当然可以,以下是一篇完整博客文章:

🧨 一、狙击的起点:暴富神话的原罪

狙击(Sniping),是币圈里最具争议、也最被追逐的行为。

最早的“狙击玩家”出现在 Uniswap V2 时代,他们通过监听链上事件(Token Creation、Add Liquidity),在项目方刚开盘的几秒钟内抢先买入,再在价格翻数倍后抛出。

那时,速度即一切。
谁的机器人反应快、谁的Gas高,谁就能吃到那一口“启动肉”。

这些人靠“超前上链”发了第一笔钱,也造就了“狙击文化”的雏形——
一种混合了 速度、风险、机会主义 的独特生态。

但随着市场进入 2021 年,越来越多人意识到:
手快不再是胜利的唯一条件。

节点延迟、MEV干扰、假合约、黑名单防狙……让“暴力抢跑”逐渐变成了“高危游戏”。
于是,狙击生态开始进入第二阶段。


🧠 二、从速度到算法:模型化的萌芽

当手速已经无法形成优势时,聪明的玩家开始追求另一种维度——预判

他们开始研究:

  • 哪些钱包经常参与成功项目的启动?

  • 哪些合约的部署参数更安全?

  • 哪种滑点与Gas组合能在成本与速度间找到平衡?

于是,一批“科学型狙击者”出现了。
他们不再靠盯盘,而是用脚本扫描新区块、过滤合约条件,
甚至利用机器学习模型预测“下一个高成功率合约”。

📊 这一阶段的标志事件是:
FourMeme、PumpFun、Flap 等低门槛发币工具的出现。

这类工具让“启动项目”的门槛大幅下降,也给狙击者创造了 海量的机会池
但同时,项目激增也意味着:
90% 的代币将归零,只有能正确识别结构信号的“算法玩家”才能存活。


⚙️ 三、技术层的演化:从手动抢跑到模型套利

1️⃣ V1:纯速度阶段(手工+RPC)

早期的狙击工具只提供最原始的功能——
监听合约 → 自动发起交易 → 设定滑点。

这类 Bot 基于 RPC 并发发送,优势在于响应快,但容易被 MEV 插队或交易重排。
风险极高,成功率不稳定。

2️⃣ V2:JITO捆绑交易(Bundle)

以 Solana 为代表的新机制,让狙击交易可以 整组上链
有效避免被插单或重排。

这一阶段的玩家开始注重“捆绑买入”,甚至发展出多钱包协同机制,
让前9个钱包抢首单,后几组钱包补流动性,
形成更自然的图表节奏(这一逻辑也正是 CiaoTool 所支持的核心功能)。

3️⃣ V3:策略模型化(Alpha / AI 参数)

当单次抢跑的收益降低后,聪明人开始把注意力放在模型上:

  • 哪类启动信号值得参与?

  • 如何控制“同类项目”的曝光比例?

  • 如何通过批量执行,降低人力干预?

这就是 模型套利时代的开端
此时,狙击已不再只是“谁跑得快”,而是“谁懂得控制节奏”。


🧩 四、生态扩张:不同链的狙击逻辑差异

随着多链共存格局的确立,狙击逻辑也出现了分化。

技术特征 狙击优势 狙击风险
Solana 高并发、低延迟 可用 JITO Bundle,稳定抢单 链频繁拥堵,节点依赖强
BSC EVM生态成熟 工具丰富、部署简单 Bot竞争激烈,Gas费波动大
Base 与Coinbase联动 新项目多,潜力高 市场深度低,流动性弱
TON / Layer2 快速扩张阶段 可提前布局生态币 技术不稳定,钱包兼容性差

📉 简单来说,

  • Solana 是“技术玩家的战场”;

  • BSC 是“规模玩家的主场”;

  • Base 则是“叙事玩家的试验田”。

不同生态决定了不同的策略模型,而狙击正在变成 多维度博弈的系统工程


🧱 五、模型套利的核心逻辑

狙击的本质是“低延迟+高准确”的执行。
而模型套利的核心在于:通过数据建模,减少无效出手。

✅ 模型的基本逻辑包括:

  1. 信号筛选:

    • 合约创建时间与部署钱包历史;

    • 初始流动性池深度;

    • LP Token 是否锁定;

    • 前十地址分布特征。

  2. 决策触发:

    • 若满足安全参数(锁池、放弃权限、初始池深度>5BNB);

    • 自动触发小额探针买入;

    • 成功后批量进场。

  3. 风险收缩:

    • 自动识别图表波动;

    • 达到预设收益率时部分减仓;

    • 启动冷换仓或撤出。

CiaoTool 的 BSC 模型正是这种逻辑的落地体现。
它不仅能捆绑多钱包买入,还能控制交易延时区间、Gas滑点范围、出入场速率,
从而让“狙击”不再靠运气,而是靠系统。


📈 六、从投机到工程:狙击文化的理性化

过去,狙击是一种情绪行为——
看到别人启动,就冲;看到币涨,就跑。

如今,狙击已成为一种“链上工程”——

  • 有计划地测试项目;

  • 以数据结构化风险;

  • 以工具优化执行。

在这个过程中,狙击玩家开始向“量化套利者”演化。
他们不再只是抢跑,而是在控制流动性与节奏上寻找收益空间。

这种理性化,也让狙击成为了市场流动性的重要来源之一。
因为他们的批量买卖行为,为新项目注入了启动动能,也制造了价格曲线的“呼吸感”。


💡 七、狙击与发币工具的结合:新生态雏形

随着 CiaoTool、FourMeme、Flap 等模块的成熟,
“发币方”与“狙击方”之间的界限开始模糊。

  • 发币方 可以通过工具设定多钱包买入行为,制造启动曲线;

  • 狙击方 可以通过模型化参数参与启动、分仓、套利;

这种互相渗透,意味着狙击生态正在被“平台化”。
也就是说,未来不再是“人狙项目”,而是“系统与系统的博弈”。

🔄 最终,整个生态可能形成一种 自动化的双边市场

  • 一边是 AI 模型驱动的发币策略;

  • 一边是 数据模型驱动的狙击套利;

  • 中间连接的,就是像 CiaoTool 这样的平台。


🚀 八、未来展望:从模型套利到流动性治理

未来的狙击生态将不再只关注“谁抢得早”,
而会进入更深层次的 流动性治理阶段

  1. 模型共振:
    多个策略模型协同,让流动性更平滑,价格更健康。

  2. 智能分布:
    钱包行为自动生成,让项目自然分散,不显“控盘”痕迹。

  3. 动态套利:
    AI 根据市场波动调整出入场频率,实现稳态套利。

这意味着,狙击生态最终将脱离“抢跑”范畴,
转向“流动性调节”和“市场结构优化”。

而这一切的前提,是工具平台的演进。
CiaoTool 目前已在这一方向铺路,通过批量买卖、自动换仓、智能滑点控制等功能,
让“狙击”不再是野性行为,而是可量化、可复现的链上策略。


🧩 结语:速度的终点,是系统

狙击生态的演化史,本质上是一部 效率与理性的博弈史

从最初的“谁快谁赢”,到今天的“谁算得更准”,
从个体反应,到模型执行,
从赌徒文化,到策略文明。

📍最终的赢家,不是反应最快的那个人,
而是能用工具把风险与收益编排成算法的人。

狙击的尽头,不是速度,而是结构。
而结构的尽头,是对市场节奏的控制。

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