套利共学｜周会纪要：从跨所价差、链上竞争到稳定币交易拆解

brucexu.eth1.0万 曝光 · 75 收藏

会议时间： 2026 年 8 月 14 日，每周五晚上七点，会议链接在群里公布。公开 Telegram 群 https://t.me/arbitrageicl。

这次讨论主要沿着以下几条线展开：

1）套利相关 API、聚合器、RPC 和签名工具；2）CEX–CEX 套利是否还有机会；3）Funding、OI 和“庄家操盘”如何结合分析；4）一笔借贷池/稳定币/闪电贷套利交易的现场拆解；5）如何发现小众协议和长尾稳定币机会；6）AI 如何分析复杂链上调用栈；7）Solana、BSC 和新链上的套利竞争；8）LI.FI 等聚合器能否服务套利场景。

一、开场分享：套利工具、API 和基础设施

1. 为什么先从 API 讲起

会议主持人首先分享了自己刚发布的一篇面向新手的文章，并介绍了一个 API 需求登记表。

https://x.com/brucexu_eth/status/2088174592208867344

目前重点希望帮助群友申请或提高额度的 API，会议中涉及：

LI.FI API；其他市场数据、链上交易、K 线和模拟相关 API。

主持人的思路是：

很多链上 API 本身免费，但有 QPS 和调用额度限制；套利系统通常需要持续报价、监控和模拟，因此更容易碰到限流；如果群体需求足够集中，可以尝试向公司内部或合作方申请更高额度；也可以根据套利场景推动更低费率或专项方案。

这里不仅是“给大家申请额度”，也有一个产品调研目的：观察套利团队实际需要什么，再判断现有产品能否重新组合或优化。

欢迎有需求的朋友登记 t.co/bKQlbWwDxq

2. LI.FI Earn：闲置资金管理，而非直接套利

会议提到 LI.FI Earn 可以通过 API 查找不同链上的收益或质押机会。

主持人设想了几个可能与套利系统结合的场景：

套利机器人没有机会时，把闲置资金放入收益池；发现机会后再自动退出；做循环借贷或资金再平衡；当风险指标发生变化时，由脚本自动撤出资金。

这个思路解决的是资金闲置成本，不是直接制造套利机会。

需要进一步验证的问题包括：

  • 赎回是否即时
  • 是否有锁定期
  • 退出流动性是否足够
  • 收益是否覆盖进出费用
  • 收益池风险是否会与套利系统的主要风险叠加
  • 紧急情况下能否及时抽回资金

3. LI.FI Composer：把多个链上步骤合成一次执行

主持人将 Composer 描述为一个可以组合多次合约调用的执行层。

会议中的典型操作包括：

  • Swap
  • Bridge
  • Gas Deposit
  • 多个协议之间的调用
  • 一连串原本需要多次签名的操作

其潜在价值是：

减少用户逐步签名；把多个操作合并；改善原子性或接近原子性的执行体验；降低部分 Gas 和执行失败风险。

主持人认为它可能用于原子套利，但也承认：对于专业套利团队，自行编写合约有时更灵活。

需要特别区分：

同一条链内的多步调用可以实现较强原子性；跨链操作通常不能简单视为完全原子；Composer 能否满足套利需求，需要按具体路由验证，而不能只根据产品描述判断。

4. LI.FI Intents 与 Solver

会议随后讨论了 Intents 模式。

主持人给出的工作流程是：

  1. 用户表达目标，例如希望在某条链收到一定数量的 USDC
  2. 用户说明愿意在另一条链支付什么资产
  3. Solver 根据用户意图报价和竞价
  4. 用户授权并把输入资产锁定或提交到合约
  5. Solver 在目标链向用户交付资产
  6. Solver 从路径优化、流动性调度或报价差中获得收益

