Panorama-Interpretation von DEX MEV: Entstehung, Entwicklung und bahnbrechende Innovation

Im dunklen Wald sind immer verlockende Schätze verborgen. MEV (Maximal Extractable Value, maximal extrahierbarer Wert) extrahiert den Wert von Benutzern nach dem Prinzip „Wer zuerst kommt, mahlt zuerst“. Von Blocküberlastungsproblemen, die durch die Priority Gas Auction (PGA) verursacht werden, bis hin zu möglichen Schwachstellen zwischen Validatoren und Blockbauern gibt es Bedenken hinsichtlich öffentlicher Probleme innerhalb des Ethereum-Ökosystems.

AMM ist der einfachste Schritt im MEV-Extraktionsprozess, und DEX-Benutzer sind aufgrund der erlaubnisfreien Sichtbarkeit des Mempools zwangsläufig dem Risiko von MEV-Bot-Angriffen ausgesetzt. Gleichzeitig spielen Arbitrage-Roboter eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Preisfindungseffizienz von AMM und Märkten.

In diesem Bericht beginnen wir mit der Klassifizierung gängiger MEVs in DEX als Ganzes und ihrer Marktgröße und schaffen ein allgemeines Verständnis der Entwicklungsstadien von DEX-MEVs. Zoomen Sie mit der Lupe hinein und analysieren Sie den MEV-Fall im Block-Explorer. Entdecken Sie MEV-Lösungen und Entwicklungsrichtungen, indem Sie die Eigenschaften von MEV in verschiedenen DEXs vergleichen und verstehen.

Auf einen Blick – Ein vollständiges Bild der Entwicklung von DEX MEVs

DEX MEV ist hauptsächlich in drei Typen unterteilt: Sandwich, Arbitrage und Liquidation. Nach Angaben von EigenPhi kam es in den letzten 30 Tagen zu einem Arbitrage-MEV in Höhe von 1,64 Mio. US-Dollar auf Ethereum, zu einem Sandwich-Angriffs-MEV in Höhe von 1,74 Mio. US-Dollar und einem Liquidations-MEV in Höhe von 21,01 Mio. US-Dollar. Es ist ersichtlich, dass Arbitrage und Sandwich die Hauptformen davon sind DEX MEV-Gewinnquellen, die 99,38 % ausmachen, stehen ebenfalls im Mittelpunkt dieses Berichts.

Performance von Liquidation, Sandwich und Arbitrage in den letzten 30 Tagen, Quelle: EigenPhi

Bevor wir fortfahren, stellen wir kurz die Prinzipien von drei MEV-Angriffen vor:

• Sandwich-Angriff: Ein Angreifer beeinflusst den Preis eines Ziel-Trades und profitiert davon, indem er unbestätigte Trades überwacht und Miner besticht, ihre eigenen Trades vor und nach dem Ziel-Trade einzufügen.
• Arbitrage: Im DEX-Umfeld geht es bei Arbitrage in der Regel um die Ausnutzung von Preisunterschieden zwischen verschiedenen Handelsplattformen. Aufgrund der dezentralen Natur des DEX kann es zu Verzögerungen bei Preisaktualisierungen kommen. Arbitrageure können einen Gewinn erzielen, indem sie einen Vermögenswert zu einem niedrigen Preis auf einer Plattform kaufen und denselben Vermögenswert auf einer anderen zu einem höheren Preis verkaufen.
• Liquidation: Ein Liquidationsereignis wird ausgelöst, wenn der Wert der Sicherheiten eines Kreditnehmers unter einen vorgegebenen Schwellenwert fällt. Zu diesem Zeitpunkt erlaubt die Vereinbarung jedem, die Sicherheiten zu verwerten und die Gläubiger sofort zurückzuzahlen. Wenn die Liquidationslinie ausgelöst wird, gibt der Liquidationsbot einen Liquidationsauftrag ein, um anschließend eine Gebühr zu erhalten.

Aus den Daten können wir ersehen, dass Liquidations-MEV nicht häufig vorkommt und große Liquidationsangriffe normalerweise in extremen Märkten auftreten, was aus dem Prinzip der Liquidations-MEV-Angriffe nicht schwer zu verstehen ist. Aufgrund der 10-Punkte-Rallye von BTC am 23. und 24. Oktober lag das Liquidationsvolumen MEV an diesem Tag beispielsweise bei 561.000 US-Dollar und war damit deutlich höher als zu anderen Zeiten.

Größe und Volumen des liquidierten MEV, Quelle: EigenPhi

Die meisten Sandwich-Angriffe finden im führenden DEX Uniswap statt, der etwa drei Viertel des Marktanteils ausmacht. Dicht gefolgt von Aggregatoren. 1 Zoll v5 (Aggregation) und 0x (Exchange) sind gleichmäßig aufgeteilt und machen 10 % des gesamten MEV aus. Metamask: Swap Router macht 4,8 % aus.

Sandwich-Angriffe verteilen sich auf verschiedene Routen, Quelle: EigenPhi

82,18 % der Gewinne bei einem einzelnen Trade lagen zwischen 0 und 10 US-Dollar, 6,84 % erzielten bei einem einzelnen Trade einen Gewinn von 10 bis 100 US-Dollar und 9,28 % verloren bei einem einzelnen Trade 10 bis 100 US-Dollar.

MEV-Gewinnverteilung, Quelle: EigenPhi

Einblicke – Tauchen Sie in MEV-Vorkommen von Block-Explorern ein

Um zu verstehen, wie MEV auftritt, und um herauszufinden, wie die Gewinne der MEV-Bots berechnet werden, haben wir einen aktuellen Sandwich-Angriff von der Website von EigenPhi als Beispiel ausgewählt, um den gesamten Prozess eines MEV-Angriffs zu erklären. Hierbei handelt es sich um einen Sandwich-Angriff, der am 23.10.2023 um 21:00:35 Uhr stattfand. Der Angreifer gab 634,93 $ aus, verdiente 6.167,48 $ und machte einen Gewinn von 5.532,55 $.

Beispiel für die Interpretation eines MEV-Angriffs, Quelle: EigenPhi

Der Sandwich-Angriff ist in drei Schritte unterteilt: Front-Run, Victim und Back-Run, die im Block 18413129 dicht gepackt sind. Um jeden Schritt besser zu veranschaulichen, haben wir die Adressen mit der Tag-Funktion in Etherscan markiert. Die Absenderadresse des Opfer-TXN ist als „Opfer“ gekennzeichnet, die Interaktionsadressen im Front-Run und Back-Run sind als „Angreifer“ gekennzeichnet und die restlichen Tags stammen aus dem Netzwerk. „Der Rest der Tags stammt aus dem Netzwerk.

Front-Run: Kaufen Sie, bevor Sie kaufen!

Im Frontrun übertrug der Angreifer zunächst 304,03 WETH an Angreifer 2 und tauschte 304,027 stETH über den Lido Curve-Pool mit extrem geringem Slippage aus. Dann wurde stETH im Uniswap V2: stETH 2-Pool gegen 259,59 WETH getauscht, was zu einer Liquiditätsverschiebung führte. (Es gibt 56.000 ETH und stETH im Lido-Pool)

Front-Run-Transaktion, Quelle: Etherscan

Opfer: Sie haben wertvolle (und teurere) Token gekauft

In einer nachfolgenden Transaktion tauschte das Opfer 20,37 stETH gegen 14,81 WETH über denselben Uniswap v2-Pool. Da der Angreifer während des Front-Runs im Voraus eine große Menge an stETH gegen WETH austauscht, führt dies zu einer Verschiebung der AMM-Kurve, wodurch der Durchschnittspreis des WETH/stETH des Opfers steigt. Das Opfer erlitt einen MEV-Angriff.

