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MEV が Uniswap に与える影響
原作者: アイゲンファイ
MEV（オリジナル編集: angelilu、Foresight News抽出可能な最大値) 当初のコンセプトが提案されてから間もなく、2022 年の中心的なテーマとなり、MEV も許可インセンティブなし, ユーザーは先着順に退会することができます。しかし、暗い森にも富を得る魅力的な機会があります。見つけにくいただし、専門的な能力が必要です。これらの現象は、イーサリアムエコシステムにおける公共の問題についての懸念も引き起こしています。優先ガスオークション
(PGA) によって引き起こされるブロックの輻輳問題から、バリデータとブロック ビルダーの間に存在する可能性があるより深刻な脆弱性セキュリティ問題まで。
AMM は、MEV 抽出プロセスにおいて、最も重要ではないにしても、最も関連性の高いコンポーネントの 1 つであり、メモリ プールの透過性により、AMM のユーザーは必然的に MEV ロボットに接続することになります。このツイートは、ユーザーが直面している可能性のある問題を直接反映しています。Uniswap別の観点から見ると、裁定ボットは、AMM 市場における価格発見の効率を向上させる上で重要な役割を果たします。 MEV がどのような影響を与えるかを探る上で
インターネット上のユーザーに関しては、関係者は次の 2 つの点が非常に重要であると考えます。
Uniswap コミュニティとそのユーザーにどれだけの影響を与えるでしょうか?
このレポートでは、いくつかの興味深く刺激的な結論を発見し、観察サンプルとデータ分析に基づいて説明します。 Dark Forest から抽出可能な最大価値を計算することは困難ですが、抽出された資産価値を調べることで MEV 市場とその影響を調整することができます。以下では、Uniswap V3 流動性プールの 3 種類の MEV ボット アクティビティを分析します。
概要
概要
MEVロボット活動収入
総収益規模比較MEV ロボットの収入の一部は、市場スプレッドが縮小したときの裁定収入から得られます。これは、流動性プロバイダー (LP) の一時的な損失とスワップ ユーザーのスリッページ損失にも反映されています。収益の別の部分は、アーリーアダプターのスワップ取引からもたらされており、アーリーアダプターには追加のスリッページ損失を負担させます。Uniswap V3 の新機能——集中した流動性集中した流動性
側面がユニークです。これらは非常にアクティブな LP として機能し、パッシブな LP からスワップ手数料収入を引き出します。
私たちはこれらのボットによって抽出される収益の規模を視覚的に測定し、それを Uniswap V3 の一般的に定義される供給側の収益と比較しました。
2022 年 1 月 1 日から 10 月 31 日までに、さまざまなタイプの MEV ロボットがどのように動作するかを見てみましょう。
裁定取引ボットは、Uniswap V3 流動性プールに関係する市場価格の非対称性から少なくとも 8,500 万ドルを抽出しました。
サンドイッチボットは、Uniswap V3流動性プールのスワップユーザーから少なくとも4,700万ドルを引き出しました。
JIT ボットは Uniswap V3 のスワップ手数料収入から 600 万ドルを引き出しました。
これら 3 種類の抽出価値の合計は、供給側収益 (つまり、LP のスワップ手数料収益) の 25%、または 5 億 4,000 万ドルを超えています。
Dark Forest と MEV ボットが世間に注目される前は、LP、取引所ユーザー、ガバナンス トークン所有者が AMM コミュニティで重要な役割を果たしていました。 TVL、取引量、手数料率、スリッページ、流動性マイニング利回りは重要な指標です。今日、MEV ロボットは、抽出される価値の規模という点で無視できないこのコミュニティのコンポーネントの 1 つです。
コミュニティがより多様化し、より複雑な価値伝達ネットワークに進化するにつれて。このパターンを考慮すると、MEV データは意思決定を強化するための貴重な資産となっています。このレポートと今後の取り組みの目標の 1 つは、このネットワークの透明性のある概要を提供することです。そして、その進化を時々追跡することは、MEV が長期的に Uniswap コミュニティにどのような影響を与えるかを関係者がより深く理解するのに役立ちます。