主持人提到，有技术能力和资金能力的团队可以考虑运行 Solver，为跨链意图提供流动性。

对于套利团队，这可能产生两种用途：

作为普通用户，使用 Solver 提供的跨链流动性；作为 Solver，参与跨链报价和库存管理。

但 Solver 并不是被动 LP，实际还需要解决：

  • 多链库存
  • 目标链预置资金
  • 报价风险
  • 跨链最终性
  • 失败订单处理
  • 资本占用
  • 再平衡成本
  • 合约和授权安全

5. 其他市场数据和交易 API

会议提到另一组 API，可以提供：

  • K 线
  • 市场价格
  • Trades
  • 模拟交易
  • 钱包或账户能力
  • 部分 DeFi 聚合器没有覆盖的流动性

这里讨论的是 Binance Web3 API，它提供市场、K 线、Trades、模拟交易和钱包等能力，与 LI.FI 的聚合和跨链能力互补。

主持人介绍了一个注册技巧：

  1. 先在产品主站登录
  2. 获取 UID
  3. 再进入开发者 Portal
  4. 提交 UID 或开发者账号申请额度

这里保留注册流程作为会议中的资源信息，但产品名称、注册链接和实际申请方式仍需重新确认。

6. CLOB、聚合器和小众交易场所

会议还提到一个带有链下订单簿或独立结算层的交易产品。https://native.org/

主持人的理解是：

用户先在该平台的结算层交易；订单撮合和结算不直接依赖主链逐笔执行；完成后再通过聚合器或链上通道进出真实资产；因为不逐笔走公开链上路径，可能减少部分 MEV 和 Gas 成本。

主持人将其类比为：

Hyperliquid；链上 CLOB；面向做市商的高性能交易层。

现场没有深入验证其：

  • 节点是否去中心化
  • 订单排序是否公平
  • 资产托管方式
  • 提现路径
  • 成交量和真实流动性
  • 是否有足够套利容量

因此这只是一个待研究方向。

7. RPC、自建节点和服务器成本

会议中的讨论大致分成三层。

免费 RPC 优点：

几乎没有前期成本；适合验证数据结构和策略原型。

问题：

延迟较高；限流；WebSocket 稳定性不确定；不适合对延迟特别敏感的执行。

商业 RPC 群友提到 QuickNode，称约 49 美元的套餐可能已够基础使用。

这是参与者经验，不应写成普适结论。实际够不够取决于：

  • 链
  • 请求类型
  • 监控地址数量
  • 是否需要 Trace
  • WebSocket 连接数
  • 历史数据和 Archive 节点需求

自建节点 会议提到自建节点可能需要：

较大的 SSD；4 核 16G 或更高配置；约 1000–2000 美元级别的硬件投入。

主持人的观点是：如果已经决定自建节点，通常不会只为运行一个低配置节点，往往还会承载监控、数据库和其他服务，因此应按整个系统规划。

这里不应直接保留具体成本数字，因为不同链的节点要求差异很大。更适合沉淀的结论是：

先用商业 RPC 验证策略，只有在明确知道延迟、调用量或稳定性是瓶颈后，再考虑自建节点。

8. 私钥和自动交易签名

会议有人问到自动化交易如何管理钱包。

主持人提到一种独立 Sender/Signer 的思路：

  1. 私钥只存在独立签名服务
  2. 策略系统构造交易，但拿不到私钥
  3. 签名服务检查 Token、额度、目标合约等规则
  4. 只有满足规则的交易才签名
  5. 外部系统只能提交受限的签名请求

它比直接把私钥放进套利脚本的环境变量更安全，但仍需补充：

  • 合约和函数级 Allowlist
  • 单笔和每日额度
  • 授权上限
  • 模拟失败拒签
  • Nonce 管理
  • 紧急暂停
  • 签名日志
  • 广播后的交易读回

二、核心问题一：CEX–CEX 套利还有机会吗？

1. 问题是怎么提出的

一位参与者分享了自己的尝试：

  • 使用 Gate 推出的某个跨交易所套利工具
  • 监控了 CEX 之间的价格差
  • 同时监控资金费率套利
  • 系统运行了几天
  • 能看到名义价差和 Funding 差
  • 但扣掉手续费、滑点等成本后，没有找到可盈利机会

他的问题是：

CEX 与 CEX 之间的跨所套利，现在到底还有没有机会？还是自己的策略和工具有问题？

2. 现场回答：有机会，但不一定在主流币

一位有相关经验的参与者回答：

  • CEX–CEX 一直有人做
  • 合约–合约、合约–现货、现货–现货都可能有机会
  • 不一定需要很高的服务器配置
  • 两核 2G 的服务器也可能运行基础监控和下单工具
  • 真正的问题可能是监控范围和机会定义

