Quanta RAM o Freqtrade precisa num VPS?

Para um bot live ou dry-run, 2 GB é uma base confortável — o Freqtrade em si é leve, mas a imagem Docker mais um punhado de pares e indicadores quer folga. 1 GB pode funcionar para uma única estratégia em poucos pares, mas 2 GB (Micro de US$5) é o piso mais seguro. Backtesting e hyperopt são outra história — são famintos por memória e CPU, e você deve rodar esses na sua própria máquina, não no servidor.

Posso fazer backtest e hyperopt no VPS?

Pode, mas geralmente não deveria. Backtesting sobre faixas longas e hyperopt são limitados por CPU e em rajada — vão fixar núcleos por minutos ou horas. Num plano compartilhado e orientado a burst essa é a carga errada (e carga sustentada de 100% esbarra na política de uso aceitável). Faça a otimização pesada localmente, depois envie a estratégia ajustada para o VPS rodar live.

Como mantenho segura a chave de API da exchange num servidor?

Crie a chave apenas com permissões de trade — nunca habilite saque. Se sua exchange suporta whitelist de IP, trave a chave no IP do servidor, o que é uma razão real para usar um plano com IP dedicado (um plano NAT compartilha o IP de saída do nó). Mantenha a chave na config do Freqtrade num arquivo legível pelo root e não legível por todos, e rode o bot como usuário não-root.

Por que rodar o bot num VPS em vez do meu notebook?

Os mercados não fecham, e um bot de trading tem que estar online continuamente para agir sobre sinais e gerenciar posições abertas. Um notebook dorme, reinicia e cai o wifi — cada intervalo é uma entrada perdida ou uma saída não gerenciada. Um VPS te dá uptime 24/7 e uma conexão estável e de baixa latência com a exchange. É esse o ponto inteiro.

Rodando o Freqtrade num VPS: requisitos, setup com Docker e limites honestos

Um bot de trading no seu notebook é uma má ideia por uma razão chata: seu notebook não fica online 24/7, e os mercados ficam. Feche a tampa no meio de uma operação e o bot para de gerenciar uma posição aberta. O Freqtrade — o popular bot de trading open-source em Python — é feito para rodar sem supervisão, que é exatamente para o que serve um VPS pequeno. Eis o que ele de fato precisa, como configurá-lo com Docker e os limites honestos que ninguém menciona até você bater neles.

Por que um servidor, e não sua máquina

Duas razões, ambas práticas:

Uptime. O bot tem que vigiar o mercado e gerenciar posições o tempo todo. Toda vez que seu notebook dorme ou reinicia, o bot fica cego — uma entrada perdida ou, pior, uma posição aberta que ninguém está vigiando.
Latência e estabilidade. Um VPS fica numa conexão de datacenter com uma rota estável até a exchange. O jitter do wifi de casa e os resets de NAT não ajudam um bot que reage ao preço.

Esta é a mesma lógica por trás de rodar qualquer bot de trading num VPS — o Freqtrade só torna os requisitos concretos.

O que ele de fato precisa

O Freqtrade em si é leve, mas seja realista sobre a carga:

Bot live / dry-run: 2 GB de RAM é um piso confortável. A imagem Docker, um punhado de pares, indicadores e o banco SQLite de trades querem uma folga. Um Micro de US$5 (2 vCPU / 2 GB / 25 GB) é o ponto de partida certo. 1 GB pode rodar uma única estratégia simples em poucos pares, mas você fica mais perto do limite.
Muitos pares / múltiplas estratégias: suba para um Small de US$8 (4 vCPU / 4 GB / 35 GB) — mais pares significa mais cálculo concorrente de indicadores e um dataframe maior em memória.
Disco: modesto. A imagem, seu user_data e o banco de trades cabem confortavelmente em 25 GB. Dados históricos baixados para backtesting são a única coisa que cresce — e isso mora principalmente na sua máquina local (veja abaixo).