月収推移
）、これは、それらの間に明らかな利益相反がないことを意味します。しかしここ数カ月間、彼らの収益は市場全体に応じて変動する可能性が高まっている。
さまざまなタイプの MEV ボットの収益を比較すると、アービトラージ ボットは他のタイプのボットよりも多くの価値を引き出すことができることがわかりました。 JIT ロボットの月収は他の 2 種類に比べて一桁少なく、まだ明確な傾向を示していないことも、そのような機会が現れたばかりであることと関係している。
ボリュームへの貢献
これらの MEV ボットの Uniswap へのボリューム寄与も、マクロレベルの影響を調整するもう 1 つの方法です。
以下のヒストグラムから、ほとんどの裁定取引の観察がわかります。トークンは Uniswap V3 プールと他の会場の間で取引されます。
したがって、アービトラージイベントの取引量への寄与を調べるには、単純にアービトラージ取引量を集計してUniswap V3の総取引量と比較することはできず、他の会場への寄与もカウントされることになります。代わりに、より信頼性の高いアプローチは、Uniswap V3 プールで直接発生するボリュームと比較してアービトラージ ボリュームを考慮することです。同じロジックがサンドイッチ ロボットの体積寄与の計算にも適用されます。
JIT ボットはスワップを発行する必要がなく、手数料を引き出すために流動性を追加および削除します。ただし、JIT イベントで対象となるスワップ トランザクションの数を測定して、スワップ ユーザーへの影響を調査することはできます。これについては今後のレポートで検討していきます。
周波数分析
1日あたりの観測数
また、毎日の観測数を調べることで、これらのボットが MEV の機会を見つける頻度を検出することもできます。以下の結果は観察された最小のセットを示していますが、タイムラインまたはロボットの種類に沿ってデータを比較することは依然として合理的です。
以下のグラフは、今年 5 月以降、アービトラージ ボットの活動が大幅に増加していることを示しています。対照的に、サンドイッチロボットの観測頻度は安定したレベルを維持しています。明らかに、アービトラージ ボットは他のボットよりも MEV の機会を見つける可能性が高くなります。
日々の件数の変動と傾向観測頻度の変動は、裁定取引やサンドイッチ活動の観点から、代表的な暗号資産の絶対価格の変化と正の相関関係があります。ここでは、ETH の 7 日間の価格変化率の例を示します (移動平均の絶対値の結果、出典:Coinmarketcap.com経由過去の終値）。アービトラージロボットの移動平均間の相関係数は約0.43、サンドイッチロボットの移動平均の相関係数は約0.60である。この結果は、取引機会の発生が市場価格の変動の強さに関係していることをある程度示しており、これは非常に合理的です。 5 月以降、アービトラージ ボットの活動が構造的に増加していることは、ここ数か月のような他の要因にも関連している可能性があります。平均ガス価格の下落
、それはこのレポートの焦点ではありません。
一方、JIT ボットはここ数カ月間、ますます多くの機会を見つける傾向にあります。
利益を観察する
MEV ロボットの実際の利益は、外部世界に対する将来の MEV 市場の魅力を予測するもう 1 つのパラメータです。この分野の評価では、次の 2 つの理由により、データをより慎重かつ洗練された処理する必要があります。
生存者バイアスがあるため、正確な答えを得るためにオンチェーンデータのみに依存するだけでは十分ではありません。たとえば、オンチェーン トランザクションから利益を得ているように見えるボットでも、多くの失敗したトランザクションのコストやその他のオフチェーンのヘッジ コストに悩まされる可能性があります。
トークンの価格をドルに変換するプロセスは、ロボットの収益性の評価に大きな影響を与える可能性があります。これは、価格誤差が収益とコストの差、つまり私たちが望む利益の数字に近い場合、一銭一銭も重要になるからです。さらに、ロングテール資産の達成可能な流動性も考慮する必要がある要素です。
当社はトークン価格の計算を最適化するために懸命に取り組んでいます。以下の結果は当社の価格指数の最新バージョンに基づいています。
