Ethereum ノード MEV のモデリング: ノードはどれくらい稼いでいますか?

元のタイトル:「Post-Merge MEV: Modeling Validator Returns」

オリジナルコンピレーション: Kxp、BlockBeats

オリジナルコンピレーション: Kxp、BlockBeats

この合併（パリのハードフォークとしても知られる）を記念して、ルーブル美術館の中心に巨大なイーサリアムのロゴが建てられました。

まとめ

プルーフ・オブ・ワーク・マイニング時代が終了すると、実行レイヤーのトランザクション料金がプルーフ・オブ・ステーク検証者に支払われます。 EIP-1559 の料金バーンにより、実際にバリデーターに支払われる残りの料金の大部分は「最大抽出可能値」(MEV) です。

合併後、イーサリアムは平均 13.5 秒の可変ブロック間隔ではなく、12 秒の固定ブロック間隔になります。ただし、この変更は MEV の不安定性にあまり影響を与えない可能性があります。

2022 年 3 月から 2022 年 8 月まで、マイナーに届く MEV のレベルは、低いとはいえ比較的安定していました。

合併後にバリデーターに同レベルの MEV を支払うことに基づくモデルは、バリデーターへの収益中央値が 6.1% APR (MEV およびコンセンサス レイヤーの報酬を含む)、下位四分位が 5.3%、上位四分位が 7.3% であることを示しています。これは、過去 6 か月 (2022 年 3 月から 2022 年 8 月) のデータに基づいています。

導入

導入

イーサリアムがメインネットのコンセンサスエンジンとしてプルーフ・オブ・ステーク（PoS）ビーコン・チェーンへの移行を続ける中、多くのメディアはプルーフ・オブ・ワーク・マイニング時代の終わりと、それに続くエネルギー使用の問題についての報道に重点を置いています。およびイーサリアム 発行の削減 (PoS はより安全であり、集中化に耐性があります)。ただし、ビーコン チェーンがトランザクションの包含と注文の責任を引き継ぐことのもう 1 つの結果は、現在マイナーに支払われているトランザクション包含料金が、代わりにブロックプロデューサーに支払われることです。つまり、ランダムに選択されたバリデータは 12 秒ごとにブロックを公開します。

ブロックを生成するためにバリデーターを選択する方法は、既存の手順から変わっていません。バリデーターの収益に関する最初の記事で述べたように、たとえバリデーターが全面的に参加したとしても、このプロセスは収益の観点から利益が得られます。いくつかのランダムな変更を加えます。したがって、この記事では、イーサリアムの実行層にトランザクションを含めることでバリデーターが受け取る手数料によって、バリデーターの収益がどの程度影響を受けるかが問題になります。

MEVの具体的な意味

タイトルでは、これらの実行レイヤーの料金を「MEV」と呼びましたが、MEV という用語は「マイナー抽出可能価値」と「最大抽出可能価値」の両方を意味するため、混乱を招く可能性があります。これらの用語はどちらも報酬を正確に説明していないようです。バリデータは、マージされた Ethereum ブロックにトランザクションを含めたり順序付けしたりするために取得されます。曖昧さを減らすために、Flashbots チームは、理論上の最大値ではなく、実際に達成された値を表す「実現抽出可能値」という用語を導入しました。ただし、この命名方法は誤解を招く可能性もあり、その値が検索者によって「実現された」値なのか、それともマイナー/バリデーターに支払われた実際の金額なのかはまだ明確にできません。わかりやすくするために、「MEV」という用語はすでに広く使用されているため、ここではマイナー/バリデーターが獲得する収益を指すためにそれを使用します。

では、取引手数料のような単純なものを使用できるのであれば、なぜ MEV という派手な用語で妥協するのでしょうか?主な理由は次のとおりです。 Flashbots がイーサリアムの主流の実行クライアントである geth のフォークを導入して以来、トランザクションの記録と並べ替えによる収入は大幅に変化しました。 2022 年 8 月の時点で、イーサリアムのハッシュ レートの約 74% が mev-geth で実行されているため、マイナーはより時間に敏感なトランザクション バンドルを受け取って収入を得ることができ、直接支払いで報酬を得ることができます (以前は、そのお金はガス期間中に消費されていました)有料オークション）。

