探究「黑暗森林」:以Uniswap 为例详解MEV 对AMM 的长期影响
MEV(最大可提取价值)距离最初的概念被提出不久,已然成为2022 年的一个核心话题,MEV 也被视为区块链中的无许可激励措施,用户可在先到先得的基础上提取。然而,黑暗森林中诱人的财富机会也很难发现,而是需要专门的能力。这些现象也引起了人们对以太坊生态系统中公共问题的担忧,从优先gas 拍卖(PGA)引起的区块拥塞问题到验证者和区块构建者之间可能存在的更严重的漏洞安全问题。
在MEV 的提取过程中,AMM 就算不是最重要的组件也是最相关的组件之一,由于内存池的透明性,AMM 的用户不可避免地会连接到MEV 机器人。这条推文直接反映了用户可能面临的麻烦。
从另一个角度来看,套利机器人在提高AMM 市场的价格发现效率方面发挥着至关重要的作用。在探索MEV 如何影响Uniswap 上的用户时,利益相关者可能认为以下两点非常重要:
对Uniswap 社群及其用户的影响有多大?
哪些Uniswap 用户和流动性池更有可能参与?
在这份报告中,我们发现了一些有趣且令人振奋的结论,并基于观察样本和数据分析阐明了这些结论。
虽然很难计算黑暗森林的最大可提取价值,但我们可以通过观察提取的资产价值来校准MEV 市场及其影响。
在下文中,我们将针对Uniswap V3 流动性池的三种类型的MEV 机器人活动进行分析。
概述
MEV 机器人活动收入
总收入规模比较
MEV 机器人的一部分收入来自于降低市场价差时的套利收益,这也体现在流动性提供者(LP)的无常损失和掉期用户的滑点损失上。而另一部分收入来自抢先用户的掉期交易并导致他们承担额外的滑点损失。JIT 机器人在Uniswap V3 的新功能—— 集中流动性方面是独一无二的。他们扮演高度活跃的LP 的角色,并从其他被动LP 那里提取掉期费收入。
我们直观地衡量了这些机器人提取的收入规模,并将其与Uniswap V3 的通常定义的供应方收入进行了比较。
让我们看看不同类型的MEV 机器人在2022 年1 月1 日至10 月31 日期间的表现:
套利机器人从涉及Uniswap V3 流动性池的市场价格不对称中提取了至少8500 万美元。
三明治机器人从Uniswap V3 流动性池的交换用户中提取了至少4700 万美元。
JIT 机器人从Uniswap V3 的交换费收入中提取了600 万美元。
这三种类型的总提取价值已经超过了供应方收入的25%(即LP 的掉期费收入),即5.4 亿美元。
在黑暗森林和MEV 机器人进入公众视野之前,LP、交易所用户和治理代币持有者在AMM 社群中发挥了重要作用。TVL、交易量、费率、滑点、流动性挖矿收益率是重要的指标。如今,从提取价值的规模来看,MEV 机器人是这个社群中不容忽视的组成部分之一。
随着社群变得更加多样化,并演变成更复杂的价值转移网路。鉴于这种模式,MEV 数据已成为增强决策的宝贵资产。本报告和未来工作的目标之一是透明地概述该网路。并且不时跟踪其演变可以帮助相关方更好地了解MEV 如何长期影响Uniswap 社群。
月收入趋势
让我们从今年的月度收入数据开始看:
这意味着它们之间没有明显的利益冲突代理。然而,最近几个月,他们的收入更有可能随着整个市场而波动。
比较不同类型的MEV 机器人的收益,我们发现套利机器人比其他类型的机器人可以提取更多的价值。JIT 机器人的月收入比其他两种类型小一个数量级,并且尚未呈现出明显的趋势,这也与此类机会刚刚出现有关。
交易量贡献
这些MEV 机器人对Uniswap 的交易量贡献也是另一种校准宏观层面影响的方法。
从下面的直方图中,我们可以看到大多数套利观察:代币在Uniswap V3 池和其他场所之间交易。
因此,要考察套利事件的交易量贡献,不能简单地总结套利交易量并与Uniswap V3 的总交易量进行比较,其中对其他场所的贡献量也会被计算在内。相反,更可信的方法是考虑将套利交易量和直接发生在Uniswap V3 池的交易量进行比较。同样的逻辑也适用于计算三明治机器人的交易量贡献。
JIT 机器人不需要发出掉期交易;他们增加和消除流动性以提取费用。但是,我们可以测量JIT 事件中目标互换交易的数量,以研究对互换用户的影响。我们将在以后的报告中对此进行探讨。
频率分析
每日观察次数
我们还可以通过观察每日观察次数来检测这些机器人发现MEV 机会的频率。尽管以下结果显示了观察到的最小集,但沿时间线或机器人类型比较数据仍然是合理的。
下图显示,从今年5 月开始,套利机器人的活动显著增加。相比之下,三明治机器人的观察频率保持在一个稳定的水平。显然,套利机器人比其他机器人更有可能找到MEV 机会。
每日计数波动和趋势
观察频率的波动与代表性加密资产在套利和三明治活动方面的绝对价格变化呈正相关。在这里,我们展示了ETH 7 天价格变化百分比的示例(绝对值的移动平均结果,来源:来自coinmarketcap.com的历史收盘价)。套利机器人的移动平均线之间的相关系数约为0.43,三明治机器人的相关系数约为0.60。结果在一定程度上表明,交易机会的发生与市场价格波动的强度有关,这是相当合理的。自5 月以来套利机器人活动的结构性增长也可能与其他因素有关,例如最近几个月平均Gas 价格的下降,这不是本报告的重点。
