すでにスカウトとAMMの数学は終えましたが、今度は大きなポイントである戦略レイヤーの導入です。 これはアービトラージロボットの脳であり、ミリ秒単位で3つの重要な質問に答える必要があります。

稼げるお金はあるのか? スプレッドはガソリンやスリップをカバーするのに十分でしょうか? どうやってやるの? プールAで安く買ってプールBで高く売るのか、それとも逆に操作するのか? 利益が本当に手元にあることをどうやって保証するのか? アトミックトランザクションやバンドルパッケージングによる実行ロック。

今号では、SolanaにおけるクロスDEXアービトラージのアルゴリズム論理と実践的なエンジニアリング問題を見ていきます。

**世論調査からイベント駆動へ**

Solanaの高性能環境は、アービトラージアーキテクチャが反応的でなければなりません。 プールの状態が更新されると、ボットはすぐにワークフローに入ります。状態変更がトリガー→ローカルクォート計算 → 比較スプレッド → 閾値が超過しているかどうかを判断 → 閾値を超えた場合 → 方向とサイズを計算 アトミック取引命令を構築し → Jito Bundleを通じて送信します。 一方、スプレッドが基準に達しなければ諦めて次のチャンスを待ち続ければいいのです。

このアーキテクチャは、取引の聴取時間を想像以上に速くミリ秒単位で圧縮します。 投票プールの州ではなく、待機ではなく、本当にイベント主導のものでした。

**なぜJito Bundleを使うのか**

Solanaのエコシステムでは、どんなに取引が速くても、キューに並ぶ必要があります。 Jitoバンドルの機能は、このキューイング論理を破ることです。 ボットは複数のトランザクションを原子操作にまとめてバリデーターに送信することで、実行の順序と原子性を保証できます。 バンドルに入ると、すべて成功するか失敗するかのいずれかで、中間状態は存在しません。 これは裁定取引において非常に重要です。最初の取引が成功して2回目の取引が失敗するわけにはいきません。

**意思決定の論理の核心**

拡散検知が最初のレベルです。 ボットはすべてのアービトラージ経路(プールが2つ、3つ、あるいはそれ以上かもしれません)をリアルタイムで計算し、最大のビッドスプレッドをフィルタリングします。 しかし落とし穴があります。取引自体がスリッページを生み、ガス料金は固定コストであり、ネットワークが混雑するとバンドル料金が急騰します。 したがって、最終的な利益がプラスになるように計算にこれらを含める必要があります。

次に、方向性のある意思決定があります。 USDCとSOLの価格差が現れると仮定すると、ボットはどのプールを買いどれを売るかを判断する必要があります。 これには流動性の深さ、取引規模の制限、スリッページの動態が含まれます。 スケールが小さすぎると利益を上げられず、スケールが大きすぎるとスリッページが利益を食い尽くし、その臨界点を見つけなければなりません。

閉鎖ループ全体は、機会の発見から注文の実行まで、ほとんど遅延なく絶えずループしています。