mt4交易软件云服务器_量化交易如何选择云服务器，如何在本地远程开发与调试云服务器程序...
mt4交易软件云服务器_量化交易如何选择云服务器，如何在本地远程开发与调试云服务器程序...
们在交易数字货币的时候，会遇到一个非常关键的问题，那就是数字货币交易所的服务器往往在海外，所以我们本地的程序在连接海外服务器的时候会遇到一些连接不上，信号不稳等等问题，这对我们开发量化交易程序造成了不小的麻烦。因此，我们需要在海外，最好是和数字货币交易所的服务器相同地区租用一个远程服务器，这个服务器和数字货币交易所之间的数据联通就会十分流畅。
我们也知道，服务器性能自然越强越好，但是我们也没有必要为了我们不需要的性能付费，毕竟租用一个云服务器的价格波动还是比较大的，稍微增加一点性能，可能会增加不少费用。下面我们以某云为例，打开某云，各种类型的云服务器琳琅满目，让人一时间无所适从。
不过不用担心，我们会用相对简单的方式，为大家提供一些自己的思路，仅供参考。
不讲武德，win机开发
事实上，最简单粗暴的方法就是直接在云机上开发程序，开发完了直接在云机上运行，开发环境和运行环境完全一致，可以说是无缝连接，这种方法的好处自然是显而易见的。这个时候，我们的问题就转化成了，云服务器性能，覆盖系统运行，覆盖开发需要，然后就是能有多便宜。
寻找便宜的服务器
由于我们需要服务器尽可能接近某币的交易所服务器，因此我们选择某云的日本地区服务器，同时，为了降低成本，我们挑选了共享型服务器，便宜的就基本出来了。
由于东京服务器的共享型都是突发性能实例，意思是说，如果长期运行，cpu占用会限制在这个基数运行线以下，所以开发的时候程序大概会占用多少cpu要做到心理有数，当然了，如果只是针对几个币种监控及下单，性能还是绰绰有余。现在列表里有了不少云机，突发型实例还是比较适合开发环节的，我们如果要做到云端开发，那么应该选择windows系统，配合自己常用的ide，一般来说可能需要双核4gb内存的性能。我们选择windows server 2012系统，这个系统就是我们熟悉的win7服务器版。
配置服务器
其他都按照最便宜的方案处理，设置完成之后，需要简单的配置一下，首先到控制台启动实例，然后实例状态进入了运行中就表示已经创建好了。
然后按照如下步骤用以开放常用操作端口
单击实例ID，进入实例详情页。
单击安全组页签，然后单击安全组ID，进入安全组详情页。
在访问规则区域，选择入方向页签。
单击快速添加，按以下设置添加安全组规则，未提及的配置保持页面默认选项。
同时，在实例页面的右边有个全部操作，设好实例的密码
万事具备，开始连接
这个时候我们基本上已经配好了云机，由于我们选择的是windows的系统，跟我们本地的文件可以无缝连接，大大降低了操作的门槛，在开始菜单-附件中找到远程桌面连接，输入云机的ip地址以及账号密码，如果你没有改动过的话，账号一般是administrator，点击连接之后，就是云机的桌面了。文件传输也不需要借助额外工具，只需要使用ctrl-c和ctrl-v就可以直接粘贴到云端。这里我们传了一个office的安装包以做演示，实际使用时就可以上传你的ide安装包之类，包括工程文件，都可以非常方便的迁移。
高性价比，linux
事实上，如果是运行数字货币的一些逻辑简单的交易程序，windows server这点性能显然也可以省，省下一些钱用在更有意义的地方不好吗？因此，我们可以考虑更低配的云机，比如单核的那种，这种配置可能运行windows略显吃力，但是运行linux系统还是没问题的。某云的购买方法基本一致，就不再赘述了，连接方法的话，win10上也有很方便的连接手段，比如powershell上使用ssh连接，就可以无缝连接到云机上了。
面对一个控制台，如果您对于linux系统略有了解的话，事实上也已经可以使用了，只不过需要借助一些控制台编辑器（比如vim）用来编程，这其实也算是云机开发，云机运行，但是对于大部分的我们来说，这种方式可能只适用于少数大神或者较为简单的程序修改，大部分的人还是需要基于ide开发。
Pycharm的远程连接和调试
pycharm的专业版提供了远程连接和调试的功能，如果您用python开发，并且也购买了pycharm作为常用的ide，那么此时可以做到利用pycharm提供的功能进行开发。下面就来介绍一下如何配置。
部署远程
我们打开工程文件，在工具菜单，找到部署的选项
点击加号，增加一个sftp连接，在ssh选项中输入云服务器的地址、账号、密码。同时把编码改成utf-8
ssh选项里面的密码可以选择保存
然后在映射选项把本地的工程文件路径和云端的工程文件路径输入
下一步，在文件，设定中，找到编译器选项，设定远程的编译器
在菜单中，选择ssh interpreter，选中之前部署好的服务器
然后把远程编译器的路径以及本地同步的工程文件夹设置完毕
注意，此处选择编译器需要小心，因为云服务器上可能存在多个版本python共存的情况，或者您在云服务器上也安装了anaconda之类的发行版，所以需要和您开发时使用的版本一致。由于我们在云服务器上安装了anaconda，我们就选择anaconda目录下的python3。
至此，远程调试的配置就完成了。既可以省下云服务器的性能，又可以在本地进行愉快的开发了。
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