当提问者说自己只监控了前 30 个币时，现场回答比较明确：

BTC、ETH 和头部币平时价差很小；没有历史级别的波动时，通常很难出现足够利润；机会更多出现在山寨币、异常波动和项目事件中；因此监控最好覆盖更完整的币种，而不只是头部资产。

3. 为什么山寨币更容易出现价差

现场给出的解释是：

  • 山寨币更容易被项目方或大户集中操盘
  • 不同交易所深度差异明显
  • 合约和现货的流动性可能分裂
  • 一边的充值提现可能被关闭
  • 新币上线或下架时，市场参与者不同步
  • 交易所风控和价格保护规则不同

因此，山寨币可以产生更大的价差，但也意味着更大的非套利风险。

一位参与者质疑：

如果必须依赖山寨币被操盘、再判断价差会不会回归，那这还是无风险套利吗？

现场经验者承认，这类交易确实会带有很强的交易判断：

有时提前埋伏价差扩大；有时在价差已经扩大后赌回归；有时分析庄家下一步会拉现货还是合约；有时关注 Funding 是否被推到极值。

因此它更接近“相对价值交易”或“事件驱动交易”，不能简单称作无风险套利。

4. 现场案例：价差继续扩大导致套利者爆仓

一位参与者提到，8 月 9 日前后，有三个山寨币在两个交易所出现了严重操盘。

根据他的描述：

  1. 套利者看到两个交易所的合约存在价差
  2. 在高价交易所开空
  3. 在低价交易所开多
  4. 预期价差最终回归
  5. 但高价交易所的价格在几分钟内继续上涨，可能达到一倍甚至更高
  6. 很多使用杠杆的套利者在回归之前先被爆仓

现场给出的经验是：

两倍以上杠杆可能就无法承受这种极端扩张；有大资金的人可能只拿总资金的一小部分开仓；低杠杆让账户能承受更大的价差扩张；极端拉升结束后，如果价格暴跌，低杠杆账户还有继续操作的空间。

但这里有一个需要纠正的概念：

“资金很多、杠杆很低，所以能等到回归”只能降低清算概率，不能证明价差一定回归。

如果发生下架、结算规则变化、账户限制或合约锚定失效，低杠杆同样可能承受长期损失。

5. 充值提现为什么影响价差回归

现场对“为什么价差应该回归”给出的一个重要解释是资产搬运。

假设：

交易所 A 的现货价格低；交易所 B 的现货价格高；充值提现开放。

套利者可以：

  1. 在 A 买入现货
  2. 提币到 B
  3. 在 B 卖出
  4. 不断的搬砖会压平价格差

但如果某个交易所关闭充值或提现：

低价资产不能搬到高价市场；两边库存无法再平衡；价差可能持续扩大；原本的收敛机制被切断。

现场还提到：如果长期关闭后突然重新开放充值提现，可能会触发一轮快速搬砖，从而使价差收敛。

因此监控系统不能只看价格，还应监控：

  • Deposit 状态
  • Withdrawal 状态
  • 支持的链
  • 提币到账时间
  • 单次和每日限额
  • 钱包维护公告

6. OpenAI“现货”和合约案例

提问者提到 Gate 上的 OpenAI 相关交易产品：

“现货”价格约 700；合约价格约 1000–1100；两者长期存在巨大差异。

现场经验者指出，OpenAI 尚未公开上市，因此所谓“现货”不一定代表真实、可自由交割的股票资产。它可能是：

  • 盘前市场
  • 平台内部凭证
  • 指数产品
  • 没有真实交割锚点的合约
  • 平台自行定义的交易标的

因此不能仅因为名称相同，就认为两边必然收敛。

这个案例提炼出一条重要规则：

套利之前必须确认两个市场交易的是不是同一种经济权利，而不是只比较 Symbol 和名称。

7. 期期套利的两个具体疑问

另一位参与者分享了自己做过的合约–合约套利：

Binance 和 OKX 上同一个币的合约价差接近一倍；在贵的一边做空；在便宜的一边做多。

他提出两个问题。

问题 A：资金费率会不会吃掉利润？ 会。

两边 Funding 可能不同，而且会随市场变化：

  • 多头可能持续付费
  • 空头可能持续付费
  • 资金费率方向可能变化
  • Funding Cap 和结算周期可能不同
  • 价差尚未回归，Funding 已经消耗大量利润