Opfertransaktion, Quelle: Etherscan

Backrun: Sie nahmen das Geld und rannten weg😭

BackRun: Anschließend tauschte Angreifer 2 über diesen Pool 259,59 WETH zurück in stETH und erhielt 307,76 stETH (Anmerkung: 3,76 mehr als zuvor). Schließlich nutzte Angreifer 2 den Lido Curve-Pool, um stETH mit extrem geringem Schlupf aus WETH auszutauschen, und übertrug es zurück an den Angreifer. Gewinn mitgenommen!

Backrun-Transaktion, Quelle: Etherscan

Abrechnungsbildschirm

Die Kosten betrugen zwei Gas plus 0,3667 ETH als Trinkgeld für den Bergmann, und der Umsatz betrug 3,76 WETH bei einem Gewinn von 5.532,55 $. Aus Curve ersehen wir, dass die 20,3691 stETH des Opfers auf der Benutzeroberfläche als 20,359 WETH angegeben werden und das Opfer nur 14,81 ETH erhielt, was bedeutet, dass das Opfer einen satten Slippage von 37,5 % erlitt.

Zitat von 20,3691 stETH in Curve, Quelle: Curve UI

Hinweis: Der Angreifer bezieht sich hier auf den MEV-Bot, und der eigentliche Profiteur ist die Adresse der Interaktion mit dem Bot, also 0xFac…da00 in From.

Eigentx verwendet Token Flow, um den oben genannten Prozess anzuzeigen, was die Überprüfung und Visualisierung nach dem Verständnis erleichtert und ihn intuitiver macht. Die folgende Abbildung zeigt den Token-Fluss von Front-Run, Victim und Back-Run in der Reihenfolge. Die Zahlen geben die Reihenfolge an, in der der Leser seine Erinnerungen ordnen kann.

Token Flow zum Beispiel MEV-Angriff, Quelle: Eigentx

Aus dieser Transaktion können wir die notwendigen Bedingungen zusammenfassen, damit MEV einen Gewinn erzielt:

• Erstens ist eine große Menge an Swaps erforderlich, um im Voraus eine Verschiebung der Liquidität in der AMM-Kurve auszulösen.
• Sortieren Sie die Transaktionen und ordnen Sie das Opfer zwischen Frontrun und Backrun ein
• Stellen Sie gleichzeitig sicher, dass das Swap-Ergebnis des Opfers das Slippage-Limit nicht überschreitet (andernfalls schlägt die Transaktion fehl).

Im ersten Schritt nutzt der Angreifer meist einen Flash Loan, um zunächst einen großen Geldbetrag zu erhalten. Flash Loan ist eine einzigartige Kreditvergabemethode in der Blockchain, die einen großen Geldbetrag zu 0 % Kapital verleihen kann, solange dieser in derselben Transaktion zurückgezahlt werden kann. Der zweite Schritt erfordert, dass der Angreifer in der Lage ist, Transaktionen zu bündeln und sie in kurzer Zeit an Knoten auf der ganzen Welt zu senden, während er gleichzeitig die Miner mit ETH besticht, um das Packen dieser Transaktion in den Block zu priorisieren. MEV Der Angreifer benötigt auch mit hoher Präzision zu berechnen, um sicherzustellen, dass der Swap-Slippage des Opfers den vereinbarten Wert nicht überschreitet. Es ist auch notwendig, die Höhe des Bestechungsgeldes für den Bergmann angemessen zu berechnen, um sicherzustellen, dass gleichzeitig der Gewinn maximiert wird, um zu vermeiden, dass andere MEV-Angreifer den Frontrun nutzen, was zu Verlusten führt.

Analyse einzeln – MEV-Probleme von DEX

Hier analysieren wir die DEXs mit dem höchsten Rang in Bezug auf das Transaktionsvolumen in der ETH-Kette: DODO, Uniswap, Curve, Pancakeswap, wobei TVL, Transaktionsvolumen, Rate und Slippage die Schlüsselindikatoren sind. Beginnen wir in Kombination mit den Daten von EigenPhi mit Uniswap, einem DEX, der seit langem 50 % des Marktanteils hält, um das „universelle Gesetz“ von DEX MEV zu beachten. Das üppige Handelsvolumen von Uniswap bringt eine große Anzahl von Beispielen zur Beobachtung des MEV mit sich, und gleichzeitig verfügt Uniswap über viele Forks, die als Benchmark-Referenz geeignet sind. Gleichzeitig verfügt Uniswap auch über eine große Anzahl an Forks, was es zu einer geeigneten Benchmark-Referenz macht. Anschließend werden wir durch den Vergleich der Eigenschaften von DEX-MEVs mit anderen DEX-MEVs nach den Gründen für die Unterschiede suchen und ein besseres Verständnis der DEX-MEVs erlangen.

1.Uniswap – Typische Aktivitäten von MEV-Bots

Uniswap verfügt als führender DEX mit einem Marktanteil von fast der Hälfte an der ETH-Kette über die größte Anzahl und das größte Transaktionsvolumen an MEV-Transaktionen. Aus der Leistung von MEV auf Uniswap als Benchmark können wir einige universelle Schlussfolgerungen ziehen:

• Es besteht kein Interessenkonflikt zwischen Arbitrage Robot, Sandwich Robot und LP;
• Das Auftreten von Arbitrage- und Sandwich-Angriffen hängt mit der Intensität der Marktpreisschwankungen zusammen;
• Mining-Pools mit hohem Transaktionsvolumen sind anfälliger für die Wertschöpfung durch Sandwich-Bots;
• Die räumliche Arbitrage mit zwei Veranstaltungsorten ist das häufigste Muster, wobei bis zu über 100 Veranstaltungsorte beteiligt sind.
• Es besteht ein positiver Zusammenhang zwischen der Rentabilität und der Aktivität von Sandwichbot.

1.1 Es besteht kein Interessenkonflikt zwischen Arbitrage Robot, Sandwich Robot und LP

Schauen wir uns zunächst die Umsatzskala von MEV Robots und LP an. Im Bericht „MEV's Impact on Uniswap“ berechnete EigenPhi den Umsatz von V3 LP und den Umsatz von drei Robotern: Arbitrage, Sandwich und JIT vom 1. Januar bis 31. Oktober 2022, wie in der folgenden Abbildung dargestellt. Betrachtet man die Umsatzgröße, so machten drei MEV-Roboter mehr als 25 % des LP-Umsatzes aus, der sich auf 540 Millionen US-Dollar belief. Dies scheint mit LPs um den Markt zu konkurrieren und zu versuchen, den Händlern Gewinne abzunehmen, die den LPs gehören sollten.

Gewinne aus Arbitrage-, JIT- und Sandwich-Angriffen sowie Einnahmen aus LP-Transaktionsgebühren. Quelle: EigenPhi

Gemäß dem von Messari in Dune vorgestellten Korrelationskoeffizienten haben Arbitrage- und Sandwich-Roboter jedoch keine negative Korrelation mit dem Einkommen von LP, was bedeutet, dass das Auftreten von Arbitrage- und Sandwich-MEV keinen Interessenkonflikt mit LP darstellt. Dies kann daran liegen, dass der Angriff des Sandwich Bot nicht nur die beiden vom Benutzer gehandelten Währungspaare betrifft, sondern auch an den Hauptliquiditätspool weitergeleitet wird, um Token auszutauschen, beispielsweise die Stablecoins USDC und DAI in die im Währungspaar erforderliche ETH umzuwandeln. . Soweit Arbitrage- und Sandwich-Angriffe zusätzlich zu den normalen Transaktionen der Benutzer zusätzliches Handelsvolumen bringen, wird sich dies nicht negativ auf die Einnahmen der LPs auswirken und ihre Einnahmen werden eher mit dem Gesamtmarkt schwanken.