毎日の利益の分布から、アービトラージ ボットとサンドイッチ ボットはほとんどの日で平均的な利益を上げており、幸運な日には平均を超える利益を得る日もいくつかあることがわかります。たとえば、8 月 1 日には、アービトラージ ボットの 1 日あたりの利益は 447 万ドル以上に達しました。この日は、単純なスペース裁定取引が 71.6% (320 万ドル) を貢献しました。 1 日あたりの利益率から判断すると、JIT ボットは裁定取引ボットよりも多くの収益をあげているように見えることがあります。
単一の観測値の損益はファットテール分布に準拠します。アービトラージ ロボットの収益性と比較すると、サンドイッチ ロボットと JIT ロボットは同じ分配特性に従いますが、単一の観測で抽出できる最大利益は少なくとも 1 桁小さくなります。 MEV ロボットも 1 回の操作中にかなりのダメージを受けます。
マイナーが抽出したコストと価値を観察する
マイナーがタイムリーに取引をパッケージ化できるようにするために、MEV ロボットはガス料金オークション市場に参加しており、激しい競争によりガス料金のコストが非常に高騰しています。 Flashbot などの機関はオフチェーン オークション マーケットを開始し、オークション費用の一部が Coinbase.transfer() の形式でマイナー チップに変換されます。これら 2 つの部分は、MEV ロボットが MEV 市場に参加するための主な明示的なコストを構成します。これを収益のパーセンテージとして使用すると、ボットの利益率のレベルと、マイナーによってどれだけの MEV 価値が抽出されているかがわかります。
ボットの平均取引コスト (ガス料金とマイナー チップ) は一般に減少傾向にあります。しかし、サンドイッチロボットのコストは他の2つよりも高く、鉱山労働者に割り当てられる収入の割合は大幅に増加し、10月には90％に近づいた。
採掘者に支払いを行う収益裁定ボットの割合は減少傾向にあり、10月には50％を下回った。マイナーは JIT ボットから抽出される価値の割合が最も低く、これはマイナーが現在参加している競争が少ないという事実と一致しています。
全体として、抽出された価値の半分以上が実際にマイナーの懐に入りました。
プールへの影響
また、どの流動性プールが MEV 活動に参加する可能性が高いかを観察することもできます。この問題を特徴分析タスクと相関分析タスクに分けてみましょう。このレポートでは、まず全体的な結果を示します。Uniswap V3流動性プールを統合しましたメタデータ
以下の図に示すように、流動性プールのアドレスごとにグループ化された MEV アクティビティ パラメーター。アービトラージ ボットの収益性パラメータには Uniswap V3 流動性プールやその他の場が関係しているため、それらを脇に置いて、ボット アクティビティの頻度、サンドイッチ ボットと JIT ボットの収益性、および関与する取引ユーザーのプロファイルに焦点を当てます。
結果は、Sandwich Robot の利益の 80% 以上が、取引高で分類された上位 10 の流動性プールから来ていることを示しています。ただし、サンドイッチ活動の 20% のみがこれらの流動性プールで発生します。これは、取引量の多い流動性プールがサンドイッチ ボットによって抽出される可能性が高いことを意味しますが、他の流動性プールの取引ユーザーは依然として板挟みに陥ることが多い可能性があります。この事実は、サンドイッチ アクティビティの対象となる各プール内の固有のトランザクション ユーザー数の分布によっても検証されます。一部の流動性プールも、私たちが観察した時間枠ではサンドイッチ活動に参加していませんでした。
JIT ボットに関しては、量の上位 10 位の流動性プールに重点を置いているようで、利益の 84% がこれらのプールから得られ、JIT アクティビティの 56% もここで発生しています。
手数料レベルが 0.0005 または 0.0001 のプールは、これらのプール内のアービトラージ ボットのアクティビティの平均頻度の観点から撤退される可能性が高くなります。料金クラスが 0.0005 のプールは、主にサンドイッチ アクティビティの影響を受けます。 JIT アクティビティは、主に料金クラス 0.0005 のプールでも発生します。
また、プール アドレスごとにグループ化されたいくつかのパラメーターのヒストグラムも表示されます。また、結果はファットテール分布に従います。これは、小グループのプールが平均よりもはるかに関与していることを意味します。暗号資産、USDC、WETH、および USDT に関連する Uniswap V3 流動性プールは、他の会場と比較して、MEV ボットが対話するのに最も好ましい流動性プールです。MEV アクティビティの上位流動性プールのリアルタイム統計を、出来高または出来高の変化率で並べ替えて表示します。