さらに、Flashbot、イーサリアム財団、クライアント チームの共同作業である mev-boost により、バリデーターは同じ収益源を組み合わせて利益を得ることができます。実際、バリデーターが mev-boost を実行するかどうかに関係なく、バリデーターが受け取るブロック料金は依然として広い意味で MEV に属します。さらに重要なことは、ロンドンのハードフォークで EIP-1559 が導入されて以来、取引手数料に含まれる混雑手数料はマイナーに支払われなくなり、燃やされてしまうことです。これが意味するのは、マイナーの収入の大部分が現在、取得した価値 MEV に対して特別なプレミアムを支払うトランザクションで構成されているということです。これらの時間依存性の低いトランザクションはマイナーに名目料金を支払うためです。

初期モデル

バリデーターの報酬に関する前回の記事では、ビーコンチェーン (つまり、コンセンサスレイヤー) に参加することでバリデーターが受け取る報酬のみに焦点を当てました。これに基づいて、2021 年 7 月に Flashbots の Alex Obadia 氏と Taarush Vemulapalli 氏が、バリデーターの報酬に MEV 導入の影響に関する初期の結果を発表しました。この目的を達成するために、彼らは約 100,000 ブロックのサンプルから Flashbot トランザクション バンドル データを独占的に取得しました。まず、ブロック全体で平均をとり、MEV の固定値を各ブロックに適用しました。次に、このデータセットの 1 パーセンタイルと 99 パーセンタイルを調べて、バリデーターの収入範囲を決定しました (これは大幅に異なることが判明しました)。

この投稿では、次のようにしてこのアプローチをさらに改善します。

1. 実行層からのすべてのマイナー手数料収入はある種の MEV と見なすことができるため、手数料収入の全体像 (Flashbot バンドルだけでなく) を見てください。

2. より大きなデータセットを使用し、経時的な MEV レベルの変化を考慮する

3. 全体的な結果の分布をモデル化する

4. 実行中のマルチバリデータユーザーの結果分布の変化を計算する

上記の記事で述べられた観察の 1 つは、EIP-1559 がマイナーに支払われる料金にどのような影響を与えたかを推測するのは難しいということです (この記事の執筆時点では、EIP-1559 を導入したロンドンのハードフォークはまだ稼働していませんでした)。しかし、現在ではこれに関する多くのデータが得られています。下の画像では、当初マイナーに支払われた料金の一部が、ロンドンのハードフォーク後にイーサ供給から消去されたことがわかります。明らかに、ロンドンのハードフォークの前後のデータは比較できません。このため、この記事ではロンドンのハードフォーク後のデータのみを扱います。

# imports / definitions / db connection

# get block summary data from db as pandas dataframe

# plot daily fees/coinbase transfers

データセットを選択する

この記事では、過去のデータを使用して将来を予測します (この方法は金融イベントでは信頼できません)。前回の投稿で説明したように、ロンドンのハードフォークでの EIP-1559 の導入により、2021 年 8 月に取引手数料市場が大きく変化し、ブロック高さ 12,965,000 時間に達したため、それ以前のデータは比較できません。最近のデータ。この後のハードフォークはGray Glacier、ブロック15,050,000でライブになり、イーサリアムの困難爆弾を押し返しました。しかし、その前に、平均ブロック間隔はすでに変化し始めています。ブロック間隔は後ほど変更されますが、利用可能な MEV への影響は限定的と思われるため、心配する必要はありませんGray Glacier以前は、平均ブロック間隔がわずかに増加していました。

つまり、ロンドンのハードフォーク以来、1 年以上使用可能なデータが残っています。実際、手数料市場が落ち着くまでの時間を考慮して、ちょうど 1 年分のデータを使用したほうがよいでしょう。ブロック内のブロック 13,136,427 (2021 年 9 月 1 日にマイニングされた最初のブロック) からブロック 15,449,617 (2022 年 8 月 31 日にマイニングされた最後のブロック) までの範囲に焦点を当てます。これらのブロックには丸 1 年分のデータが含まれており、合計約 230 万ブロックになります。

このブロック範囲を選択した後、マイナーがブロックごとにどれだけの収益を得るかを決定する必要があります。これを行うには、Flashbots の mev-inspect-py ツールを使用します。このツールは、「Coinbase Transfer」トランザクションのブロックを収集し、手数料を集計するために使用されます。これは、Flashbot による MEV とのトランザクションのバンドルを含め、現在マイナーに支払う主な方法が 2 つあるためです。十分に高い取引手数料を設定するか、トランザクションの一部としてマイナーに直接支払うかのいずれかです。シーカーは、ガス料金の効率が高いため、コインベースの送金ではなく、ガス料金でマイナーに支払うことを好んでいます。それにもかかわらず、より包括的な全体像を把握するために、両方をデータセットに含めたいと考えています。