与此同时,近几个月来,JIT 机器人有发现越来越多机会的趋势。
观察利润
MEV 机器人口袋里的实际利润是预测未来MEV 市场对外界的吸引力的另一个参数。这方面的评估需要对数据进行更仔细和更精细的处理,原因有两个:
仅仅依靠链上数据来获得准确的答案是不够的,因为存在幸存者偏差。例如,一个看起来从链上交易中获利的机器人可能仍然遭受许多失败的交易成本或其他链下对冲成本的影响。
将代币价格转换为美元的过程可能会强烈影响机器人盈利能力的评估。这是因为当价格误差接近收入和成本之间的差异时,每一分钱都算数,这就是我们想要的利润数据。此外,长尾资产的可实现流动性也是需要考虑的因素。
我们正在努力优化代币价格的计算,以下结果基于我们最新版本的价格指数。
从每日的利润分布我们可以看出,套利和三明治机器人在大多数日子里获得平均利润,并有几个幸运的日子赚取的资金超过平均利润。例如,8 月1 日,套利机器人的每日利润达到447 万美元以上。当天,简单的空间套利贡献了71.6%(320 万美元)。从JIT 机器人的每日利润百分比来看,它们有时似乎比套利机器人赚的钱更多。
单次观察的盈亏都符合肥尾分布。与套利机器人的盈利能力相比,三明治机器人和JIT 机器人遵循相同的分布属性,但它们可以提取的单个观察中的最大利润至少小一个数量级。MEV 机器人在一次行动中也会遭受相当大的损失。
观察成本和矿工提取价值
为了让矿工及时打包交易,MEV 机器人参与到gas 费拍卖市场,激烈的竞争将gas 费的成本推得非常高。Flash 机器人等机构已经推出了链下拍卖市场,其中一些拍卖成本以coinbase.transfer () 的形式转换为矿工小费。这两部分成本构成了MEV 机器人参与MEV 市场的主要显性成本。将其作为收入的百分比,我们可以了解机器人的利润率水平,以及矿工提取的MEV 价值有多少。
机器人的平均交易成本( gas 费和矿工小费)总体呈下降趋势。但三明治机器人的成本高于其他两种,分配给矿工的收入比例大幅增长,10 月份接近90%。
收入套利机器人支付矿工的比例呈下降趋势,10 月份低于50%。矿工从JIT 机器人中提取价值的百分比是最低的,这与他们目前所从事的竞争较少的情况是一致的。
总的来说,超过一半的提取价值实际上流入了矿工的口袋。
对池的影响
我们还可以观察到哪些流动资金池更有可能参与MEV 活动。让我们将这个问题分解为特征分析和相关性分析任务。在本报告中,首先我们提出了一个一般的结果。
我们合并Uniswap V3 流动性池的元数据和按流动性池地址分组的MEV 活动参数,如下图所示。由于套利机器人的盈利能力参数涉及Uniswap V3 流动性池和其他场所,我们将其放在一边,重点关注机器人活动的频率、三明治机器人和JIT 机器人的盈利能力以及所涉及的交易用户的情况。
结果显示,三明治机器人80% 以上的利润来自按交易量排序的前10 名流动性池。然而,只有20% 的三明治活动发生在这些流动性池中,这意味着交易量大的流动性池更容易被三明治机器人从中提取价值,但其他流动性池的交易用户仍可能经常被夹在中间。这一事实也通过每个池中遭受三明治活动的唯一交易用户数量的分布得到验证。在我们观察到的时间范围内,一些流动性池也没有参与三明治活动。
至于JIT 机器人,他们似乎更关注按交易量排序的前10 个流动性池,84% 的利润是从这些池中提取的, 56% JIT 活动也发生在这里。
就套利机器人在这些池中的平均活动频率而言,费用等级等于0.0005 或0.0001 的池更有可能被提取。费用等级为0.0005 的池主要受三明治活动的影响。JIT 活动也主要发生在费用等级为0.0005 的池中。
我们还展示了按池地址分组的几个参数的直方图。结果也服从肥尾分布,这意味着一小群池的参与程度远高于平均水平。
与其他场所相比,与加密资产、USDC、WETH 和USDT 相关的Uniswap V3 流动性池是MEV 机器人最喜欢与之交互的流动性池。您可以在我们的网站上实时查看MEV 活动中按交易量或交易量变化百分比排序的热门流动性池统计数据。
参与者
MEV 机器人与其他用户之间的交互关系也是一个吸引人的话题。下表和图比较了我们观察范围内参与MEV 活动的不同代理类型的数量。从下表中,我们看到可以从JIT 活动中受益的唯一交易用户地址的增长趋势。
结论
从以上分析可以看出,机器人已经成为AMM 社区不可忽视的重要组成部分。了解MEV 机器人与其他实体之间的交易关系,可以帮助利益相关者更好地了解MEV 对AMM 的长期影响。
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2.本文版權歸屬原作所有,僅代表作者本人觀點,不代表比特範的觀點或立場
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