因此收益不能只计算入场价差，还要分别计算两条腿的实际 Funding。

问题 B：一边合约下架后会不会永远不回归？ 存在这种风险。

现场回答认为交易所通常会提前发布下架公告，可以围绕下架做策略。但“提前公告”不等于没有风险，因为还可能出现：

  • Close-only
  • 提前结算
  • 指数成分调整
  • 持仓上限变化
  • 一侧停止开仓
  • 结算价格与另一边不同
  • 某一市场彻底失去流动性

最终结论应是：

下架公告本身可以形成事件机会，但也会破坏原有的收敛关系。不能把“会提前公告”当成风险解除。

三、Funding、OI 和“庄家意图”如何分析

1. 主持人的问题

主持人分享自己以前监控过：

  • Funding Rate
  • OI
  • CEX 数据
  • 约一分钟一次
  • 五百多个交易对
  • 每天产生接近 1–2GB 数据

但策略最终只停留在 Paper Trading，因为难以从数据中推出稳定有效的信号。

主持人的核心问题是：

单纯看到 Funding、OI、价格和价差变化后，怎样继续推断项目方或庄家准备做什么？

2. 现场经验者承认：没有成熟固定策略

回答者明确表示：

自己也只研究了几个月；目前没有一套非常成熟的策略；单靠数据可能不够；更需要把市场数据和项目背景结合起来。

他大致提出了两类方法。

3. 方法一：在价差出现之前捕捉异动

理想状态是：

  1. 当前两个市场价差接近零
  2. Funding、OI、成交量、持仓结构或链上筹码出现异常
  3. 判断可能有人准备推动价格
  4. 提前建立价差扩大方向的仓位
  5. 如果没有发生操盘，主要损失是手续费
  6. 如果价差显著扩大，则获得较大的收益

这个方法的关键不是“看到价差后追”，而是找到价差产生前的信号。

但会议并没有给出已验证的信号组合，因此目前只能算研究假设。

4. 方法二：操盘已经开始后，判断其目标

如果异常已经发生，需要分析：

  • 拉的是现货还是合约
  • Funding 是正还是负
  • Premium Index 如何变化
  • OI 是增加还是减少
  • 是否在逼空或爆多
  • 项目方是否有解锁、空投或套保盘
  • 大户持币是否高度集中
  • 交易所是否限制充值提现

现场先讨论了 LAB，随后又讨论了一个与早期空投相关的币。

LAB 案例 据参与者描述：

  • 某币早期投资者或打新参与者拥有待解锁资产
  • 一部分人通过合约做空进行套保
  • 庄家持续拉升现货或合约
  • 正价差和正 Funding 持续多日
  • 做空套保者不断支付 Funding，且可能逐步被清算
  • 操盘者可能在清理套保盘后再结束行情

对于纯套利者，回答者认为，如果保证金足够，可能同时赚取价差和 Funding。

但需要强调：这只是参与者对操盘目的的解释，不是已证实事实。

另一个空投相关案例

另一案例被解释为：

项目早期承诺了大量空投；如果按高价格直接发放，空投价值会非常高；因此有人通过长期价格波动，让潜在接收者被套或退出；操盘不是一次完成，而是反复发生。

这个解释同样需要项目公告、解锁数据、持仓变化和交易记录支持。

5. 会议得出的暂时结论

Funding 和 OI 不能单独用于“猜庄”。

更完整的分析至少需要：

  • Funding
  • Premium Index
  • OI
  • 现货和合约成交量
  • 主动买卖方向
  • 多空清算
  • 不同交易所之间的价差
  • 链上持仓集中度
  • 解锁和空投计划
  • 项目方公告
  • 充值提现状态
  • 交易所的限仓和下架规则

