在VPS上部署TradingAgents.jl的完整分步指南
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🧠 在VPS上部署TradingAgents.jl的完整分步指南
🧾 引言：为何选择VPS部署TradingAgents.jl？
TradingAgents.jl是基于Julia构建的强化学习环境，用于设计、模拟和测试交易策略。在VPS上运行相比本地机器具有多项优势：
- 24/7稳定运行：适合长时间训练或模拟任务
- 远程访问：随时随地管理
- 释放本地资源：让个人电脑专注于其他工作
🧰 准备工作
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| VPS服务器 | 推荐：Ubuntu 22.04系统，至少1核vCPU和2GB内存 |
| SSH客户端 | macOS/Linux使用ssh，Windows使用MobaXterm/PuTTY |
| Julia语言 | 从julialang.org下载 |
🧩 第一步：连接VPS并配置基础环境
1. SSH登录VPS
ssh root@your-vps-ip2. 更新系统包
sudo apt update && sudo apt upgrade -y3. 安装依赖项
sudo apt install wget curl git build-essential python3-pip tmux -y💾 第二步：安装Julia
1. 下载并安装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/julia2. 验证安装
julia --version
预期输出：julia version 1.10.2📦 第三步：安装TradingAgents.jl及其依赖
启动Julia：
julia在Julia REPL中运行：
julia
using Pkg
Pkg.update()
Pkg.add("TradingAgents")
Pkg.add("IJulia") # 可选：用于Jupyter notebook
Pkg.add("Flux") # 训练神经网络所需🧪 第四步：测试示例
在Julia REPL中运行基础示例：
using TradingAgents
env = OrderBookEnv()
reset!(env)
step!(env, (LimitOrder(-1, 10.0, 1),))📁 第五步：上传或编写训练脚本
将你的代理训练脚本保存为run_agent.jl（可使用我之前提供的完整脚本）
从本地上传脚本到VPS：
scp run_agent.jl root@your-vps-ip:/root/🖥️ 第六步：使用Tmux进行长时间训练
使用tmux保持会话：
tmux new -s trading
julia run_agent.jl分离tmux会话：
# 按Ctrl + B，然后按D后续重新连接：
tmux attach -t trading📊 （可选）第七步：部署Jupyter Notebook
1. 安装Jupyter
pip3 install notebook2. 运行Jupyter
jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --port=8888 --no-browser通过浏览器访问：
http://your-vps-ip:8888
可通过token或密码进行保护
🧠 第八步：部署后建议
使用BSON.jl保存训练好的模型
记录每轮交易的性能数据
如需实盘交易，可连接交易所API（如Binance）
🧾 总结：VPS部署流程图
- 购买VPS（推荐Ubuntu系统）
- SSH登录
- 安装Julia及依赖
- 添加TradingAgents.jl
- 上传训练脚本
- 使用tmux运行长时间任务
- （可选）部署Jupyter Notebook
📌 附录：推荐的VPS服务商（兼容Julia）
| 服务商 | 特点 | 链接 |
|---|---|---|
| LightNode | 按小时计费，40+全球节点，Linux支持 | https://www.lightnode.com/ |
| Vultr | 开发者友好，多区域选择 | https://www.vultr.com/ |
| DigitalOcean | 优秀UI/UX，开发环境稳定可靠 | https://www.digitalocean.com/ |