Tabla de enlaces
Resumen y 1. Introducción
- Fondo
- Trabajo relacionado
- MEV Discovery
- Extracción MEV
- Conclusión y referencias
3 Trabajo relacionado
Como nuestra metodología se centra en el descubrimiento de oportunidades rentable y la extracción MEV en las redes FCFS, proporcionamos una visión normal del trabajo existente sobre estos temas.
3.1 Descubrimiento de oportunidades rentables
El discurso sobre el descubrimiento de oportunidades de rendimiento de ganancias en las redes blockchain incluye una variedad de trabajos centrados en el descubrimiento de arbitraje cíclico [18, 17, 12]incluso con enrutamiento óptimo [6]Sandwiching [19]o estrategias más generalizadas como ataques de imitación [13]. Zhou et al. [18] Proporcione un enfoque que utilice un algoritmo de detección de ciclo codicioso emparejado con una búsqueda gradual de entrada basada en incrementos. Si bien alcanzan el tiempo de ejecución del tiempo subbloqueo, el algoritmo no está optimizado para encontrar eficientemente una entrada y maximizar las ganancias descubiertas a medida que opera en un conjunto de activos limitado. Wang et al. [17] Centrarse únicamente en los mercados de productos constantes en UNISWAPV2[5] y muestre la existencia consistente de mayores de 1 oportunidades de ETH en los bloques. A continuación, McLaughlin et al. [12] Realice un estudio a mayor escala e incorpore a más invariantes del mercado como UNISWAP3 [16]que permite a los proveedores de liquidez limitar la liquidez a un rango de tick en lugar del rango de precio completo predeterminado como en V2. Su estudio de descubrimiento de arbitraje en 5.5 millones de bloques produce aproximadamente 4.500 millones de oportunidades potenciales. Sin embargo, también muestran que, de 20,6 millones de arbitrajes que producen más de 1 ingresos de ETH, solo el 0,51 % de ellos son ejecutables con éxito. Por el contrario, cerca del 97 % fallan debido a la reversión o los tokens incompatibles.
3.2 MEV en redes FCFS
Carillo y Hu [7] Analice la extracción MEV de arbitraje en Terra Traditional, una cadena de bloques FCFS con precios fijos de gasoline. Su estudio identifica más de 188 000 arbitrajes y destaca el éxito de los buscadores de MEV que adoptan una estrategia de spam, que implica enviar múltiples transacciones fallidas para cada una exitosa, para obtener una ventaja de latencia. También demuestran la importancia de la posición geográfica de un buscador en la crimson para reducir la latencia de propagación de transacciones y observar una oportunidad que genere una transacción antes de las otras monitoreando 400 000 transacciones a través de sus 84 nodos distribuidos a diferentes ubicaciones.
Oz et al. en [20] Investigue la aplicabilidad de las técnicas de ordenamiento de transacciones observadas en ¨ Blockchains basadas en tarifas a blockchains FCFS con un enfoque en Algorand. Su investigación empírica, detectando 1,1 millones de arbitrajes en 16.5 millones de bloques, arroja luz sobre los enfoques de extracción de MEV bajo el impacto de la crimson FCFS. Sus resultados de análisis muestran la prevalencia de retrocesos de estado de crimson entre todos los arbitrajes detectados, con una distribución uniforme para bloquear posiciones. Sin embargo, también revelan que los buscadores de MEV specific se benefician de las posiciones de los primeros bloques, insinuando la latencia y las optimizaciones de tiempo de emisión de transacciones. Aunque su análisis de datos en la cadena no ofrece nuevas concepts sobre los juegos de latencia jugados entre los buscadores y los propuestas de algorand Bloque, destacan el uso de la obstrucción de la crimson como una estrategia viable en las redes FCFS debido a su bajo costo y muestran la existencia de obstrucciones de arbitraje en Algorand.
::: Información
Autores:
(1) Burak Oz, Universidad Técnica de Munich;
(2) Jonas Gebele, Universidad Técnica de Munich;
(3) Parshant Singh, Universidad Técnica de Munich;
(4) Filip Rezabek, Universidad Técnica de Munich;
(5) Florian Matthes, Universidad Técnica de Munich.
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