能力范围 · 名录实测
investpy 支持哪些资产：九类资产的函数映射与名录规模
investpy 按资产类别组织接口，一共九类。本站把「资产类别 → 函数名 → 参数枚举 → 随包名录实际数量」做成一张对照表，并把官方 README 声称的数字逐项与本机枚举结果对账，其中有一项差了三千多条。
命名规范
九类资产股票/基金/ETF/指数/债券/商品/货币对/凭证/加密货币
取数据get_X_historical_data()
取名录get_Xs_list() / get_Xs_dict()
按名搜search_Xs() 或 search_quotes()
investpy/__init__.py 的导出清单与 utils/constant.py 的枚举表整理的命名规范示意。九类资产共用同一套后缀，因此学会一类即可类推。investpy · Nine classes
九类资产：函数映射与当前状态
下表是本页的核心。每一行都能在源码中找到对应的导出项，最后一列是本站 2026-10-12 的实测结果。
| 资产类别 | 取历史数据 | 取名录 | 按名搜索 | 本机名录可用 | 本机联网取数 |
|---|---|---|---|---|---|
| 股票 stocks | get_stock_historical_data | get_stocks_list | search_stocks | 可用（39952 条 / 91 国） | 403 |
| 基金 funds | get_fund_historical_data | get_funds_list | search_funds | 可用（82219 条 / 62 国） | 403 |
| ETF etfs | get_etf_historical_data | get_etfs_list | search_etfs | 可用（11448 条 / 49 国） | 403 |
| 指数 indices | get_index_historical_data | get_indices_list | search_indices | 可用（7788 条 / 97 国） | 403 |
| 债券 bonds | get_bond_historical_data | get_bonds_list | search_bonds | 可用（688 条） | 403 |
| 商品 commodities | get_commodity_historical_data | get_commodities_list | search_commodities | 可用（66 条 / 5 组） | 403 |
| 货币对 currency crosses | get_currency_cross_historical_data | get_currency_crosses_list | search_currency_crosses | 可用（2031 条 / 142 币种） | 403 |
| 凭证 certificates | get_certificate_historical_data | get_certificates_list | search_certificates | 可用（250 条 / 5 国） | 403 |
| 加密货币 cryptos | get_crypto_historical_data | get_cryptos_list | search_cryptos | 可用（1037 条） | 403 |
怎么读这张表：「名录可用」意味着你可以离线拿到这份代码清单，用来做资产字典、代码校验或批量任务的分片；「联网取数 403」意味着价格数据在本机取不到。两者互不替代。
investpy · Reconciliation
README 声称的数字，与随包名录对得上吗？
官方 README 给了一组资产数量。这些数字是否等于你装到的那份名录，很少有人验证过。本站逐国枚举了 1.0.8 随包的全部名录，逐项对账如下。
| 资产类别 | README 声称 | 1.0.8 随包实测 | 差值 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 股票 | 39952 | 39952 | 0 | 完全一致 |
| 基金 | 82221 | 82219 | −2 | 基本一致，属快照误差 |
| ETF | 11403 | 11448 | +45 | 名录比宣传数字还多 |
| 指数 | 7797 | 7788 | −9 | 基本一致 |
| 债券 | 688 | 688 | 0 | 完全一致 |
| 商品 | 66 | 66 | 0 | 完全一致 |
| 凭证 | 250 | 250 | 0 | 完全一致 |
| 货币对 | 2029 | 2031 | +2 | 基本一致 |
| 加密货币 | 4697 | 1037 | −3660（约 −78%） | 差距最显著的一项，名录远少于宣传 |
两个必须搞清的口径：第一，这些数字是「随包名录的快照」，不是「Investing.com 当前的真实索引」，更不是「你能抓到多少」；第二，名录数量与你实际能取到的产品数量没有必然关系——名录是静态清单，取数要另外请求端点。任何中文教程把这类数字写成「支持抓取 N 个资产」，都属于口径混淆。
investpy · Naming
函数命名规范：学会一类就能类推全部
九类资产共用的后缀只有六种。记住这一张表，就不需要去翻九个模块。
| 后缀模式 | 股票示例 | 加密货example | 返回 | 是否联网 |
|---|---|---|---|---|
get_X_historical_data | get_stock_historical_data | get_crypto_historical_data | DataFrame | 是 |
get_X_recent_data | get_stock_recent_data | get_crypto_recent_data | DataFrame | 是 |
get_X_information | get_stock_information | get_crypto_information | DataFrame / dict | 是 |
get_Xs_overview | get_stocks_overview | get_cryptos_overview | DataFrame（横截面） | 是 |