而且即使分析完整，也只是提高判断质量，不会把方向性交易变成无风险套利。

四、核心案例：借贷池、稳定币和闪电贷交易

这是整场会议中最值得单独沉淀的案例。

1. 案例是怎么被发现的

有参与者请另一位群友讲解当天在微信群分享的一笔闪电贷交易。

案例分享者表示：

自己长期关注某个借贷或清算池；通过池子的历史记录发现一笔约 800 万规模的异常操作；随后追踪相关存款、借款和资产购买记录；发现后续还有多笔类似交易。

他不是通过通用价差扫描器发现的，而是因为长期观察这个协议及其资产。

2. 第一种解释：利用存款触发流动性分配

案例分享者的解释大致是：

  1. 某个借贷协议里有多个资金池
  2. 用户存入 USDC 一类资产后，分配器会自动把资金分配到不同市场
  3. 目标市场原本流动性不足
  4. 交易者通过闪电贷临时存入大量资金
  5. 新存款触发分配器向目标池调入流动性
  6. 目标池因此出现可借资产
  7. 交易者借出目标资产
  8. 再处理存款凭证、赎回或兑换
  9. 在同一交易中偿还闪电贷

分享者进一步指出，后来金库管理者设置了供应上限，导致：

外部用户不能继续往该池存款；分配器无法继续通过新增存款调入流动性；同一套利路径被关闭。

在这种解释下，核心不是简单的“池子没钱”，而是：

如何利用协议的自动分配机制，在单笔交易中临时创造可借流动性。

3. 第二种解释：预言机价格与 DEX 池价格不一致

另一位参与者表示自己把交易调用栈交给 AI 分析，得出的解释与前一位略有不同。

他的分析路径是：

  1. 交易者先通过借贷获得大额 USDC
  2. 将 USDC Supply 或 Deposit 到某个金库
  3. 获得对应的存款凭证或质押 Token
  4. 协议按照预言机或官方兑换率给凭证估值
  5. 该凭证或相关稳定币在 Uniswap V4 等池中也有市场价格
  6. DEX 池的市场价格已经明显偏离协议内部估值
  7. 交易者围绕两个价格体系进行多次兑换
  8. 最终偿还借款并留下利润或剩余头寸

结合现场 AI 分析和这笔交易的 Etherscan 记录，可以确认：

交易成功执行，并创建了临时合约；Morpho 提供了 27,722,557.767661 USDC；交易涉及 USDC、Staked NUSD（sNUSD）、Morpho 和 Uniswap V4；发起地址最终收到 166.666013 USDC。

原始交易：Etherscan 交易记录。Etherscan 能确认交易状态、资产流和最终收到的 USDC，但完整利润机制仍需结合调用栈和协议状态解释。

4. 补充信息：项目暂停赎回与二级市场折价

其他参与者补充：

  • 该项目可能发布了抵押品不足或暂停赎回的公告
  • 有持币者开始在链上折价卖出相关稳定币
  • 有人以约八折持续出售约 5 万枚资产
  • 池子当时总余额可能约为 60 万
  • 随后有大户把抵押品存入借贷协议并借走可用资金
  • 相关二级市场池价格可能跌到 0.56–0.64
  • 协议内部或预言机价格仍维持在更高水平
  • 从价差出现到最后一笔交易大约持续一个多小时
  • 期间可能发生了 200 多笔类似套利交易

这些价格、池子规模和交易笔数是会议参与者当时的观察；上面的交易哈希补充确认了其中一笔交易确实涉及 Morpho、USDC、sNUSD 和 Uniswap V4。

5. 为什么现场会出现两种解释

两种解释并不一定完全冲突。

这笔交易可能同时利用了：

  • 折价购买资产
  • 协议内部较高的记账价格
  • 金库的自动流动性分配
  • 借贷池的可借额度
  • 闪电贷提供的临时资金
  • 存款凭证与底层资产之间的兑换关系
  • DEX 池和协议兑换率之间的偏差

原始交易哈希已经补齐，但只看转账和事件记录仍不足以确定真正的利润来源，需要继续结合完整调用栈、协议记账逻辑和交易前后的状态变化。

需要把交易拆成完整资产流：

闪电贷来源 → 存入什么资产 → 获得什么凭证 → 分配器怎样调度流动性 → 借出了什么资产 → 在哪里兑换 → 以什么价格兑换 → 偿还了多少闪电贷 → 最终 EOA 和临时合约各留下什么