ブロックごとの MEV の量を決定するには、さらに多くの作業を行う必要があります。まず、マイナーが自分で支払う取引は経済的に意味がないため、除外する必要があります。したがって、マイニング プールによって制御されている複数のアドレスを特定する必要があります (これには、Etherscan での手動偵察が必要です)。次に、送信者アドレスがプール グループに含まれているかどうかに基づいて各トランザクションにラベルを付け、トランザクション プールに基づいて各ブロックに注釈を付ける必要があります。これが完了すると、EIP-1559 バーント イーサとプール転送を差し引いたブロックごとの MEV ダイジェストを生成し、その結果を mev-inspect-py シートによって設定された Postgres データベースにエクストラとして保存する機会が得られます。

最終的に、取引の 1 つには他の取引よりもはるかに高い取引手数料 (7676 ETH) がかかることが判明しました。実際、この取引手数料だけでも約 2,300 万ドルの価値があり、この期間に引き出されたすべての MEV の大部分に相当します。この場合、高額な手数料は間違いの結果であり、手数料の大部分はすでにマイナーによって返金されています。これを念頭に置いて、このトランザクションをデータセットから削除することにしました。

ブロック間隔

ブロック間のマイナー収益の分布をより詳細に調べ始める前に、少し立ち止まってマージ後の別の変更、つまりブロック間隔をランダム (ブロック間約 13.5 秒) から固定の 12 秒に変更することを検討する必要があります。 .秒のブロック間隔。直観的には、ブロック間隔が長ければ、マイナーは受信トランザクションから MEV を収集する機会が増えるため、ブロック利益が増えると考えられるかもしれません。ブロック間隔の変更はマイナーの収入に大きな影響を与えると考えることもできます。

チェーン上のデータだけに頼ってこれらの問題を調査することは決して現実的ではありませんが、この問題についても付録で説明しました。さて、表面的には、可変ブロック間隔はマイナーの収益にほとんど影響を与えないようだと言うだけで十分です。以下では、すべてのマイナーの収益をこの比率に反比例させることにより、ブロックの平均頻度が平均間隔 13.5 秒から 12 秒にわずかに増加することを示します。ただし、可変間隔から固定間隔に移行したときに何が起こるかをモデル化するつもりはありません。

過去の MEV レベル

以下の 2 つのグラフを見て、マイナーが一般的なブロックでどれくらいの MEV を獲得できるかを見てみましょう。ヒストグラムから、ブロックごとのマイナーの収入が非常に低い傾向にあることがわかります。 2 番目のグラフは直感的ではないかもしれませんが、実際にはより有益です。マイナーの収入の中央値は 0.07 ETH であることがわかります。他にもいくつかのポイントがマークされており、ブロックの最低 1% はマイナーに手数料をまったく支払わず、ブロックの最高 1% はマイナーに 1.8 ETH 以上の手数料を支払っています。以下の表に示されているように (軸が歪みすぎるため、グラフには表示されていません)、ブロックの上位 0.1% がマイナーに 12.5 ETH 以上の手数料を支払いました。

# plot block revenue histogram and empirical cumulative density function (ecdf)

MEV変化傾向

上記のヒストグラムと ECDF は、年間全体のデータに基づいており、静的分布としてプロットされています。ただし、マイナーの収入レベルは時間の経過とともに変化し、マイナーの収入の分布は、オンチェーン活動のレベル、マイナーに支払われる利用可能な MEV の割合の傾向など、さまざまな要因に依存すると主張するかもしれません。または、L2 ブロックチェーンと比較したベースチェーンで利用可能な MEV 値の間の関係。

これを明確にするために、以下のグラフはデータセット内の各週のブロック報酬の中央値を示しており、先ほど見た全体の中央値は赤い破線で表されています。週を単位として使用する理由は、チェーン上のアクティビティには毎週特定の周期的な変化があることが判明したためです。たとえば、週末のアクティビティは比較的少ないです。そこで、これらのデータをグループ化して中央値を抽出することで、周期的なノイズを除去します。明らかに、このグラフでは、マイナーの週次収入の中央値は全体として減少傾向にあり、その変動は徐々に緩和されています。アイコンをオレンジ色の点線で二等分すると、その 2 つの半分が、さまざまなネットワーク/市場条件下でマイナーに支払われる MEV のレベルを表す 2 つの別個の部分であることがわかります。ただし、このことから理解する必要があるのは、過去のデータに基づいた将来の収益の見積もりには大きな信頼を置くことができないということです (これが私のコンテンツであるため、これを念頭に置いてください)。