Korrelationskoeffizientenmatrix zwischen Gewinnen aus Arbitrage-, JIT- und Sandwich-Angriffen und Einnahmen aus LP-Transaktionsgebühren, Quelle: Dune, @messari

1.2 Das Auftreten von Arbitrage- und Sandwich-Angriffen hängt mit der Intensität der Marktpreisschwankungen zusammen

Um die Einflussfaktoren von Arbitrage und Sandwich-Robotereinkommen zu untersuchen, haben wir den Zusammenhang zwischen den Preisschwankungen auf dem Einkommensmarkt untersucht. Daten aus dem EigenPhi-Bericht zeigen den quantitativen Zusammenhang zwischen ETH-Preisänderungen und Arbitrage- und Sandwich-Aktivitäten, wie in der folgenden Grafik dargestellt. Wir können deutlich beobachten, dass mit zunehmender ETH-Preisschwankung auch die Gesamtzahl der Arbitrage- und Sandwich-Zeiten zunimmt, was eine offensichtliche positive Korrelation zeigt.

Der 7-Tage-Preisänderungsprozentsatz (Volatilitätsintensität) der ETH im Vergleich zum Volumen der Arbitrage- und Sandwich-Aktivität, Quelle: EigenPhi

Es gibt mehrere mögliche Gründe, warum dieses Phänomen auftritt:

• Schwankungen der Marktpreise können Preisinkonsistenzen verstärken: Erhebliche Preisschwankungen der ETH können zu vorübergehenden Preisinkonsistenzen zwischen verschiedenen Börsen führen. Arbitrage-Bots nutzen diese Inkonsistenzen aus, um Gewinne zu erzielen, sodass die Arbitrage-Aktivität in Zeiten großer Preisbewegungen zunimmt.
• Große Preisbewegungen können auf eine geringe Marktliquidität zurückzuführen sein: Preisschwankungen hängen häufig mit der Marktliquidität zusammen. In weniger liquiden Märkten können große Aufträge einen größeren Einfluss auf die Marktpreise haben und Möglichkeiten für Arbitrage und Sandwich-Handel bieten.
• Preisschwankungen werden die Handelsaktivität stimulieren: Wenn die Preisvolatilität der ETH zunimmt, wird das Streben der Händler nach potenziellen Gewinnen zunehmen, wodurch die Marktaktivität zunimmt, was Bedingungen für den Sandwich-Handel schafft.

1.3 Mining-Pools mit großen Transaktionsvolumina werden eher von Sandwich-Bots ausgenutzt, um Wert zu extrahieren

Um zu beobachten, welche Liquiditätspools mit größerer Wahrscheinlichkeit an MEV-Aktivitäten teilnehmen, hat EigenPhi im Bericht Uniswap V3-Pool-Metadaten und MEV-Aktivitätsparameter nach Pooladresse gruppiert zusammengeführt. Die Ergebnisse zeigen, dass Sandwich Bot unter den zehn größten Liquiditätspools nach Handelsvolumen mehr als 80 % der Gewinne erzielen kann. Allerdings finden nur 20 % der Sandwich-Handelsaktivitäten in diesen Liquiditätspools statt.

Dies bedeutet, dass es für Sandwich-Bots einfacher ist, aus Liquiditätspools mit großen Handelsvolumina Wert zu ziehen. Da Liquiditätspools mit großen Handelsvolumina mehr Mittel und Transaktionen umfassen und über eine größere Tiefe verfügen, bringen sie enorme Gewinnspannen gegenüber der begrenzten ausnutzbaren Slippage bei Sandwich-Angriffen. Es ist jedoch zu beachten, dass dies nicht bedeutet, dass Liquiditätspools mit kleineren Handelsvolumina nicht anfällig für Sandwich-Angriffe sind.

1.4 Einige weitere interessante Beobachtungen

Aus den im EigenPhi-Bericht präsentierten Daten können wir auch andere interessante Schlussfolgerungen ziehen, die helfen, das Auftreten von DEX MEV zu verstehen. Aus der Verteilungskombination der Top-10-Arbitrage geht beispielsweise hervor, dass Raumarbitrage mit einem Uniswap-V3-Pool und einem anderen Veranstaltungsort das häufigste Muster ist. Zwei häufige Muster, die folgen, sind Dreiecksarbitrage mit einem oder zwei Uniswap-V3-Pools. An einigen einzelnen Arbitragegeschäften können auch mehr als 100 Handelsplätze beteiligt sein.

Verteilung der Anzahl unterschiedlicher Veranstaltungsorte für Arbitrage-Modelle, Quelle: EigenPhi

Gleichzeitig zeigt die Beziehung zwischen dem Gesamtgewinn und der Gesamtzahl der Aktivitäten des Sandwich-Angriffs, dass Rentabilität und Aktivität positiv korrelieren, wobei die meisten profitablen Roboter in der Lage sind, Transaktionen mehr als 1000 Mal erfolgreich einzureichen. (Ein Schreibfehler im Bericht von EigenPhi war „100“). Das bedeutet: Je fleißiger der Sandwich-Roboter ist, desto mehr Geld verdient er.

Punktdiagramm der Sandwich-Bot-Angriffshäufigkeit und des Gewinns, Quelle: EigenPhi

2.DODO – Woher kommt das hohe Volumen?

DODO konzentriert sich auf den Handel mit Stablecoins und seine aktive Market-Making-Strategie verleiht dem Stablecoin-Pool eine hervorragende Tiefe. Mit einer Marktkapitalisierung von nur 42 Millionen US-Dollar liegt es nach DEX-Handelsvolumen stets unter den ersten drei. MEV auf DODO weist zwei Merkmale auf:

• MEV trug einen großen Teil des Transaktionsvolumens zu DODO bei und machte etwa 60 % des gesamten Transaktionsvolumens aus;
• MEV auf DODO kommt hauptsächlich von 1-Zoll-Routen.

2.1 MEV trug einen großen Teil des Transaktionsvolumens zu DODO bei und machte etwa 60 % des gesamten Transaktionsvolumens aus

Im Vergleich dazu hat Uniswap eine Marktkapitalisierung von 41 Milliarden US-Dollar. Mit anderen Worten: DODO erreichte 8,6 % des Handelsvolumens von Uniswap bei einer Marktkapitalisierung von 1 % von Uniswap. Der Grund dafür ist, dass MEV, das DODO-Liquidität nutzt, Ärger verursacht.

Handelsvolumenverteilung des Top-DEX im vergangenen Jahr und in der vergangenen Woche, Quelle: EigenPhi

Daten von Dune zeigen, dass das wichtigste Handelspaar von DODO in der ETH-Kette Stablecoins sind. Aus der allgemeinen Schlussfolgerung können wir verstehen, dass es wahrscheinlicher ist, dass Sandwich-Bots aus Mining-Pools mit großen Transaktionsvolumina Wert ziehen. Dies steht im Einklang mit den Daten von DODO und der Stablecoin-Pool ist zum Hauptort geworden, an dem MEV-Angriffsaktivitäten in DODO stattfinden. Laut der Recherche von EigenPhi in der Studie „DODO: Where Does High Volume Come From?“ Bericht: Die Gesamtzahl der Transaktionen, die Sandwich-Angriffen auf DODO ausgesetzt waren, erreichte 1.322, wobei USDC-USDT-Transaktionen 55,99 % und DAI-USDT-Transaktionen 44,01 % ausmachten.

Kreisdiagramm der Aktienverteilung der von Sandwich-Angriffen betroffenen Handelspaare, Quelle: EigenPhi

Betrachtet man die Handelsvolumenverteilung dieser beiden Stablecoin-Paare, so stammen etwa 60 % des Handelsvolumens aus dem Sandwich-Handel. Da der Sandwich-Angriff große Transaktionen erfordert, um eine Liquiditätsabweichung zu verursachen, obwohl das Opfervolumen nur etwa 2 % des Anteils ausmacht, tragen die hierfür unternommenen Front- und Back-Run-Anstrengungen zu USDC-USDT und DAI-USDT bei. 60 % des Transaktionsvolumens.