参加者
参加者
MEV ロボットと他のユーザーとのインタラクション関係も興味深いトピックです。以下の表と図は、観測範囲内で MEV 活動に参加しているさまざまなエージェント タイプの数を比較しています。以下の表から、JIT アクティビティの恩恵を受けることができる一意のトランザクション ユーザー アドレスが増加傾向にあることがわかります。
ただし、関連する一意のボット コントラクトとユーザー アドレスの数を数えることによって、これらのアドレスの背後にあるエンティティの数についてコメントすることは困難です。1 つのエンティティに異なるアドレスが属している可能性があるためです。これらのアドレスのトランザクション関係をマッピングする鮮明な対話型ネットワークは、この問題をより深く理解するのに役立ちますが、このレポートでは取り上げられていません。
裁定取引ボット
裁定取引ロボット リーダーボード (上位 20)
以下のグラフは、上位 20 件の裁定契約アドレスをそれぞれ合計利益と合計アクティビティ数で並べ替えて示しています。総利益と総活動数の関係は、ロボットが最も多く引き出せる利益の上限と正の関係があります。
アービトラージパターンの頻度関与する会場の数と関与する Uniswap V3 プールの割合を数えることによって、裁定取引の構造を観察できます。考えられる上位 10 の組み合わせは、Uniswap V3 プールと別の会場が関与するプールを示しています。スペースアービトラージ
が最も一般的なモードです。これに続く 2 つの一般的なパターンは、1 つまたは 2 つの Uniswap V3 プールが関与するトライアングル アービトラージです。もう 1 つの興味深い発見は、Uniswap V3 流動性プールだけでも多くの裁定取引の機会があることです。 1 つの裁定取引に 100 を超える取引所が関与する場合もあります (）：
例えば
ユーザー自身がアービトラージボットになる
アービトラージ ボットも AMM のトランザクション ユーザーの一種であり、重ガス活動に加えて課税トークン契約の対象となります。以下のデータとグラフは、収益性の高い裁定取引のほとんどに税金トークンが関与していない一方で、一部の特に優秀なボットが税金トークンで富を得る可能性があることを排除するものではないことを示しています。より収益性の高い裁定取引ボットが課税トークンのより少ない割合に参加する可能性があるという微妙な傾向があります。
収益性の細分化
また、利害関係者の参考のために、収益性パラメーターの分布も以下に示します。
サンドイッチロボット
サンドイッチ ボット リーダーボード (上位 20)
次のパネルは、合計利益または合計アクティビティ頻度でソートされた上位 20 のサンドイッチ契約のアドレスをそれぞれ示しています。合計利益と合計アクティビティ数の関係は、最も収益性の高いボットが今年 100 件を超える取引を正常に送信できる能力を高めていることを示しています。
トランザクションユーザーは板挟みになる
ほとんどの場合、サンドイッチ イベントに巻き込まれるトランザクション ユーザーは 1 人だけです。しかし場合によっては、サンドイッチ ボットが私たちの観測範囲内で一度に最大 4 人の取引ユーザーの為替取引を先制して実行することがあります。
以下のサンドイッチ被害者トップ 20 のデータから、最も被害を受けた取引所ユーザーは、今年 300 以上のサンドイッチ取引に関与しています。
弊社で入手可能なものからWebサイトWebサイト
悪用されたコントラクトのトップ 10 をリアルタイムで見ると、Uniswap の流動性プールは他の会場と比べて、主にサンドイッチ活動に従事していることがわかります。これは、これらの Uniswap プールのトランザクション量が膨大であることが部分的に原因であり、サンドイッチ ボットにとっては利点です。
収益性の細分化
また、利害関係者の参考のために、収益性パラメーターの分布も以下に示します。
JITロボット
JIT ロボット リーダーボード (上位 20)
JIT ボットが流動性を追加した取引で一意の「アドレス」を検出することで、6 つの JIT ボットのみを観察しました。そのうち 2 つはまだ利益が出ていません。
トランザクションユーザーは JIT から恩恵を受けます
