Пускане на Freqtrade на VPS: изисквания, Docker настройка и честни граници

Trading бот на лаптопа ти е лоша идея по една скучна причина: лаптопът ти не е онлайн 24/7, а пазарите са. Затвори капака по средата на сделка и ботът спира да управлява отворена позиция. Freqtrade — популярният open-source Python trading бот — е построен да работи без надзор, което е точно за какво е малък VPS. Ето какво реално се нуждае, как да го настроиш с Docker и честните граници, които никой не споменава, докато не ги удариш.

Защо сървър, а не машината ти

Две причини, и двете практични:

• Време на работа. Ботът трябва да гледа пазара и да управлява позиции денонощно. Всеки път, когато лаптопът ти заспи или рестартира, ботът е сляп — пропуснат вход, или по-лошо, отворена позиция, която никой не гледа.
• Латентност и стабилност. VPS седи на датацентър връзка със стабилна маршрутизация до борсата. Трептенето на домашния wifi и NAT resets не помагат на бот, който реагира на цена.

Това е същата логика зад пускането на всеки trading бот на VPS — Freqtrade просто прави изискванията конкретни.

Какво реално се нуждае

Самият Freqtrade е лек, но бъди реалист за натоварването:

• Live / dry-run бот: 2 GB RAM е комфортен под. Docker образът, шепа двойки, индикатори и SQLite trade DB искат малко запас. Един $5 Micro (2 vCPU / 2 GB / 25 GB) е правилната отправна точка. 1 GB може да пусне единична проста стратегия на няколко двойки, но си по-близо до ръба.
• Много двойки / няколко стратегии: покачи до $8 Small (4 vCPU / 4 GB / 35 GB) — повече двойки значи повече едновременно изчисляване на индикатори и по-голям dataframe в паметта.
• Диск: скромен. Образът, user_data-та ти и trade DB се събират комфортно в 25 GB. Свалените исторически данни за backtesting са единственото, което расте — а то основно живее на локалната ти машина (виж по-долу).

Настрой го с Docker Compose

Docker е поддържаният, най-безболезнен начин да пуснеш Freqtrade. На свежа машина:

sudo apt update && sudo apt install -y docker.io docker-compose-v2
mkdir ~/ft && cd ~/ft
docker run --rm -v "$(pwd)/user_data:/freqtrade/user_data" \
  freqtradeorg/freqtrade:stable create-userdir --userdir user_data

Вземи официалния compose файл и създай конфигурация интерактивно (ще пита за борсата, залога и dry-run):

curl -s https://raw.githubusercontent.com/freqtrade/freqtrade/stable/docker-compose.yml -o docker-compose.yml
docker compose run --rm freqtrade new-config --config user_data/config.json

Първо dry-run — винаги

Никога не насочвай свежа стратегия към реални пари. Freqtrade по подразбиране е dry-run (paper trading) и трябва да го оставиш там, докато стратегията не се докаже на live пазарни данни известно време. В config.json:

{
  "dry_run": true,
  "dry_run_wallet": 1000
}

Стартирай го и гледай:

docker compose up -d
docker compose logs -f

Политиката restart: unless-stopped в compose файла е твоят systemd-еквивалент тук — Docker връща бота след срив или рестарт на сървъра, без ръчна стъпка. (Ако предпочиташ да го пускаш извън Docker, systemd unit с Restart=always върши същата работа — същият принцип като поддържане на всеки бот жив.)

API ключове на борсата — частта, която хапе хората

Тук trading настройка се обърква скъпо. Две правила, ненегоцируеми:

• Само trade права. Никога не включвай withdrawal. Ако ключът изтече, най-лошият случай е нежелани сделки — не средствата ти, излизащи през вратата. Freqtrade никога не се нуждае от withdrawal достъп.
• IP-whitelist на ключа. Повечето борси ти позволяват да свържеш API ключ към конкретни IP-та. Това е конкретна причина да пуснеш на план с dedicated IP: ключът работи само от фиксирания адрес на сървъра ти. На NAT план изходящият адрес на бота не е твой собствен — наред за функциониране на бота, но не можеш чисто да го whitelist-неш.

Дръж ключовете в config.json, направи го не-world-readable (chmod 600) и пускай контейнера като non-root потребител. И заключи първо машината — checklist за сигурност на нов VPS отнема десет минути и затваря вратите, които имат значение.

Архивирай user_data

Стратегиите, конфигурацията и trade историята ти живеят в user_data. Това е нещото, което не искаш да загубиш:

tar czf ft-backup-$(date +%F).tar.gz user_data

Издърпвай това от сървъра периодично (или в object storage). Загубата на trade DB значи загуба на performance историята ти; загубата на настроена стратегия значи преправяне на оптимизацията.

Честните граници

• Backtesting-ът и hyperopt са тежки — прави ги локално. Те забождат CPU за продължителни отрязъци, а споделен, burst-ориентиран VPS е построен за пикови натоварвания, не за часове устойчиво 100% натоварване (което също върви срещу политиката за приемливо ползване). Оптимизирай на собствената си машина, разгърни резултата да работи live. VPS-ът е за живия бот, не за изследването.
• CPU е споделен/burst. Чудесен за live бот, който основно чака свещи и реагира; грешен за смилане на година 1-минутни данни през hyperopt.
• Само Европа, само CPU. Сървърите са в Германия и Финландия (коя локация е налична, се вижда при поръчката), без GPU. Наред за Freqtrade (той е CPU/логика, не ML обучение) — струва си да знаеш, ако стратегията ти се обляга на тежък ML модел, който отново е по-добре обучен локално.

Заключение

Freqtrade на VPS е правилната настройка за живия бот: $5 Micro за фокусирана стратегия, $8 Small, ако пускаш много двойки, Docker Compose с restart: unless-stopped за време на работа, и само-trade, IP-whitelisted API ключ, така че изтичане да не може да те източи. Дръж тежкия backtesting и hyperopt на лаптопа си, архивирай user_data и остави сървъра да прави единственото нещо, в което е добър — да стои онлайн, докато пазарът се движи. Регистрацията е само имейл и плащаш в USDC или USDT; dedicated IP е единственото надграждане, което си струва тук, чисто за whitelist на API ключа.

Готов да разгърнеш? Freqtrade е комфортен на Micro план; за по-тежки backtests или много двойки, покачи до Small.