前面我们已经搞定了行情监听（Scout）和数学模型（AMM Math），现在重头戏来了——策略层（Strategy）。这是套利机器人的大脑，需要在毫秒内回答三个关键问题：

有没有钱可赚？价差够不够覆盖gas和滑点？该怎么操作？是在A池低价买、B池高价卖，还是反向操作？怎么保证利润真的到手？通过原子交易和Bundle打包来锁定执行。

这期咱们扒一扒Solana上跨DEX套利的算法逻辑和实际工程难题。

**从轮询到事件驱动**

Solana的高性能环境决定了套利架构必须是反应式的。当池子状态一更新，机器人立刻进入工作流：状态变化触发 → 本地报价计算 → 比对价差 → 判断是否超过阈值 → 若超过就计算方向和规模 → 构造原子交易指令 → 通过Jito Bundle发送。反过来，如果价差没达标就直接放弃，继续等待下一个机会。

这种架构把从监听到交易发出的时间压缩到毫秒级，快到你想象不到。不是在轮询池子状态、不是在等待，而是真正的事件驱动。

**为什么要用Jito Bundle**

在Solana生态里，你的交易再快也得排队。Jito Bundle的作用就是打破这个排队逻辑。机器人可以把多笔交易打包成一个原子操作发送给验证者，这样就能保证执行的顺序和原子性。一旦进入Bundle，要么全部成功，要么全部失败，没有中间状态。这对套利来说至关重要——因为你不能接受第一笔交易成功、第二笔失败的局面。

**决策逻辑的核心**

价差检测是第一关。机器人要实时计算所有可能的套利路径（可能是两个池子、三个池子、甚至更多），然后筛选出价差最大的。但这里有个坑：交易本身会产生滑点，gas费是固定成本，网络拥堵时Bundle费率还会飙升。所以计算时必须把这些都算进去，确保最后的利润是正数。

然后是方向决策。假设USDC/SOL的价差出现了，机器人要判断该在哪个池子买、在哪个池子卖。这涉及到流动性深度、交易规模的限制，还有滑点的动态变化。规模太小赚不了钱，规模太大滑点会吃掉利润，得找到那个临界点。

整个闭环就这样不断循环，从发现机会到执行出单，中间几乎没有延迟。