Verteilung des Handelsvolumens in den Handelspaaren USDC-USDT und DAI-USDT, Quelle: EigenPhi

2,2 MEV auf DODO kommt hauptsächlich vom 1-Zoll-Routing

Die Front-End-Transaktionen von DODO sind normalerweise durch Slippage geschützt. Transaktionen, die den Slippage überschreiten, können nicht abgeschlossen werden. Der Slippage von Stablecoin-Paaren beträgt standardmäßig 0,01 %. Aber warum kommt es immer noch zu einem so hohen MEV-Transaktionsvolumen?

Den Daten von Eigenfi zufolge kann festgestellt werden, dass mehr als die Hälfte der Transaktionen von Adressen mit einer Opfer-TXN-Nummer von mehr als 20 mit dem 1-Zoll-Aggregator für das Routing von Transaktionen interagieren, wie in der folgenden Abbildung dargestellt. Als Aggregator stellt 1inch Benutzern nicht direkt Liquidität zum Abschluss von Transaktionen zur Verfügung, sondern leitet Aufträge an Liquiditätslösungen in anderen DEXs weiter. Der Fusion-Modus bietet drei Optionen:

• Schnellmodus: geeignet für Benutzer, die eine sofortige Ausführung von Aufträgen wünschen, was zu schlechten Preisen führt;
• Fair-Modus: Nutzer warten kurz und erhalten dafür einen attraktiveren Preis;
• Auktionsmodus: Benutzer versteigern Bestellungen und warten bis zu zehn Minuten auf den besten Preis. \

Routing-Verteilung von Adressinteraktionen, die mehr als 20 Mal angegriffen wurden, Quelle: EigenPhi

Einfach ausgedrückt kann der 1-Zoll-Fusion-Modus schnelle Transaktionen auf Kosten eines großen Slippages ermöglichen, wodurch sich die Wartezeit für den Handel durch Benutzer verlangsamt. Obwohl das Frontend von DODO die Benutzer streng vor Slippage schützt, verwendet es eine Standard-Slippage-Toleranz von 0,01 % für Stablecoins und eine Standard-Slippage-Toleranz von 0,5 % für Mainstream-Währungen wie BTC und ETH. Das 1-Zoll-Routing schützt Benutzer jedoch nicht vor Slippage, was der Hauptgrund dafür ist, dass 1-Zoll-Aggregator-Transaktionen gefährdet sind.

In herkömmlichen Slippage-Einstellungen verwenden die meisten DEXs feste Slippage-Werte, wie beispielsweise die von Uniswap bereitgestellten 0,3 %. Diese statische Einstellung weist gewisse Einschränkungen auf und das Auftreten von Transaktionsstornierungen führt zu Frustration und potenziellen Verlusten für die Benutzer. Andererseits kann diese Einstellung in Zeiten geringerer Volatilität zu hoch sein, wodurch der Handel anfällig für MEV-Angriffe wird.

Gestartet vom DODO-Frontend „Dynamic Slippage“. Erreichen Sie eine optimale Slippage-Toleranz mit der Vorhersage von Zeitreihenmodellen. Helfen Sie Benutzern, potenzielle Verluste während des Austauschprozesses zu minimieren und gleichzeitig eine hohe Erfolgsquote aufrechtzuerhalten. Mithilfe des ARIMA-Modells, einem bewährten und robusten Zeitreihenprädiktor, hat Dynamic Slippage in Backtests eine Genauigkeit von 98 % nachgewiesen.

„Dynamic Slippage“-Diagramm: die Grenze zwischen Long-Tail-Assetpreisen und Prognosen, Quelle: @DODO

3. PancakeSwap – „Uniswap“ der BNB-Kette

PancakeSwap war mit einem Marktanteil von etwa 15 % schon immer der zweitgrößte DEX nach Uniswap im Handelsvolumen. In der BNB-Kette ist Pancake ein absoluter Riese, der etwa 90 % des Marktanteils monopolisiert. Dies steht im Einklang mit den statistischen MEV-Daten von EigenPhi. Über 90 % des gesamten MEV in der BNB-Kette stammen aus Aktivitäten mit PancakeSwap. Die bemerkenswerten Merkmale von MEV auf PancakeSwap sind:

• Pancakeswap v3 hat ein deutlich kleineres MEV-Verhältnis in der BNB-Kette;
• Sandwich-Angriffe auf Pancakeswap v3 sind sehr selten.

Marktanteil verschiedener Protokolle in der BNB-Kette, Quelle: Dune

MEV-Einkommensverteilung, Anteil und Anteil von Pancakeswap an der BNB-Kette, Quelle: EigenPhi

3.1 Pancakeswap v3 hat ein deutlich kleineres MEV-Verhältnis in der BNB-Kette

Die dominierende Stellung von Panacakeswap in der BNB-Kette ist genau wie die von Uniswap in der Etherum-Kette, und das Mechanismusdesign der beiden ist nicht völlig unterschiedlich. Es ist schwierig, auf natürliche Weise zu schließen, dass die Leistung von Pancakeswap v3 in der BNB-Kette mit der Leistung von Uniswap V3 in der Etherum-Kette übereinstimmt.

Laut den Daten von EigenPhi in „PancakeSwap V3's Ascendancy in the MEV Market – A Comprehensive Study“ macht die Anzahl der Arbitrage-Angriffe in Pancakeswap v3 auf die BNB-Kette jedoch nur 7,65 % der Gesamttransaktionen aus, und die Anzahl der Sandwich-Angriffe beträgt lediglich 7,65 % macht 1,92 % der gesamten Transaktionen aus. Im Gegensatz dazu ist das MEV-Transaktionsvolumenverhältnis von Uniswap V3 in der Etherum-Kette relativ stabil bei etwa 50 % bis 60 % geblieben. Für dieses Phänomen gibt es zwei mögliche Erklärungen:

1. Ketteninfrastruktur. Beim Vergleich des MEV-Transaktionsverhältnisses von PancakeSwap V3 auf der BNB-Kette und der ETH-Kette. Es wurde festgestellt, dass die MEV-Quote in der BNB-Kette 9,4 % und in der ETH-Kette 30,3 % beträgt. Das bedeutet, dass die ETH-Kette und die BNB-Kette unterschiedliche MEV-Ökosysteme haben.

   1. Der Reichtum des Protokolls. PancakeSwap ist das Hauptprotokoll in der BNB-Kette, während die Protokolle in der ETH-Kette vielfältiger und umfangreicher sind, was mehr MEV-Möglichkeiten bietet.
   2. MEV-Zwischenhändler. Bei Uniswap sind Sandwich-Angriffe die Hauptquelle für MEV, während sie bei PancakeSwap selten sind. Zwischendienste wie Flashbots machen den MEV-Extraktionsprozess auf Ethereum viel einfacher. Allerdings sind solche Dienste in der BNB Chain noch nicht ausgereift genug.
   3. MEV-Infrastruktur. Ethereum hat Mechanismen wie MEV-Boost und MEV-Boost Relay eingeführt, um mehr Validatoren zum Beitritt zu ermutigen. Diese Einrichtungen machen den MEV-Extraktionsprozess für Validatoren effizienter. Ethereum hat über 820.000 Validatoren, während die BNB-Kette nur 29 hat. \

2. Auswirkungen auf das Transaktionsvolumen. Aus den universellen Schlussfolgerungen von Uniswap können wir wissen: Unter den gleichen Bedingungen korreliert der Anteil der MEV-Aktivität stark mit großen Handelsvolumina. Großvolumige Geschäfte generieren eher MEV-Chancen und ein größeres MEV-Volumen und MEV-Umsatz. Beim Vergleich des Transaktionsvolumens jeder Transaktion auf den beiden Ketten fällt auch deutlich auf: Das Transaktionsvolumen auf der ETH-Kette beträgt etwa das Zehnfache des BNB-Transaktionsvolumens.