JIT ロボットは、ターゲット取引ユーザーに大量の流動性を提供し、スリッページ損失が小さいという利点をもたらします。以下の上位 20 位の受益者データから、多くの取引ユーザーがこの新機能を頻繁に使用し、そのメリットを享受していることがわかります。 JIT ボットの活動がない場合に取引ユーザーが経験する可能性のあるスリッページを観測ごとにシミュレートすることで、リターンを調整します。以下に示すシミュレーションによるスリッページと実際のスリッページのヒストグラムに見られるように、大きなスリッページ レートから小さなスリッページ レートへの明らかな変化が見られます。計算中に、いくつかのケースで負のスリッページ値も見つかりました。手動で理由を調べたところ、流動性を追加する一部の JIT ボット取引では、何らかの理由で逆スワップ取引が行われ、その結果、次のスワップ ユーザーにとってより良い価格が得られることがわかりました。
以下のトップ 20 の受益者のリストから、かなりの数のスワップ ユーザーがすでにこの新機能を頻繁に楽しんでいることがわかります。
また、利害関係者の参考のために、収益性パラメーターの分布も以下に示します。
結論は
結論は
上記の分析から、ロボットは AMM コミュニティにおいて無視できない重要な部分となっていることがわかります。 MEV ロボットと他のエンティティ間のトランザクション関係を理解することは、関係者が AMM に対する MEV の長期的な影響をより深く理解するのに役立ちます。
このレポートでは、上記の関係をさまざまな観点から説明し、信頼できるデータ ソースとデータ分析に基づいていくつかの興味深い結論を導き出します。
収入 – ボットによって抽出される収入の規模を見ると、裁定取引ボットは Uniswap V3 流動性プールに関係する市場価格の非対称性から少なくとも 8,500 万ドルを抽出していることがわかります。サンドイッチボットはスワップユーザーからスリッページ損失の形で少なくとも4,700万ドルを受け取った。 JIT ボットは Uniswap V3 のスワップ手数料収入から 600 万ドルを引き出しました。ロボットからの総収益は LP 収益の 25% を占めます。ただし、アービトラージ ボット、サンドイッチ ボット、LP の間には明らかな利益相反はありません。彼らの収入は、ここ数カ月の市場変動に追随する傾向が強くなっています。 JIT ボットの月収は他の 2 種類に比べて一桁少なく、まだ明確な傾向は示されていません。
頻度 - アービトラージ ボットは他のボットよりも取引機会を見つける可能性が高くなります。アービトラージ ボットの活動は今年 5 月以降大幅に増加していますが、サンドイッチ ボットの観察頻度は安定しています。取引機会は市場価格変動の強さと正の相関関係があります。ここ数カ月間、JIT ボットの取引機会が増加しています。
収益性 - MEV ロボットは、ほとんどの日において平均的な利益を上げており、幸運にも多額の利益を得る日が数日あります。単一の観測値の損益はファットテール分布に準拠します。サンドイッチ ボットが得られる最大利益は、取引機会が少なく、コストが高く、ボット間の競争が激しいため、アービトラージ ボットよりも一桁小さくなります。 JIT ロボットはまだ初期段階にあります。
コスト - ボットの平均トランザクション コストは、ここ数カ月減少傾向にあります。サンドイッチロボットのコストはアービトラージロボットよりも高く、マイナーに配分される収益の割合は大幅に増加し、10月には90%に近づいたが、アービトラージロボットは30%を下回っている。全体として、抽出された価値の半分以上がマイナーの懐に入りました。
プール - Sandwich Robot の利益の 80% 以上は、売上高トップ 10 のプールから得られます。ただし、サンドイッチアクティビティの 20% のみがこれらのプールで行われます。一部のプールでは、私たちが観察した期間中にサンドイッチ活動に関与していませんでした。 JIT ボットは、ボリュームの上位 10 位のプールに重点を置いているようです。利益の 84% がここで発生し、JIT アクティビティの 56% がここで発生します。手数料レベルが 0.0005 または 0.0001 の流動性プールは、裁定取引ボットによって引き出される可能性が高くなります。手数料レベルが 0.0005 の流動性プールは、主にサンドイッチ アクティビティと JIT アクティビティの影響を受けます。プールごとにグループ化されたパラメーターのファットテール分布は、少数のプールの参加が平均よりもはるかに高いことも示しています。