6. 这笔交易还需要排查什么

正式复盘至少需要：

  • 协议层 金库和借贷协议名称
  • Supply Cap、Borrow Cap
  • 分配器逻辑
  • 存款和赎回规则
  • 清算规则
  • 价格来源
  • 管理员何时修改参数

资产层 稳定币和凭证 Token 的准确合约地址；官方赎回率；是否暂停赎回；是否存在锁定期；二级市场真实深度；持币地址和大额卖出记录。

交易层 原始交易哈希；Trace；Event Logs；交易前后余额；闪电贷本金和费用；每一步实际兑换价格；Gas；临时合约最终余额；残余资产是否后来卖出。

结论层 最终需要回答：

  • 这是预言机套利、会计价格套利，还是流动性分配套利？
  • 收益是否已经完全实现？
  • 是否承担了稳定币无法赎回的信用风险？
  • 机会关闭是因为供应上限，还是价格被交易平？
  • 第一批交易者和后续交易者的利润是否相同？

从清算记录反向发现小众机会

1. 从清算记录反向研究抵押品

案例分享者介绍了自己的观察方式：

  1. 查看借贷协议的清算历史
  2. 找出自己不认识的抵押品
  3. 查询抵押品的持有人
  4. 查看该资产由哪个协议铸造
  5. 研究存入、赎回和退出机制
  6. 看它被哪些其他协议接入
  7. 继续观察相关资产和池子的变化

如果不知道抵押品的真实来源和赎回路径，就无法判断：

  • 能否安全接盘
  • 清算后资产是否能卖
  • 是否存在折价
  • 资产有没有锁定期
  • 表面清算奖励是否能够兑现

2. 赎回等待期可能减少机器人竞争

分享者举到一类需要三天才能取出的存款或凭证资产。

这种资产对机器人不友好，因为：

不能在单笔交易里立即退出；闪电贷不能覆盖跨天赎回；需要承担资产和协议风险；资本会被占用。

但也正因为无法原子化，自动化竞争可能更弱，人工参与者有时仍能：

提前挂折价买单；等待赎回；赚取时间和流动性折价。

它不是无风险套利，而是用资本和等待时间换取折价。

3. 项目状态和借贷协议状态不同步

会议还提到一个资产退出或空投案例：

  • 项目原计划在某个时间点空投或退出
  • 实际执行时间早于市场预期
  • 项目直接向用户空投资产
  • 但依赖它的借贷系统没有同步更新
  • 市场参与者在约半小时内可能遇到错误定价或处置机会

这个例子说明，链上机会常来自“系统之间不同步”：

  • 项目已经改变
  • 预言机没变
  • 借贷协议没变
  • DEX 价格先变
  • 风控参数稍后才更新

因此有价值的监控对象不仅是价格，还包括：

  • 项目公告
  • 治理提案
  • 合约升级
  • 空投和迁移
  • 赎回暂停
  • Supply Cap 调整
  • 抵押因子调整
  • 预言机切换
  • 池子新增或移除

如何用 AI 复盘复杂链上交易

1. 为什么只给交易哈希可能不够

现场参与者认为，如果只让 AI 根据转账记录分析：

能看见资金流；但难以理解内部合约状态；可能漏掉凭证铸造、金库分配和内部借贷；无法准确解释利润来自哪里。

更有效的输入是完整调用栈，包括：

  • 每一层合约调用
  • 函数参数
  • 返回值
  • Internal Calls
  • Event Logs
  • Token Balance Changes

2. 现场采用的 AI 工作流

一位参与者表示：

Codex 和部分 OpenAI 模型拒绝分析这笔交易；可能把它识别为安全攻击或高风险逆向任务；后来使用 DeepSeek 对调用栈进行解析；AI 用一个多小时完成初步分析。

另一位参与者分享了多模型交接方法：

  1. 先让限制较少的模型解析原始调用栈
  2. 输出一份交接文档
  3. 再让另一模型做核对和验收
  4. 如果审查不通过，把反馈交回第一个模型修正
  5. 重要结论经过多轮对照

