云计算HECS在阿里云上跑策略（比如策略、机器学习策略、回测系统等），性能需求取决于你的具体应用场景。以下是一些常见场景的推荐配置，供你参考：
🧠 一、根据策略类型选择性能
1. 简单回测 / 单因子策略
- CPU：1~2核
- 内存：2~4GB
- 硬盘：40~100GB SSD
- 适用场景：
- 小数据量历史回测
- Python 脚本执行策略
- 非实时性要求高的任务
推荐配置：ECS 入门型（如 t5 或 t6）或共享型（如 g6）
2. 中等复杂度策略（多因子、高频采样等）
- CPU：4核以上
- 内存：8GB ~ 16GB
- 硬盘：100GB SSD以上
- 适用场景：
- 多因子选股策略
- 实时行情处理（分钟级）
- 中小型数据库支持
推荐配置：ECS 计算型 c6 或 通用型 g6
3. 高性能策略（机器学习训练、高频交易、大数据回测）
- CPU：8核以上，甚至更多（如16~32核）
- 内存：16GB ~ 64GB
- GPU（可选）：用于深度学习模型训练
- 硬盘：SSD 200GB以上，或挂载 NAS 存储
- 适用场景：
- 深度学习模型训练
- 实时/准实时交易系统
- 大规模历史数据回测（TB级别）
推荐配置：ECS 计算型 c6/c7、GPU型（如 gn6i/gn6v）、或者容器服务 + 分布式架构部署
📊 二、其他考虑因素
| 项目 | 建议 |
|---|---|
| 操作系统 | Ubuntu/CentOS/Debian 等 Linux 发行版更方便部署 |
| 网络带宽 | 如果要拉取实时行情或推送订单，建议至少 1~5Mbps |
| 稳定性与可用性 | 使用 ECS + SLB + RDS 组合提升容灾能力 |
| 数据库 | 可使用阿里云 RDS（MySQL、PostgreSQL）或自建 MongoDB/InfluxDB |
| 备份与快照 | 建议开启自动快照，防止策略和数据丢失 |
💡 三、推荐起步配置（适合大多数策略开发）
如果你刚开始，不确定性能需求，可以从以下配置开始尝试：
- ECS 配置：
- CPU：2核
- 内存：4GB
- 系统盘：40GB SSD
- 操作系统：Ubuntu 20.04 LTS 或 CentOS 7+
- 价格估算：约 ¥30~¥60/月（按量付费或包年包月）
后续可以根据实际运行情况升级配置。
📈 四、一些真实用户案例
| 用户类型 | 配置 | 用途 |
|---|---|---|
| 个人量化爱好者 | 2核4G | 单机跑 Python 策略 + 数据库 |
| 小型策略团队 | 4核8G + RDS | 多人协作策略开发与回测 |
| 高频交易公司 | 16核64G + GPU + 专线 | 实时交易 + 模型训练 + 行情解析 |
| AI策略研究者 | GPU实例（如gn6i） | 模型训练 + 策略优化 |
✅ 总结
| 场景 | 最低建议配置 | 推荐配置 |
|---|---|---|
| 初学练习 | 1核2G | 2核4G |
| 一般策略开发 | 2核4G | 4核8G |
| 高频/大数据处理 | 4核8G | 8核16G+ |
| AI/深度学习策略 | 不适用 | GPU实例（gn系列） |
如果你能提供具体的策略类型（如股票、期货、加密货币、是否用机器学习、是否需要实时交易等），我可以给你更精确的配置建议。
需要我帮你搭配一个具体的 ECS 实例吗？