🧠 如何在VPS上部署TradingAgents.jl — 完整逐步指南

🧾 前言：為何要在VPS上部署TradingAgents.jl？

TradingAgents.jl是一個用Julia建構的強化學習環境，用於設計、模擬和測試交易策略。在VPS上運行相比本地機器具有多項優勢：

• 24/7穩定運行：適合長時間訓練或模擬任務
• 遠端存取：可從任何地方輕鬆管理
• 釋放本地資源：讓個人電腦可用於其他工作

🧰 必要條件

項目	說明
VPS主機	推薦：Ubuntu 22.04，至少1 vCPU和2GB RAM
SSH客戶端	macOS/Linux使用ssh，Windows使用MobaXterm/PuTTY
Julia	從julialang.org下載

🧩 步驟1：連接VPS並設置基礎環境

1. 透過SSH登入VPS

ssh root@your-vps-ip

2. 更新系統套件

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

3. 安裝依賴套件

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

💾 步驟2：安裝Julia

1. 下載並安裝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. 驗證安裝

julia --version
預期輸出：julia version 1.10.2

📦 步驟3：安裝TradingAgents.jl及其依賴套件

啟動Julia：

julia

在Julia REPL中執行：

julia
using Pkg
Pkg.update()
Pkg.add("TradingAgents")
Pkg.add("IJulia")  # 可選，用於Jupyter notebook
Pkg.add("Flux")    # 訓練神經網路所需

🧪 步驟4：測試範例

在Julia REPL中執行此基本範例：

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

📁 步驟5：上傳或撰寫訓練腳本

將您的代理訓練腳本儲存為run_agent.jl（可使用我先前提供的完整腳本）。

從本機上傳腳本至VPS：

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

🖥️ 步驟6：使用Tmux執行長時間訓練

使用tmux保持會話持續：

tmux new -s trading
julia run_agent.jl

脫離tmux會話：

# 按下Ctrl + B，然後按D

之後重新連接：

tmux attach -t trading

📊 （可選）步驟7：部署Jupyter Notebook

1. 安裝Jupyter

pip3 install notebook

2. 執行Jupyter

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

然後透過瀏覽器存取：
http://your-vps-ip:8888

可設置token或密碼保護。

🧠 步驟8：部署後建議

• 使用BSON.jl儲存訓練好的模型

• 記錄每回合的交易表現

• 若部署至真實市場，可連接即時交易API（如Binance）

🧾 總結：VPS部署流程圖

1. 購買VPS（推薦Ubuntu系統）
2. SSH登入
3. 安裝Julia及依賴套件
4. 添加TradingAgents.jl
5. 上傳訓練腳本
6. 使用tmux執行長時間任務
7. （可選）部署Jupyter Notebook

📌 附錄：推薦的VPS供應商（兼容Julia）

供應商	特色	連結
LightNode	按小時計費，40+全球節點，Linux系統	https://www.lightnode.com/
Vultr	開發者友好，多個全球節點	https://www.vultr.com/
DigitalOcean	優秀的UI/UX，適合開發環境	https://www.digitalocean.com/