这个流程的合理部分是“分工和独立复核”。不应该把它理解为绕过安全边界，而应把任务明确限定为：

公共链上数据；防御性分析；历史交易解释；不涉及盗取、攻击复现或未授权资产操作。

3. 更可靠的 AI 交易复盘结构

建议以后把每个案例按下面格式交给 AI：

第一步：协议识别 每个地址属于哪个协议；合约角色是什么；是否为 Proxy；是否创建了临时合约。

第二步：资产流 每种 Token 的流入流出；存款凭证和底层资产关系；闪电贷的借入、费用和偿还；最终资产留在哪个地址。

第三步：状态变化 Pool Balance；Supply/Borrow；Cap；Oracle；Exchange Rate；DEX Tick 和流动性。

第四步：利润对账

最终自由资产 + 可赎回头寸的保守估值 - 初始自有资金 - 闪电贷费 - Gas - Swap Fee - 滑点 - 未实现或无法赎回资产 = 实际净收益

第五步：反驳 让第二个模型回答：

有没有其他可能解释？；哪一步没有链上证据？；是否把资产转移误判为利润？；是否忽略了残余风险？。

五、链上套利的竞争结构：Solana、BSC 与新链

有参与者长期研究 Solana，现场对当前环境的判断偏谨慎：

  • 早期参与者已经获取了较多收益
  • 当前流动性相对枯竭
  • 头部参与者占据了基础设施和订单流优势
  • 部分大型质押或验证节点运营者同时掌握出块、排序和交易能力
  • 普通套利机器人难以与拥有节点资源的人竞争
  • 有利润的交易可能被基础设施方优先捕获

这是参与者的市场观察，并没有给出数据支持。

但它揭示了一个重要问题：

在高竞争公链上，套利对手可能不是另一台普通机器人，而是掌握排序权、私有订单流和基础设施的参与者。

因此评估一个生态时，除了看 TVL 和交易量，还应看：

  • 出块和 Builder 集中度
  • 私有订单流
  • Jito 或类似基础设施
  • 交易排序方式
  • 失败交易成本
  • 验证者是否直接参与 MEV
  • 普通用户是否能使用同等级的提交通道

CEX–DEX 实战：为什么抢不到第一个位置

1. 参与者展示的系统

一位参与者展示了自己开发的 CEX–DEX 套利系统。

他观察到：

  • 系统可以发现价差
  • 但同一个机会通常有更大的机器人竞争
  • 对方单笔资金可能达到几千 USDT
  • 展示的部分交易规模约 6000U
  • 对方支付的 Tip 可能约 3–4U
  • 自己只能支付零点几 U
  • 自己的交易无法排到目标区块的前面

2. 现场争论：本金和 Tip 到底是什么关系

有人首先指出：

区块排序与交易本金没有直接关系；主要取决于 Tip、Gas 和交易传输路径。

提问者进一步解释：

技术上可以给更高 Tip；但小额交易的毛利润很低；如果支付和大户相同的 Tip，交易本身就会亏损；只有扩大交易规模，才有足够绝对利润支付更高 Tip。

这个解释是成立的。

准确关系是：

交易规模 → 决定毛利润容量 毛利润容量 → 决定可承受的最高 Tip Tip 和提交路径 → 影响 Builder 的交易排序

所以不是“本金直接决定排序”，而是“本金影响经济上能支付多少排序成本”。

3. 为什么最后可能是在给 Builder 打工

现场有人指出，如果所有搜索者都能看到同一个机会：

  1. 大家不断提高 Tip
  2. 大部分套利利润被 Builder 或验证者拿走
  3. 搜索者只剩极薄利润
  4. 失败交易、滑点和状态变化仍由搜索者承担

更棘手的是：

Builder 可能自己也运行套利机器人；Builder 能看到更多订单流；Builder 可以直接吃掉机会；或者让外部搜索者竞争并收取 Tip。

因此成熟公开市场上的普通抢跑策略，很容易进入恶性竞争。

4. BSC Builder 集中度

参与者提到 BSC 上主要由两家 Builder 占据大部分区块：

48 Club；BlockRazor。参与者称两家覆盖了 90% 以上的区块。

这里保留为参会者对当时 BSC Builder 格局的判断。

如果 Builder 高度集中，策略需要重点研究：

  • Builder 接入方式
  • Bundle 规则
  • 失败保护
  • Tip 竞价
  • 是否存在私有订单流
  • Builder 是否自营搜索
  • 包含率和审查规则