Configure com Docker Compose

O Docker é a forma mantida e menos dolorosa de rodar o Freqtrade. Numa máquina nova:

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

Pegue o arquivo compose oficial e crie uma config interativamente (ele vai perguntar sobre sua exchange, stake e 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

Dry-run primeiro — sempre

Nunca aponte uma estratégia nova para dinheiro real. O Freqtrade usa dry-run (paper trading) por padrão e você deve deixá-lo aí até a estratégia ter se provado em dados de mercado ao vivo por um tempo. Em config.json:

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

Inicie-o e observe:

docker compose up -d
docker compose logs -f

A política restart: unless-stopped no arquivo compose é o seu equivalente ao systemd aqui — o Docker traz o bot de volta após uma queda ou um reboot do servidor, sem passo manual. (Se você prefere rodá-lo fora do Docker, uma unit do systemd com Restart=always faz o mesmo trabalho — mesmo princípio de manter qualquer bot vivo.)

Chaves de API da exchange — a parte que morde as pessoas

É aqui que um setup de trading dá errado de forma cara. Duas regras, inegociáveis:

Só permissão de trade. Nunca habilite saque. Se a chave vazar, o pior caso são trades indesejados — não seus fundos saindo pela porta. O Freqtrade nunca precisa de acesso de saque.
Faça whitelist de IP da chave. A maioria das exchanges deixa você vincular uma chave de API a IPs específicos. Essa é uma razão concreta para rodar num plano com IP dedicado: a chave só funciona do endereço fixo do seu servidor. Num plano NAT o bot compartilha o IP de saída do nó, que não é só seu — bom para o bot funcionar, mas você não consegue fazer whitelist dele de forma limpa.

Mantenha as chaves em config.json, torne-o não legível por todos (chmod 600) e rode o container como usuário não-root. E tranque a máquina primeiro — o checklist de segurança de VPS novo leva dez minutos e fecha as portas que importam.

Faça backup do user_data

Suas estratégias, config e histórico de trades vivem todos em user_data. Essa é a coisa que você não quer perder:

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

Puxe isso do servidor periodicamente (ou para armazenamento de objetos). Perder o banco de trades significa perder seu histórico de desempenho; perder uma estratégia ajustada significa refazer a otimização.

Os limites honestos

Backtesting e hyperopt são pesados — faça-os localmente. Eles fixam a CPU por trechos prolongados, e um VPS compartilhado e orientado a burst é feito para cargas em rajada, não horas de carga sustentada de 100% (que também esbarra na política de uso aceitável). Otimize na sua própria máquina, implante o resultado para rodar live. O VPS é para o bot live, não para a pesquisa.
A CPU é compartilhada/burst. Ótima para um bot live que na maior parte espera por candles e reage; errada para triturar um ano de dados de 1 minuto por hyperopt.
Uma região, só CPU. O servidor fica na Alemanha sem GPU. Bom para o Freqtrade (é CPU/lógica, não treinamento de ML) — vale saber se sua estratégia se apoia num modelo de ML pesado, que de novo é melhor treinado localmente.

Conclusão

O Freqtrade num VPS é o setup certo para o bot live: um Micro de US$5 para uma estratégia focada, um Small de US$8 se você roda muitos pares, Docker Compose com restart: unless-stopped para uptime, e uma chave de API só de trade e com whitelist de IP para que um vazamento não te esvazie. Mantenha o backtesting e o hyperopt pesados no seu notebook, faça backup do user_data e deixe o servidor fazer a única coisa em que é bom — ficar online enquanto o mercado se mexe. O cadastro é só por e-mail e você paga em USDC ou USDT; um IP dedicado é o único upgrade que vale aqui, puramente pela whitelist da chave de API.

Pronto para implantar? O Freqtrade fica confortável num plano Micro; para backtests mais pesados ou muitos pares, suba para o Small.