Vergleich des Transaktionsvolumens von PancakeSwapV3 auf der BNB-Kette und UniswapV3 auf Ethereum, Quelle: Dune

3.2 Der Sandwich-Angriff von Pancakeswap v3 ist sehr selten

Der Bericht von EigenPhi zeigt auch, dass die Sandwich-Angriffe von V3 im Vergleich zu PancakeSwap V2 sehr selten sind und der Umsatz nur 2,32 % des gesamten Sandwich-Umsatzes ausmacht. Der Unterschied kann auf die mechanischen Eigenschaften von V3 zurückzuführen sein:

1. Anpassung der Transaktionsgebühren: PancakeSwap V3 führte vier verschiedene Handelsgebührenstufen ein (0,01 %, 0,05 %, 0,25 % und 1 %), während V2 eine einzige Gebührenstufe von 0,25 % hatte. Liquiditätsanbieter können basierend auf den Marktbedingungen und ihrer eigenen Risikotoleranz unterschiedliche Gebührenstufen wählen. Diese dynamische Veränderung kann zu einem komplexeren Handelsumfeld führen und MEV-Chancen instabil machen, da sich Liquidität und Handelsmuster im Laufe der Zeit ändern können. \

2. Verbessertes intelligentes Routing: Bringt allgemeine Verbesserungen der Handelsmaschine durch Hinzufügen von Split-Routing-Funktionalität und der Möglichkeit, die gesamte mögliche Liquidität im Protokoll zu nutzen. Der neue intelligente Router findet auf intelligente Weise die besten Handelsrouten, indem er die Liquidität von PancakeSwap V3, V2 und StableSwap mit Multi-Hop- und Split-Routing-Funktionen nutzt. Durch die Optimierung der Handelsweiterleitung und die Nutzung mehrerer Liquiditätsquellen kann PancakeSwap V3 die potenzielle Rentabilität eines einzelnen Handels verringern. Da Transaktionen über mehrere Pools hinweg durchgeführt werden, kann dies potenzielle MEV-Chancen komplexer und schwieriger zu nutzen machen. Intelligentes Routing wird auch die durch Market-Maker-Integrationen bereitgestellte Liquidität nutzen, um Händlern die besten Angebote zu bieten. Benutzer können bestimmte Liquiditätsquellen auswählen oder deaktivieren, was den Benutzern mehr Flexibilität bietet. Dadurch wird ein potenzielles Front-Running- oder Back-Running-Verhalten einiger Pools vermieden.

4.Curve – Zufluchtsort der Arbitrage für Clevere

Curve, das im Jahr 2020 eingeführt wurde und als StableSwap bekannt ist, verfügt über eine einzigartige Preiskurve, die sich von der Kurve der konstanten Produktformel unterscheidet, wodurch sein Pool weniger Slippage auf dem Stablecoin-AMM-Markt erleidet. Curve verfügt über ein robustes Ökosystem, das es Benutzern ermöglicht, Stablecoins mit geringeren Gebühren und Slippage mit anderen DEX-Protokollen auszutauschen. Zu den Hauptgeschäftsfeldern von Curve gehören:

• Stabiler Währungsumtausch: Zu den klassischen Liquiditätspools gehören 3pool, LUSD/3Crv usw.;
• Stabile gebundene Vermögenswerte: Curve unterstützt beispielsweise den PoS der ETH und synthetische Vermögenswerte, stETH, frxETH usw.;
• Instabile gebundene Vermögenswerte: Nach Curve V2 können Benutzer BTC, ETH und USDC im Tricrypto-Pool von Curve einlösen.

Dies führt auch dazu, dass sich der MEV, der bei Curve auftritt, anders verhält:

• Die Einnahmen aus Sandwich-Angriffen und Arbitrage-Bots machen 73 % der Einnahmen aus dem Curve-Pool aus, und Arbitrage ist aktiv;
• 80 % des Gewinns aus den MEV-Robotereinnahmen werden von 20 % der Roboter erwirtschaftet;
• Arbitrage-Möglichkeiten hängen mit der Intensität der Marktpreisschwankungen zusammen, während Sandwich-Angriffe unabhängig von Marktpreisschwankungen sind.

4.1 Die Einnahmen aus Sandwich-Angriffen und Arbitrage-Bots machen 73 % der Einnahmen aus dem Curve-Pool aus, und Arbitrage ist aktiv

Der 3Pool von Curve, auch bekannt als Tri-Pool, stellt erhebliche Liquidität (ca. 3,4 Milliarden US-Dollar) für drei der Top-Stablecoins in DeFi bereit. Diese hohe Liquidität und die Optimierung von Curve ermöglichen es 3Pool, im Vergleich zu anderen dezentralen Börsen wie Uniswap oder SushiSwap im Allgemeinen den kapitaleffizientesten Weg zum Austausch von USDT, USDC und DAI bereitzustellen, was besonders für Arbitrageure und Händler nützlich ist. Sehr vorteilhaft für den Investor. Laut EigenPhi machen die Einnahmen aus Sandwich-Angriffen und Arbitrage-Bots 73 % der Curve-Pool-Einnahmen aus. Verglichen mit der Quote von 25 % bei Uniswap kann die MEV-Aktivität auf Curve als recht aktiv bezeichnet werden.

Gleichzeitig verfügt Curve über einen großen und reichhaltigen Handelspaar-Pool an verknüpften Vermögenswerten, und diese Pools bieten oft enorme Arbitragemöglichkeiten. EigenPhi hat die täglichen Einnahmen von Arbitrage- und Sandwich-Bots gezählt, wie in der Abbildung unten dargestellt. Am 13. Juni 2022 entkoppelte sich stETH und der Arbitrage-Bot generierte erhebliche Gewinne.

Liniendiagramm und Anteil von Sandwich-Angriffen, Arbitrage-Einnahmen und Gebühreneinnahmen im Zeitverlauf im Curve-Protokoll, Quelle: EigenPhi

4.2 MEV-Roboterumsatz 80 % des Gewinns werden von 20 % der Roboter erwirtschaftet

Im Bericht „10M Revenue Drain in 5 Months: MEV Impact on Curve“ hat EigenPhi ein Boxplot der Umsatzverteilung von Arbitrage- und Sandwich-Robotern erstellt, wie in der folgenden Abbildung dargestellt. Wie aus der Abbildung ersichtlich ist, weisen die durch MEV-Roboter generierten Einnahmen eine dicke Verteilung auf. Im Vergleich zur Normalverteilung bedeutet der Fat Tail, dass die Wahrscheinlichkeit von Extremereignissen höher ist, d. h. „intelligente“ High-Profit-Roboter tragen den größten Teil des Umsatzes bei.

Boxplot der Einkommensverteilung für Arbitrage und Sandwich (Balken im Boxplot stellen Quartile dar, mittlere Linie stellt den Median dar), Quelle: EigenPhi

Detailliertere Daten von EigenPhi zeigen, dass die oberen 25 % der Arbitrage-Roboter mehr als 94 % des Umsatzes ausmachen und die oberen 25 % der Sandwich-Roboter 87,8 % des Umsatzes ausmachen. Der profitabelste Sandwich-Bot startete nur 14 Sandwich-Angriffe und generierte mit nur zwei Transaktionen einen Gesamtgewinn von über 46.000 US-Dollar im Curve stETH-Pool.