# Look at variation across the dataset

年間のデータセットにおけるマイナーの収入レベルは安定していないため、より詳細な方法でデータセットの前後の部分を比較できます。以下の図は、データ セットの 2 つの部分の ECDF を示しています。青の線はデータ セットの前半を表し、オレンジの線は後半を表し、青の線はオレンジの線よりも大幅に低くなります。 X 軸は収入データを示し、各四分位では、データセットの前半でマイナーの収入レベルが高くなります。前のグラフに示されているデータセット全体の ECDF は、これら 2 つの線の間に収まります。以下の表に示すように、その後の 6 か月の各ブロックの MEV 中央値は、前の 6 か月のおよそ半分になります。

# Generate ECDFs for the first half of the dataset versus the second

合併後の MEV リターンのシミュレーション

そこで、マイナーの過去のブロック収益についてわかっていることを組み合わせて、1 年間にわたるバリデーターの MEV 収益をシミュレートしてみましょう。ここではマイナーではなくバリデーターを考慮しているため、結果を 32 ETH の収益率で表現します。ブロックごとの収益の分布に関する具体的な分析式はまだ思いつきません (パレート分布の助けを借りて合理的な式を思いつくのは困難です)。これによりモデリングが少し複雑になるため、この場合はモンテカルロ シミュレーションを使用します。

このアプローチの背後にある原理は単純です。0 から 1 までに均一に分布する乱数を生成し、この数値を使用して、以前に計算した ECDF からの検索を実行します (ECDF は、平均ブロック間隔が 13.5 からであることを考慮してスケーリングされています)。秒から 12 秒まで)、その後、そのブロックからの収益をランダムに選択されたバリデーターに分配し、最後に、1 年分のシミュレートされたブロック (合計 2,629,746 ブロック) が得られるまでこのプロセスを繰り返します。通年のデータセットの ECDF と、データセットを 2 つの部分に分割した後の ECDF を使用して、このような計算を 3 回実行します。

バリデーターが適切に動作している (ブロック提案が欠落していない) と仮定します。また、2022 年 8 月のバリデーター セットのサイズに近い 420,000 のバリデーター セット サイズも使用します。この数のバリデーターは、正確に 32 のグループに分割することもできます。これは、後でバリデーター グループを検討するときに非常に役立ちます。

# simulate a year&# 39 ;s worth of block proposals

# plot ECDF and histogram for single validator return

したがって、「高 MEV」期間 (つまり、2021 年 9 月から 2022 年 2 月) のデータに基づく場合、MEV は中央値でバリデーターの APR に約 3 パーセントポイント追加するように見えますが、「低 MEV」期間のデータを使用する場合は、 （2022年3月～2022年8月）は約1.5ポイント増加しました。ただし、一部のバリデーターは 1 年間で MEV でほとんど何も収入を得ませんが、幸運な少数のバリデーターは 100% 以上を獲得できます。

完全なバリデータ報酬モデルを構築する

バリデーターに対するおおよその MEV の見返りが確認できたので、証明と同期委員会に対する報酬を導入してシミュレーションを完了しましょう。なぜならbeaconcha.inビーコン チェーンへの参加率が 99% を超えることがよく示されていますが、簡単にするために、ここではすべての参加をデフォルトにすることができます。実際には、今日のメインネットで見られる状況がマージ後も続く場合、バリデーターの報酬が変化する主な理由は、バリデーターのパフォーマンスによるものではなく、ランダムに割り当てられたブロックプロデューサーの責任、同期委員会、および MEV によるものになるでしょう。

したがって、以下のシミュレーションでは、すべてのバリデーターは優れた認証パフォーマンスに対して同じ報酬を受け取りますが、256 エポックごとに 512 人のバリデーターからなる委員会がランダムに選択され、その委員会は 256 エポックすべてへの参加に対してフル同期委員会の報酬となります。各ブロックの MEV の選択は以前と同じですが、バリデーターはビーコン チェーン ブロックの報酬と実行層トランザクション料金 (MEV) を受け取るようになりました。

