###个人实践 聚宽实盘模拟+云服务器python运行miniqmt+flask的http服务下单，目前运行了快2周。 ###想法 相较于其他依赖第三方MQ服务或者是自己不停的拉取聚宽信号的方案，这套实现的架构更加简洁，代码实现也很简单。 此外，相较于家庭电脑，从聚宽服务器到云服务器，网络延迟更低，延迟也更稳定。 ###基于个人实践后的踩坑和经验 - 不推荐用个人电脑，除非你已经有台服务器，但还是建议上云服务器。云服务器对比一年交易手续费来说很低，现在有99/年的，配置已经满足要求。 - 云服务器推荐买阿里云上海区域。聚宽的策略运行在阿里云北京服务器，我券商的交易服务器在上海，交易的也是上证交易所。阿里云北京到阿里云上海延迟应该稳定在25以下，再到实际交易，应该稳定在35以内。 - 云服务器安装的windows server 2012。从实际运行来看，CPU占用最高7%，内存最高占用1.6G，其中miniqmt占用300M，python代码190M（这个看每个人代码情况），交易时间带宽占用0.4Mb。基于此，**服务器配置最低要求1C/2G，带宽1M。** - windows系统若使用远程桌面连接，这里**强烈建议修改登陆的用户名，设置高强度密码，15位以上**。我运行了后一周后发现系统事件记录中显示，每一秒都有四五次密码爆破，还好我密码本身够长。更安全的做法是套一层VPN或者是SSH，不要直接暴露远程桌面服务。我最后套了层SSH。 - 基于上一条，使用http服务的接口，记得一定要**校验秘钥**。设置的秘钥也一定要高强度。可以将秘钥放在header中，使用@app.before_request进行全局校验，这样不用每个接口都单独写或者漏写。甚至http接口的路径多拼一个很长的随机字符串也不过分。互联网太黑暗。 ``` @app.before_request def check_sign(): if request.headers.get('x-key-cxvglkjklsdfjsdfjklsd') != sign_key: return "ok", 403 ``` - 又基于上一条，既然用了http服务，那就一次到位上到https，自签证书就行，更加安全。 - 代码不上了，用chatgpt生成再小改的，写得一般。