4.3 Arbitrage-Möglichkeiten hängen mit der Intensität der Marktpreisschwankungen zusammen, während Sandwich-Angriffe nichts mit Marktpreisschwankungen zu tun haben

Als EigenPhi in einem Bericht die Aktivität von Arbitrage- und Sandwich-Bots anhand der Häufigkeit siebentägiger Preisschwankungen für ETH, BTC und CRV untersuchte, stellten sie fest, dass das Auftreten von Arbitrage-Handelsmöglichkeiten relativ mit der Intensität der Marktpreisschwankungen korreliert . Allerdings scheinen die Chancen für Sandwich-Bots unabhängig von den Preisschwankungen des Marktes zu sein. Dies ist nicht dasselbe wie die allgemeine Schlussfolgerung von Uniswap (sein Korrelationskoeffizient beträgt 0,6), was bedeuten kann, dass selbst unter volatilen Marktbedingungen Sandwich-Bots, die nicht intelligent genug sind, den Angriff nicht abschließen können.

Dieser Befund wird durch 4.2 gegenseitig bestätigt. In Kombination mit der Tatsache, dass das Einkommen von Arbitrage-Robotern in 4.1 viel höher ist als das von Sandwich-Angriffen, ist es nicht schwer zu schließen, dass Sandwich-Angriffe im Curve-Pool im Vergleich zu Uniswap schwieriger sind und hochqualifizierte Arbitrage-Roboter über beispiellosen Spielraum verfügen zur Anzeige in Curve.

Ein möglicher Grund: Curve bietet Multi-Asset-Liquiditätspools wie 3pool und Tricrypto-Pool an, was die Durchführung eines Sandwich-Angriffs auf Curve im Vergleich zur einfachen Liquiditätspoolstruktur von Uniswap möglicherweise komplexer macht. Multi-Asset-Pools können zusätzliche Variablen und Dynamiken mit sich bringen, die es Angreifern möglicherweise erschweren, Preise effektiv vorherzusagen und zu manipulieren. Dies lässt sich auch an der uneinheitlichen Verteilung der MEV-Einnahmen erkennen, wobei hochprofitable Roboter an der Spitze den größten Teil der MEV-Einnahmen ausmachen.

Ein weiterer Grund ist, dass Curve einen größeren Pool an Stablecoins enthält, was bedeutet, dass die Sandwich-Chance weniger von den Preisschwankungen des Marktes abhängt. Ein großer und reichhaltiger Pool verknüpfter Asset-Handelspaare bietet Möglichkeiten für Arbitrage.

Es gibt immer eine glänzende Zukunft: die Lösung von DEX MEV

Aus dem oben Gesagten können wir verstehen, dass es große Unterschiede in der Verteilung von MEV in verschiedenen DEXs geben kann. Verschiedene Mechanismen, Unternehmen und Technologien wirken sich alle auf die Verbreitung und den Umfang von MEV aus. Ob es sich um die Infrastruktur in der Kette, den Optimierungsalgorithmus oder die Mechanismusinnovation von DEX selbst handelt, der Markt sucht nach Lösungen zur Überwindung von MEV. Wir haben versucht, die folgenden 5 Arten von Lösungen zusammenzufassen.

1.Privater PRC-Knoten

Eine notwendige Voraussetzung für MEV ist die erlaubnislose Sichtbarkeit des öffentlichen Speicherpools. Transaktionen über private RPC-Knoten können direkt an den Blockproposer (Proposer) weitergeleitet werden, wodurch sie effektiv vor dem Einfluss des öffentlichen Speicherpools geschützt werden und Transaktionen vor böswilligen Spitzenreitern ausgeführt werden.

PropellerRPC ist eine Plug-and-Play-RPC-Lösung. Nach Erhalt der Transaktion des Benutzers startet der speziell eingerichtete PropellerSolver den Algorithmus, um automatisch nach möglichen Backruns zu suchen. Wenn mögliche Backruns gefunden werden, bündelt PropellerRPC die ursprüngliche Sendung und sendet sie privat an den „ehrlichen“ Builder und führt einen Backrun aller an die Benutzer zurückgegebenen Gewinne durch. Da RPCs privat an Blockersteller übermittelt werden, können Suchende einer Transaktion nicht zuvorkommen oder mitten in sie geraten. Wenn Bauherren auf unangemessenes Verhalten überwacht werden, beispielsweise auf Neubestellungen von Sendungen auf Kosten der Benutzer, werden diese Bauherren als „unehrlich“ auf die schwarze Liste gesetzt.

MEV-Share ist ein Open-Source-Protokoll, das Benutzern, Wallets und Anwendungen ein Framework zur Internalisierung des durch ihre Transaktionen erstellten MEV bietet. Konkret erfolgt die Umsetzung durch eine sogenannte Orderflow-Auktion. Es ermöglicht Benutzern, gezielt Daten über ihre Angebote mit Suchenden zu teilen, die dann darauf bieten, dass diese Angebote in Paketen enthalten sind. Benutzer können wählen, wie sie Suchgebote neu verteilen, beispielsweise an sich selbst, Validatoren oder andere Parteien. MEV-Share ist vertrauenswürdig, neutral, erlaubnislos gegenüber Suchenden und bevorzugt keinen einzelnen Blockersteller. Entwickelt, um die zentralisierende Wirkung des exklusiven Bestellflusses auf Ethereum zu reduzieren und gleichzeitig Wallets und anderen Bestellflussquellen die Teilnahme an der MEV-Lieferkette zu ermöglichen. Benutzer können Transaktionen an Flashbots MEV-Share-Knoten übermitteln, um MEV-Rückerstattungen aus MEV-Share zu erhalten.

Der wesentliche Unterschied zwischen PropellerRPC und MEV-Share besteht darin, dass ein Algorithmus verwendet wird und die Suche möglicherweise wiederholt wird, um Gewinne an die Benutzer auszuzahlen. Die andere nutzt eine Auktion, um alle Suchenden einzubeziehen und den Nutzern durch vollständigen Wettbewerb Gewinne zu verschaffen. Der Kern von MEV, der durch beide verhindert wird, besteht darin, den öffentlichen Speicherpool zu umgehen und Benutzertransaktionen privat zu senden, um MEV zu verlangsamen. Die meisten DEXs verfügen über integrierte private RPC-Knoten, die Benutzer aktivieren und auswählen können.

2. Mechanismusinnovation – Verpackungsauktion bestellen

Um eine Transaktion einzureichen, muss der Benutzer keine Transaktion senden, aber der Benutzer muss eine unterzeichnete Bestellung senden. Alle offenen Aufträge werden in einem Batch zusammengefasst und an den Löser übergeben, um die optimale Lösung zu finden. Der Optimierungspfad ergibt sich einerseits aus Off-Chain-Coincidence of Wants (CoW) und beruht andererseits auf On-Chain-Liquidität. Die niederländische Auktionsmethode wählt die beste Lösung aus und die Zahlung durch Dritte erfolgt im Namen des Benutzers. Batch-Auktionen ermöglichen, dass Transaktionen innerhalb eines Batches denselben einheitlichen Clearingpreis haben, sodass Miner keine Transaktionen neu anordnen müssen.