# model full validator returns using previously calculated MEV ECDFs

# plot simulated full validator returns

したがって、通年の過去の MEV データセットに基づいて、平均範囲の縮小を考慮すると、バリデーターの「中間の 50%」については、シミュレートされたリターンがおよそ 5.7% と 8.5% に達します。一方、バリデーターの「最も幸運な 1%」は年間 30% という驚異的な利益を獲得しますが、「最も不幸な 1%」は 4.2% です。システム全体で最も収益性の低いバリデーターの収益は依然として 3.8% でしたが、最も収益性の高いバリデーターは年間 4500% (または 45 倍) 以上の収益を上げました。ただし、このモデルの収益率には複利は含まれていません。現実世界のシナリオでは、このような多額の報酬を獲得しているオペレーターは、新しいバリデーターをセットアップし、その結果さらに多くの報酬を獲得することを選択する可能性があります。

複数のバリデータを実行する

私たちが検討したい最後の質問は、複数のバリデーターを実行しているステーカーの報酬の分配はどうなるかということです。以下のグラフでは、シミュレートされたセット内のバリデーター (年間全体のブロック収益データに基づく) が、2、4、8、16、および 32 個のバリデーターのグループに分割され、さまざまなグループ サイズの年間収益率で ECDF を比較しています。図の赤い破線は、バリデータ セット全体の平均報酬率 (つまり、すべての MEV およびビーコン チェーンの報酬が均等に分配された場合に各バリデータが受け取る報酬) を表しています。私たちは、平均収益率が、手数料が差し引かれる前の、大規模なバリデーター グループ (Lido や非常に大規模な機関投資家など) が獲得するものであると予想しています。

# calculate ECDFs for 1 , 2 , 4 , 8 , 16 , 32 validators

表から、バリデーターのサイズが大きくなるほど、ECDF ラインが急勾配になることがわかります。これはヒストグラムのピークが狭くなることと同等であり、検証器のサイズが増加するにつれてリターンのボラティリティが減少し続けることを示しています。それだけでなく、単一のバリデーターを実行すると、32 個のバリデーターの四分位範囲 (つまり、25 パーセンタイルと 75 パーセンタイルの間の APR パーセンテージの差) が約 2.8 パーセント ポイントになることも観察できます。このグループの四分位範囲は、わずか1.2パーセントポイントです。

結論は

結論は

この投稿では、過去のデータを使用して、マージされたエグゼクティブ層の手数料がバリデーターの収益に及ぼす影響をモデル化しようとします。 MEV が高かった期間 (2021 年 9 月から 2022 年 2 月) のデータを使用した場合、MEV はバリデーターへの収益を約 3 パーセント ポイント増加させましたが、MEV が低かった期間 (3) のデータを使用した場合、この数字は 1.5 パーセント ポイントに低下することがわかりました。 2022 年 8 月から 8 月までの期間のデータが利用可能な場合。どちらの場合も、利回りレベルはかなり不安定で、一部のバリデーターは 1 年間で MEV をほとんど受け取らず、一部のバリデーターは年間収益率 100% をはるかに超えていました。コンセンサスレイヤーの報酬を追加すると、行儀の良いバリデーターは少なくとも 3.8% の APR を獲得し、年間収益の中央値は約 6.1% (低い MEV データセットに基づく) から 7.6% (に基づく) の範囲であることがわかりました。バリデーターのグループは単一のバリデーターよりもスムーズなリターンをもたらすことがわかりましたが、(少なくとも私にとっては) この効果は予想よりも顕著ではなく、32 個のバリデーターのグループは単一のバリデーターよりも高いボラティリティを示しました。 。

ただし、過去のパフォーマンスは将来の収益を保証するものではありません。将来バリデーターによって MEV がどの程度使用されるか、また最終的に他のアクター (アプリケーション、ユーザー、L2 シーケンサー、ビルダー、リレーラーなど) によってどの程度の割合が取得されるかはまだわかりません。したがって、この論文のモデリング結果は将来の予測ではなく、いくつかの可能なシナリオを示唆しているだけです。

記事の最後では、そのような問題については触れていません。合併後、特定のスロットのブロックプロデューサーの身元を事前に知ることができます。現状では、プルーフ・オブ・ステーク・ブロックチェーンにおけるこの変更により、アトミックなクロスチェーン・トランザクションおよびマルチブロック MEV の新たな可能性が開かれます (かなりの割合のステークを持つバリデーターが、ブロック提案を同期された複数のブロックチェーンにデプロイされる可能性があるため)。ただし、これらの機能がどのように実装されるかはまだ不明です。それにもかかわらず、この投稿がバリデーターに、合併後のイーサリアムの今後の方向性と、彼ら自身の利益についてどのように考えるべきかについてのアイデアを提供することを願っており、おそらくこれは、今後数週間、数か月のプルーフ・オブ・ステークにも役立つでしょう。独自の生態系を構築するのに何年もかかります。