🧠 Cómo Implementar TradingAgents.jl en un VPS — Guía Paso a Paso Completa

🧾 Introducción: ¿Por qué Implementar TradingAgents.jl en un VPS?

TradingAgents.jl es un entorno de aprendizaje por refuerzo construido en Julia para diseñar, simular y probar estrategias de trading. Ejecutarlo en un VPS ofrece varias ventajas sobre una máquina local:

• Operación Estable 24/7: Ideal para tareas de entrenamiento o simulación de larga duración.
• Acceso Remoto: Fácil gestión desde cualquier lugar.
• Libera Recursos Locales: Mantiene tu máquina personal libre para otros trabajos.

🧰 Requisitos Previos

Item	Descripción
Un VPS	Recomendado: Ubuntu 22.04 con al menos 1 vCPU y 2GB de RAM
Cliente SSH	Usa ssh en macOS/Linux o MobaXterm/PuTTY en Windows
Julia	Descarga desde julialang.org

🧩 Paso 1: Conectarse al VPS y Configurar el Entorno Base

1. Conéctate a tu VPS via SSH

ssh root@tu-ip-vps

2. Actualiza los Paquetes del Sistema

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

3. Instala Dependencias

sudo apt install wget curl git build-essential python3-pip tmux -y

💾 Paso 2: Instalar Julia

1. Descarga e Instala Julia

wget https://julialang-s3.julialang.org/bin/linux/x64/1.10/julia-1.10.2-linux-x86_64.tar.gz
tar -xvzf julia-1.10.2-linux-x86_64.tar.gz
sudo mv julia-1.10.2 /opt/
sudo ln -s /opt/julia-1.10.2/bin/julia /usr/local/bin/julia

2. Verifica la Instalación

julia --version
Salida esperada: julia version 1.10.2

📦 Paso 3: Instalar TradingAgents.jl y Dependencias

Inicia Julia:

julia

Dentro del REPL de Julia, ejecuta:

julia
using Pkg
Pkg.update()
Pkg.add("TradingAgents")
Pkg.add("IJulia")  # Opcional para Jupyter notebook
Pkg.add("Flux")    # Requerido para entrenar redes neuronales

🧪 Paso 4: Probar un Ejemplo

Ejecuta este ejemplo básico en el REPL de Julia:

using TradingAgents
env = OrderBookEnv()
reset!(env)
step!(env, (LimitOrder(-1, 10.0, 1),))

📁 Paso 5: Subir o Escribir un Script de Entrenamiento

Guarda tu script de entrenamiento del agente como run_agent.jl. (Puedes usar el script completo que proporcioné anteriormente.)

Sube el Script desde tu Máquina Local al VPS:

scp run_agent.jl root@tu-ip-vps:/root/

🖥️ Paso 6: Ejecutar el Script con Tmux para Entrenamientos Largos

Usa tmux para mantener tu sesión activa:

tmux new -s trading
julia run_agent.jl

Para desconectarte de tmux:

# Presiona Ctrl + B, luego D

Reconéctate más tarde con:

tmux attach -t trading

📊 (Opcional) Paso 7: Implementar Jupyter Notebook

1. Instala Jupyter

pip3 install notebook

2. Ejecuta Jupyter

jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --port=8888 --no-browser

Luego accede desde tu navegador:
http://tu-ip-vps:8888

Puedes protegerlo con un token o contraseña.

🧠 Paso 8: Consejos Post-Implementación

• Usa BSON.jl para guardar modelos entrenados

• Registra el rendimiento del trading por episodio

• Conéctate con APIs de trading en vivo (ej. Binance) si lo implementas en el mercado real

🧾 Resumen: Diagrama de Flujo de Implementación en VPS

1. Adquiere un VPS (preferiblemente Ubuntu)
2. Inicia sesión via SSH
3. Instala Julia + dependencias
4. Añade TradingAgents.jl
5. Sube tu script de entrenamiento
6. Usa tmux para ejecutar tareas largas
7. (Opcional) Implementa Jupyter Notebook

📌 Apéndice: Proveedores de VPS Recomendados (compatibles con Julia)

Proveedor	Destacados	Enlace
LightNode	Facturación por horas, 40+ ubicaciones globales, Linux	https://www.lightnode.com/
Vultr	Orientado a desarrolladores, múltiples ubicaciones globales	https://www.vultr.com/
DigitalOcean	Gran interfaz, confiable para entornos de desarrollo	https://www.digitalocean.com/