get_Xs_list / get_Xs_dict | get_stocks_list | get_cryptos_list | list / list[dict] | 否 |
get_X_countries | get_stock_countries | （加密货币无此项） | list | 否 |
注意单复数：历史数据用单数（get_stock_...），名录与概览用复数（get_stocks_...），而搜索函数统一用复数（search_stocks）。这类细节在官方文档的 API 索引里也不完整，建议以 investpy/__init__.py 的导出清单为准。
investpy · Distribution
名录在各市场是怎么分布的？
同一份名录，按国家拆开看会得到很不均衡的分布。知道这一点，能避免你以为「某个市场没数据」其实只是名录里数量很少。
| 资产类别 | 数量最多的市场（本机枚举） | 覆盖国家数 | 看点 |
|---|---|---|---|
| 股票 | united states 4582 · japan 3705 · china 3339 · south korea 2145 · india 1711 | 91 | 覆盖广但不均衡，小市场条目很少 |
| 基金 | luxembourg 14105 · united states 12777 · canada 5402 · brazil 5200 · china 4413 | 62 | 注册地集中（卢森堡第一），不代表投资市场集中 |
| ETF | germany 2217 · united states 2164 · united kingdom 1147 · italy 970 | 49 | 德国条目数超过美国，与交易所挂牌方式有关 |
| 指数 | world 1515 · united states 1378 · china 819 · euro zone 371 | 97 | 存在「world」这类跨市场分类，需自行排除 |
| 债券 | 按发行国组织，共 688 条 | 74 | 多为主权收益率曲线，不是可交易个券清单 |
| 凭证 | france / germany / italy / netherlands / sweden | 5 | 只覆盖 5 个欧洲市场，中文场景基本用不到 |
| 加密货币 | Bitcoin / Ethereum / Binance Coin / Tether / Cardano … | 不适用 | 按名称而非国家组织，数量只有 1037 条 |
investpy · Non-quote APIs
行情之外的三类接口：日历、指标与新闻
除了九类资产，investpy 还导出经济日历与技术指标函数。它们的参数枚举同样藏在源码里，官方文档也没有完整收录。
| 函数 | 关键参数与合法取值 | 返回 | 注意点 |
|---|---|---|---|
economic_calendar | time_zone 需形如 GMT +8:00（源码共 31 个合法值） | DataFrame | 写成 'GMT 8' 会抛 ERR#0108，本机实测已复现 |
economic_calendar（筛选） | importance ∈ {1,2,3}；categories 8 类；time_filter ∈ {time_remaining, time_only} | 同上 | 重要性等级 1/2/3 的含义需结合对方页面理解 |
technical_indicators | product_type ∈ 8 个单数值；interval ∈ 9 个粒度 | DataFrame | 写成 stocks（复数）会抛 ERR#0119，本机实测已复现 |
moving_averages | 同上 | DataFrame | 与 technical_indicators 共用端点 |
pivot_points | 同上 | DataFrame | 三个支撑位与三个阻力位，口径由对方定义 |
search_events | — | — | 未导出：源码中该 import 被注释，顶层 API 里不存在，不要按「支持事件搜索」写代码 |
本机实测补充：上面这些接口同样依赖 Investing.com 端点，因此在本站实测中也不可用；其中 economic_calendar 与 technical_indicators 的报错是参数校验类的 ValueError（发生在联网之前），说明参数写错会先于网络问题暴露出来——这一点对排查方向很有用。
FAQ
investpy 常见问题：还能装吗、还能取数吗、换什么
investpy 到底支持多少种资产？
按接口组织方式算是九类：股票、基金、ETF、指数、债券、商品、货币对、凭证、加密货币。每类都有取数、概览、名录与搜索函数。注意「九类」是接口分类，不是「九个市场」；同一类里覆盖的国家数从 5 个（凭证）到 97 个（指数）不等。
为什么 README 说 4697 个加密货币，我数出来只有 1037？
本站逐条枚举了 1.0.8 随包的名录，确实是 1037 条，而 README 写的是 4697，差约 3660 条。可能的原因是 README 数字取自更早或更宽的口径，而随包名录是发布时生成的快照。不要以 README 数字作为编程依据，请以
len(get_cryptos_list()) 的实际返回为准，并注意它同样是历史快照。名录清单可以用来做什么？
在本机实测中名录函数是几乎完全可用的部分，适合做：资产字典与代码校验、批量任务的分片清单、离线环境下的代码枚举、以及写测试用的固定样本。但不要用它判断「某资产现在能不能取到数据」——名录存在不等于端点可达。
新增的资产会自动出现在名录里吗？
不会。名录随包发布，是安装时的静态文件，不会联网更新。除非升级包版本，否则新上市或新上架的资产不会出现。这也是为什么把名录当作长期字典使用时，需要定期核对上游变化。
为什么有些资产的 country 参数是 None？
源码中对加密货币与商品两类会跳过国家映射（
pair_type 属于这两类时 country 被置为 None）。因为它们的交易不绑定单一国家。写通用处理逻辑时要把这两种情况单独处理，不要假设 country 一定有值。这些名录数据现在还能拿到吗？
能。本站在 2026-10-12 的实测中，19 个名录与枚举函数（含九类资产的名录、国家清单、币种清单、商品分组）全部成功返回，不需要联网，也不需要 API Key。这与联网取数的失败是两件独立的事。