Die Auftragspaketierung bietet viele Vorteile: Sie verringert die Wahrscheinlichkeit, dass Bestellungen überstürzt oder eingeklemmt werden, verbessert die Preise, erhöht die verfügbare Liquidität und optimiert die Transaktionsweiterleitung. Eine detaillierte Demonstration finden Sie in unserem anderen Bericht „CowSwaps DEX-Form der zukünftigen Absicht?“ 》. Dieser Ansatz hat jedoch zwei offensichtliche Nachteile:

1. Es ist schwierig zu bestimmen, welche der verschiedenen Lösungen von Solvers optimal ist. Für eine einzelne Bestellung ist es offensichtlich einfach, das Einkommen des Benutzers zu maximieren. Wenn jedoch mehrere Benutzer an einer Transaktion beteiligt sind, ist es schwierig, die Lösung zwischen den Lösern zu beurteilen. Beispielsweise kann eine Lösung für A gut sein, für B und C jedoch nicht so gut. aber eine andere Lösung kann für B gut sein, aber nicht so gut für A und C. Der Markt ist sich noch nicht sicher, ob es einen dezentralen und zuverlässigen Standard für die Beurteilung der Lösungen von Solvern gibt.
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   CoWSwap schlägt eine Strategie zur „Maximierung des Überschusses“ vor und wählt eine Lösung, die den größten Gesamtüberschuss für alle teilnehmenden Benutzer bei der Verarbeitung verpackter Bestellungen schaffen kann. Dieser Ansatz basiert auf dem Prinzip der kollektiven Optimalität und nicht der individuellen Optimalität. Im tatsächlichen Betrieb berücksichtigen Solver alle Aufträge durch algorithmische Optimierung und versuchen, eine insgesamt optimale Übereinstimmung zu finden. Dazu kann es erforderlich sein, komplexe „Nachfragekoinzidenzen“ über mehrere Aufträge hinweg zu vervollständigen, um eine insgesamt effizienteste Handelskombination zu finden und so die Gesamtzufriedenheit aller Benutzer zu maximieren . Es kann als Referenz für Forschung und Studium verwendet werden. \

2. Die Wartezeit ist länger als die Ausführungszeit. Bei inaktiven Zielen kann es aufgrund des Einflusses der AMM-Kurve zu großen Preisschwankungen kommen, während auf die Ausführung gewartet wird. Diese Methode bietet jedoch eine bessere Option für Teilnehmer, die große Transaktionen durchführen, insbesondere für diejenigen, die Transaktionen nicht sofort abschließen müssen, wie z. B. DAO. Dadurch können diese Benutzer mit einer besseren Preisausführung und geringeren Marktauswirkungen handeln und gleichzeitig möglicherweise einen besseren Slippage-Schutz und eine Gebührenoptimierung durch die Stapelverarbeitung erzielen. Dieser Mechanismus kann Benutzern, die Kosteneffizienz anstreben und längere Abwicklungszeiten tolerieren können, erhebliche finanzielle Vorteile bieten. Dies ist auch der Grund, warum 1/3 des DAO-Transaktionsvolumens auf CoWSwap stattfindet (Quelle: Dune).

3. Mechanismusinnovation – Auslagerung von Aufträgen

CoW, UniswapX, 1inch Fusion usw. hoffen alle, das MEV-Problem durch Mechanismusinnovationen zu lösen. Wenn Uniswap als Branchen-Benchmark für DEX herangezogen wird, könnten ausgelagerte Bestelllösungen sogar ein Trend sein. Denn viel bequemer ist es, die Abwicklung des Auftragsablaufs einem professionellen Füller zu überlassen. Der Benutzer signiert den Transaktionsauftrag und die Ausführungslogik wird von der Kette in die Off-Chain übertragen. Die Gegenpartei führt die Transaktion aus und verfügt über ein vorab garantiertes Transaktionsergebnis, das durch die Smart-Contract-Verifizierungsgarantie garantiert wird.

Insbesondere lagert UniswapX die Komplexität des Routings an Drittanbieter aus. Diese Füller konkurrieren darum, On-Chain-Liquidität (wie Uniswap v2 oder v3) oder ihren eigenen privaten Liquiditätspool zu nutzen, um Benutzertransaktionen auszuführen und gleichzeitig Gas für die Benutzer zu bezahlen. Jeder kann Drittanbieter an der UniswapX-Börse werden, und der niederländische Auktionspreis garantiert den besten Preis. CoWSwap bündelt Transaktionen, ordnet die Lösungen des Lösers und gewährt die Ausführungsrechte der Transaktion. 1 Zoll ähnelt UniswapX, außer dass der Resolver das Lösen in chronologischer Reihenfolge ermöglicht.

Insbesondere nach dem Start von Uniswap v4 wird aufgrund der Besonderheit von Hook eine große Anzahl von Pools mit den gleichen Währungspaaren erscheinen. Ohne leistungsstarke Tools ist es für Benutzer nahezu unmöglich, angesichts der komplexen Mathematik von AMM selbst die optimale Route zu finden. Der Weg, Aufträge auszulagern, besteht also darin, die Weiterleitung und Ausführung tatsächlich an den Markt auszulagern und zu sagen: Wer mir die beste Ausführung gibt, kann handeln.

Die Schwierigkeit bei diesem Ansatz besteht darin, sicherzustellen, dass sich diese Löser/Füller wie erwartet verhalten.

• Eine Lösung besteht darin, einen Reputationsmechanismus einzuführen: Durch Überwachung werden sie bei Fehlverhalten vom Auftragsfluss abgeschnitten und müssen eine Strafe zahlen, um wieder gelistet zu werden.
• Eine andere Lösung besteht darin, einen hart umkämpften Markt zu schaffen. In diesem Markt können Benutzeraufträge ohne Erlaubnis ausgeführt werden, sodass jeder teilnehmen kann. Durch die Nutzung von MEV-Share kann die erlaubnisfreie Zusammenarbeit zwischen Benutzern oder Auftragsflussanbietern und MEV Searcher erleichtert und gleichzeitig Privatsphäre und Engagement geschützt werden. Langfristig wird diese erlaubnislose Ausführung die Wettbewerbsfähigkeit des Marktes erheblich steigern und den Nutzern dadurch bessere Preise bescheren.

Eine weitere Schwierigkeit besteht darin: Wie lässt sich die beste Ausführung bewerten?

• Die erste und immer garantierte Verteidigungslinie ist der Grenzpreis, den Sie in Ihrer Bestellung festlegen. Die zweite Verteidigungslinie ist EBBO (Exchange Best Bid and Bid), um den besten in der Kette sichtbaren Preis zu erhalten, d. h. unter Berücksichtigung der Kurse von DEXs wie Uniswap, Balancer usw.
• Aufgrund der Existenz privater Speicherpools kann die Bereitstellung einer optimalen Ausführung durch Zugriffsberechtigungen für den Speicherpool eingeschränkt sein. Um dieses Problem zu lösen, können Sie die Implementierung von SUAVE in Betracht ziehen. Diese Plug-and-Play-Architektur zielt darauf ab, einen gemeinsamen Speicherpool und ein Blockbuilding-Netzwerk für alle Blockchains bereitzustellen. Beim Aufbau von Blöcken (Blockbuilding) werden alle anstehenden Informationen der Kette berücksichtigt. \

4. Slippage-Optimierung

Um fehlgeschlagene Trades zu vermeiden, legen DEXs häufig höhere Standard-Slippages fest. Uniswap bietet beispielsweise einen Standard-Slippage von 0,3 %. Statische Slippage-Einstellungen unterliegen jedoch Einschränkungen. Wenn der Slippage zu klein ist, kann die Transaktion fehlschlagen, und wenn der Slippage zu groß ist, kann es zu Verlusten für den Benutzer kommen. Unter bestimmten Marktbedingungen können solche statischen Einstellungen zu erheblichen Handelsrückgängen führen, was zu Frustration und potenziellen Verlusten bei den Benutzern führt.

Das neueste dynamische Slippage von DODO, das auf einem Zeitreihenvorhersagemodell basiert, kann einen geeigneten Slippage empfehlen, um Benutzerverluste zu vermeiden und gleichzeitig die Erfolgsquote sicherzustellen. Es nutzt das ARIMA-Modell, einen bewährten und robusten Zeitreihenprädiktor mit dynamischer Slippage, der beim Backtesting eine Genauigkeit von 98 % gezeigt hat. Entwickelt, um Benutzern dabei zu helfen, potenzielle Verluste während des Austauschprozesses zu reduzieren und gleichzeitig eine hohe Erfolgsquote aufrechtzuerhalten.