5. 现场给出的方向建议

与其在成熟 BSC 机会中正面竞争，可以考虑：

  • 小众 Token
  • 一般机器人没有覆盖的协议
  • 跨链库存差
  • 新链刚上线时的流动性断层
  • 需要协议知识而不只是速度的事件
  • 无法被纯闪电贷原子化的机会

这不是说“新链一定更容易”，而是说竞争结构可能尚未固化。

新链上线初期可能出现什么机会

会议后半段讨论了即将上线的 ARC。现场提到：

ARC 主网计划在 9 月 16 日上线；LI.FI 将在第一天支持跨链；参与者可以提前准备流动性和监控；Robinhood 相关链此前曾出现跨链套利流量。

这部分讨论的重点，是在主网上线前完成监控、路由和资金准备。

可能出现的具体机会

1. 跨链库存差

新链上的资产供应不足；桥接速度不一致；不同桥的费用和到账时间不同；新链价格暂时偏离其他市场。

2. DEX 之间的价格差

初期池子少；流动性分散；路由器覆盖不完整；单个池子容易被大额交易推动。

3. CEX–新链 DEX

CEX 已上线资产；新链 DEX 刚有流动性；充值提现和桥接状态不同步；做市商库存不足。

4. 聚合器覆盖时间差

聚合器 A 已接入；聚合器 B 尚未接入；自动路由尚未发现最佳路径；手工或定制路由暂时获得优势。

5. 原子套利

同链多个 DEX 之间出现价格差时，可能用合约完成：

闪电贷 → DEX A 买入 → DEX B 卖出 → 偿还闪电贷

但还要判断：

  • 是否有 Builder 竞争
  • 是否支持私有交易
  • 新链节点是否稳定
  • 合约是否已经审计
  • 代币地址是否官方
  • 流动性是否足以退出

六、LI.FI 在套利场景中的具体讨论

1. LI.FI 是 Meta Aggregator

主持人解释，LI.FI 不只是单一路由，而是聚合：

  • 其他 Aggregator
  • Uniswap 等 DEX
  • 多种跨链桥
  • 自有 Intents 流动性
  • 合作方的 Web3 流动性

其优势是：

覆盖多条链；不需要套利团队逐一接入每个 DEX 和桥；新链上线初期可以快速获得现成路由；适合先做市场发现和原型验证。

2. 为什么报价可能不如直接接入

一位参与者反馈：

同样一条路径；LI.FI 底层也可能走 OKX DEX；但通过 LI.FI 得到的最终报价更差。

主持人的解释是：

Meta Aggregator 多了一层费用；默认可能收取约 25 bps；直接接底层路由可能没有这层成本；对薄利套利而言，25 bps 足以吃掉机会。

主持人希望尝试推动：

将套利场景费率降到更低；例如从 25 bps 降到 1 bps 或其他可接受水平；以更大交易量换取更低单位费率。

这仍只是会议中的设想，并非已落地政策。

3. 只拿报价、不通过 API 执行的问题

主持人提到，一些套利团队可能：

  1. 高频调用 LI.FI 获取报价
  2. 发现最佳路径
  3. 不通过 LI.FI API 执行
  4. 转而去 Jumper 或底层产品手动下单
  5. 因为只消耗报价资源、不贡献执行量，被系统识别为低质量或异常账号

会议中甚至提到有人因此被封禁。

这里需要正式确认：

  • 报价 API 的允许使用方式
  • Integrator 身份规则
  • Rate Limit
  • 是否允许 Quote-only
  • 哪些行为会触发反滥用
  • Jumper 和 API 的实际费用差异

不能通过批量注册账号绕过限制。主持人也明确表示，一个账号即可，应通过正式额度或费率协商解决。

https://x.com/brucexu_eth/status/2088162020726386703

本文是「链上套利共学」系列的一部分，记录我对套利机会、API、执行基础设施和真实验证方法的持续学习。内容仅用于研究与技术交流，不构成投资建议。

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