参加者 - JIT活動の恩恵を受けるユニークなExchangeユーザーが増えているようです。実際のスワップとシミュレーションからのスリッページ データもこれを検証します。戦略的流動性を提供し、より多くの収益を求めるLPにボットを提供する契約も他にあります。彼らの戦略は主に、狭い範囲内で流動性を配分し、ボリンジャーバンドなどの定量的指標に従ってスケール間隔を調整して市場価格を追跡することです。これらの戦略と比較して、JIT ロボットは、革新的でより資本効率の高い方法で同じ問題を解決しようとしています。 AMM プロトコル設計者などの関係者が同様の機能を直接提供し、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、LP 収益を増加させながら、新しい方法でスワップ ユーザーと LP を接続できることを考慮する価値があります。
ボット - 合計利益とアクティビティ数でソートされた上位 20 位のボット契約アドレスも個別にリストします。総利益と総活動数の関係は、ロボットが最も多く引き出せる利益の上限と正の関係があります。裁定ボットが課税トークンをどのように処理するかについては、収益性の高い裁定取引のほとんどには課税トークンが関与しません。しかし、税金トークンから富を得ることができる特に優れたロボットが存在する可能性は排除されません。ほとんどの場合、サンドイッチ イベントに巻き込まれる交換ユーザーは 1 人だけです。ただし、場合によっては、Sandwich Bot は、観測範囲内で一度に最大 4 人の取引所ユーザーの取引所トランザクションを実行できます。今年最も痛手だったスワップユーザーは300件以上のサンドイッチ取引に参加した。
取引パターン - 裁定取引の構造を見ると、1 つの Uniswap V3 プールと別の会場が関与する空間裁定取引が最も一般的なパターンであることがわかりました。次の 2 つの一般的なパターンは、1 つまたは 2 つの Uniswap V3 流動性プールが関与する三角裁定取引です。 Uniswap V3 流動性プールだけでも多くの裁定取引の機会があります。また、100 以上の会場が関与する 1 つの裁定取引でも利益が得られる場合があります。
方法
情報元
上記の分析は、構築した完全なイーサリアム ノードから取得した生のブロック データに基づいています。対象となるデータ範囲は、ブロック番号 13916166 (両端を含む) から 15871479 (両端を含む) までです。生データをデコードして、必要な粒度の細かいデータ フィールドを取得します。
特定のパラメーターを市場全体の状況および Uniswap V3 のマクロ パラメーターと比較するために、次のサードパーティ データを採用しました。Coinmarketcap による ETH の歴史。
Uniswapマクロ財務諸表https://www.uniswap.shippooor.xyz/Uniswap V3 のメタデータは次から取得されます。
。 (チェーン: イーサリアム、データセット: 流動性プール)
ボットをどのように識別するのでしょうか?
当社はトランザクションを資産移転の集合として捉え、一連のルールを使用してこれらの移転の結果を評価することで MEV アクティビティが発生したかどうかを確認します。経験則では、取引で複数の転送（またはスワップ）が行われると、トレーダーは最終的に黒字になります。
さまざまな種類の MEV アクティビティを特定するために、現在の段階でヒューリスティック ルールに従う観察結果を収集し、検出された偽陰性または偽陽性に基づいてサンプル結果と MEV-inspect の結果を毎日比較し続けます。アルゴリズム。
このレポートでは、Uniswap V3 プールに関係する 3 種類の MEV アクティビティを特定します。当社がカバーする Uniswap V3 流動性プール アドレスの総数は、失敗した工場取引からのアドレスを含めて 8,837 件です。これに対し、サードパーティ データ ソースにリストされている流動性プールは 8,767 件です。アービトラージ、サンドイッチ、および JIT 観測の合計数は、それぞれ 663889、90291、および 13020 です。
利益とコストはどのように計算するのでしょうか?
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