Selbst bei Long-Tail-Münzen, die für ihre „Unvorhersehbarkeit“ bekannt sind, folgten 95,8 % der tatsächlichen Preise genau den vorhergesagten Konfidenzintervallen. Bei Tests unter stabileren Marktbedingungen war die Leistung sogar noch besser: 97,2 % der tatsächlichen Preise blieben innerhalb der prognostizierten Konfidenzintervalle. Durch die Flexibilität seines Modells kann es sich nahtlos an unterschiedliche Marktstimmungen anpassen.

„Dynamic Slippage“-Diagramm: Preisvorhersage und tatsächlicher Trend von Long-Tail-Währungen bei Marktschwankungen, Quelle: @DODO

Sushiswap hat die Funktion zur automatischen Erkennung von „besteuerten Token“ eingeführt (besteuerte Token sind Token mit Transaktions-„Steuern“, also zusätzlichen Gebühren beim Kauf, Verkauf oder der Übertragung von Token). Wenn auf der Benutzeroberfläche die Meldung „Geringer Slippage: Diese Transaktion kann aufgrund von Preisänderungen oder Überweisungsgebühren möglicherweise nicht erfolgreich sein“ angezeigt wird, wie unten gezeigt, handelt es sich möglicherweise um einen steuerpflichtigen Token. An diesem Punkt muss der Steuerprozentsatz des Tokens zur ursprünglichen Toleranz addiert werden.

Token mit geringerer Slippage-Handelssteuer können zu fehlgeschlagenen Geschäften führen, Quelle: SushiSwap

5. Transparenz

DEX leitet Aufträge an private Knoten statt an öffentliche Handelspools weiter. Es schützt zwar die Benutzer, birgt aber auch systemische Risiken. Flashbots ist bestrebt, für alle Marktteilnehmer keine Erlaubnis zu erteilen. Benutzer können bei der Verwendung von Flashpots Protect auswählen, wohin der Auftragsfluss gesendet wird und an welche Bauherren.

Die Schwierigkeit bei diesem Ansatz besteht darin, das Katz-und-Maus-Spiel mit Suchenden aus dem Systemdesign zu eliminieren, ohne viel Zeit, Investitionen und Ressourcen aufzuwenden, um festzustellen, wann sich jemand im System tatsächlich schlecht benimmt. Es handelt sich um ein System, das keiner Aufsicht bedarf und das keine ständige Anwesenheit von Personal im System erfordert, um zu wissen, ob es ordnungsgemäß funktioniert.

Abschluss

Die MEV-Torte aus dem Schwarzwald hat ein betörendes Aroma. Der Gewinn von DEX MEV hat in den letzten 30 Tagen Millionen von Dollar erreicht, was bedeutet, dass die Verluste für die Benutzer immer noch relativ groß sind. Nachdem wir den MEV-Prozess ausführlich erläutert haben, haben wir auch die notwendigen Bedingungen für MEV entwickelt (am Beispiel eines Sandwich-Angriffs): 1. Eine Liquiditätsverschiebung auslösen; 2. Sequenztransaktionen; 3. Stellen Sie sicher, dass der Schlupfbereich nicht überschritten wird. Bei der Transaktionsbestellung müssen Miner Gebühren zahlen, um Miner zu bestechen, um sicherzustellen, dass Back-Run dem Opfer folgt, wodurch der Gewinn maximiert wird und gleichzeitig sichergestellt wird, dass es nicht von anderen MEV-Bots überholt und ausgenutzt wird. Die Bestechung von Bergleuten stellt für MEV Bot einen erheblichen Aufwand dar, und das Auslösen von Liquiditätsausschlägen, ohne nach dem Angriff den Slippage-Bereich zu überschreiten, stellt für MEV Bot ebenfalls schwierige Rechenanforderungen dar. Die restlichen Kosten fallen in Hardware-Einrichtungen an, um sicherzustellen, dass gebündelte Transaktionen in kurzer Zeit an Knotenpunkte auf der ganzen Welt gesendet werden können.

Wenn man sich die Ursachen von MEV in DEX genauer ansieht, stellt man fest, dass sie zwar verwandt, aber nicht identisch sind. Wenn man Uniswap als Maßstab nimmt, gibt es einige universelle Schlussfolgerungen. Je größer beispielsweise die Marktvolatilität, desto höher sind die Häufigkeit und der Gewinn von Sandwich-Angriffen und Arbitrage-Angriffen. der Gewinnbetrag von Pools mit größerem Transaktionsvolumen ist tendenziell größer; Das Einkommen von MEV steht im positiven Zusammenhang mit der „Leistung“ des MEV-Bots. Allerdings hat jeder DEX seine eigenen Eigenschaften. Auf dieser Grundlage entwickelt jeder DEX seine eigene einzigartige Verteilung beim Auftreten von MEV. Curve verfügt beispielsweise über einen Multi-Währungs-Pool und eine Fülle verknüpfter Asset-Handelspaare. Arbitrage ist bei Curve besonders profitabel und wird nicht so leicht von Marktschwankungen beeinflusst, was Arbitrage schwierig macht. Ein weiteres Beispiel ist, dass sich DODO auf den Handel mit stabilen Währungspaaren konzentriert. Es nutzt aktives Market-Making, um eine hervorragende Liquiditätstiefe bereitzustellen, sodass der Sandwich-Angriff von MEV davon profitieren kann und 60 % des gesamten Handelsvolumens von DODO ausmacht. Der Vergleich der Leistung von PancakeSwap auf BNB und Ethereum zeigt, dass die mechanischen Eigenschaften von DEX nicht die einzige Variable sind, die die MEV-Verteilung beeinflusst. Die Infrastruktur der öffentlichen Kette und die Anzahl der Protokolle werden auch die MEV-Verteilung des DEX verändern. Beispielsweise verfügt die Ethereum-Kette über umfangreichere Protokolle als die BNB-Kette und bietet so mehr Optionen für MEV-Angriffe. Im Vergleich dazu ist auch das Auftreten von MEV intensiver. Der höhere MEV bei Ethereum als die BNB-Kette in Pancake Swap kann auch davon abhängen, dass Etherum über ein umfassenderes Grunddesign verfügt, das Werkzeuge für MEV bereitstellt.

Angesichts der oben genannten Szenarien für DEX MEV, von DEX bis zur Infrastruktur, sucht die Web 3-Welt aktiv nach Lösungen. Wir haben eine Liste mit fünf Arten von Lösungen zusammengestellt: Private RPC-Knoten, Order-Packing-Auktionen, ausgelagerte Bestellungen, Slippage-Optimierung und Transparenz. Private PRCs wollen die MEV-Erkennung unterdrücken, indem sie die nicht lizenzierte Sichtbarkeit öffentlicher Speicherpools umgehen. Order-Packing-Auktionen und ausgelagerte Bestellungen sind beides Mechanismusinnovationen. Ersteres bündelt mehrere offene Aufträge zur Ausführung und verbessert durch Nachfragekoinzidenz und einheitlichen Clearingpreis die Effizienz, während gleichzeitig verhindert wird, dass MEV-Bots den Preis durch Handelsaufträge manipulieren, dargestellt durch CoWSwap; Letzterer gibt jedem Löser ohne Erlaubnis Befehle und wählt nach vollständigem Wettbewerb auf dem Markt die günstigste Lösung für die Ausführung durch Benutzer aus und nutzt „Involution“, um die MEV-Bot-Manipulation zu verlangsamen. „Slip-Point-Optimierung“ ist im Wesentlichen eine Produktoptimierung, dargestellt durch DODOs „Dynamic Slip Points“, die Slip-Punkte intelligent empfiehlt, um die Erfolgsquote zu garantieren und gleichzeitig keinen Raum für Sandwich-Angriffe zu lassen. Transparenz ist die Vision von Flashbots. Durch das Systemdesign können Benutzer die Bestellung im Schwarzwald unter Kontrolle bringen und den normalen Betrieb auf selbstüberwachte Weise aufrechterhalten.

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