else "red" for close, open in zip(close, open)]

    # Candlestick corpo + pavio
    sns.barplot(x=date, y=np.abs(open-close), bottom=np.min((open,close), axis=0), width=0.8, palette=cores, ax = ax)
    sns.barplot(x=date, y=high-low, bottom=low, width=0.1, palette=cores, ax = ax)

    # Média móvel de 7 e 30 períodos
    mav_7 = close.rolling (7).mean()
    mav_30 = close.rolling(30).mean()
    sns.lineplot(x=ax.get_xticks(), y=mav_7, label = "MAV 7", color = "#E76F51", linewidth = 4, ax = ax)
    sns.lineplot(x=ax.get_xticks(), y=mav_30, label = "MAV 30", color = "#023E8A", linewidth = 4, ax = ax)
    plt.legend(fontsize=28, facecolor="#EDF3EE", edgecolor="#EDF3EE")

    # Min e Max Global
    for i in range(0, len(date)):
        if low[i] == np.min(low):
            ax. annotate('Mínimo', xy = (ax.get_xticks()[i], low[i]), xytext=(15, -15), fontsize=26,
                        textcoords='offset points', arrowprops=dict (arrowstyle='-|>'))
        if high[i] == np.max(high):
            ax.annotate('Máximo', xy= (ax.get_xticks()[i], high[i]), xytext=(15, 15), fontsize=26,
                        textcoords='offset points', arrowprops=dict (arrowstyle='-|>'))

    # Valor Atual
    ax.axhline(y = close[len(close)-1], color = "grey", linestyle ='--') # Não conseguimos ler o último valor com -1


    ## Personalizando o gráfico
    # Ajustando os ticks dos eixos x ey 
    plt.setp(ax, xticks = ax.get_xticks(), yticks = ax.get_yticks(),
        xticklabels = [date[i].strftime('%b %Y') for i in ax.get_xticks()],
        yticklabels= [f'R$ {valor:.2f}' for valor in ax.get_yticks()])    

    # Ajustando tamanhos dos labels, retirando títulos e bordas
    ax.set_xlabel('')
    ax.set_ylabel('')
    ax.tick_params (axis='both', labelsize=32)
    ax.xaxis.set_major_locator (mticker. MaxNLocator(4))
    sns.despine()
    plt.grid(alpha=0.2)

    #Ajustando o limite de y para um respiro 
    plt.ylim(ax.get_ylim()[0]-0.5, ax.get_ylim()[1] +0.5)

dataset["Date"] = pd.to_datetime(dataset["Date"], format="%Y-%m-%dT%H:%M:%S")

candlestick(dataset["Date"], dataset["Open"], dataset["High"], dataset["Low"], dataset["Close"])

plt.subplots_adjust(left=0.07, bottom=0.05, right=0.95, top=0.95)
plt.show()