¿Es óptima la subasta de MEV de Flashbots?

El servicio de licitación MEV creado por Flashbots ha sido bien recibido por los mineros, entonces, ¿este tipo de licitación es óptimo? Nota: Los autores originales son Guillermo Angeris, doctor en ingeniería eléctrica de la Universidad de Stanford, Alex Evans, investigador de marcadores de posición, y Tarun Chitra, fundador de Gauntlet. En el problema de asignación de paquetes, los mineros se enfrentan a un número fijo de transacciones y deben incluir estas transacciones en un bloque determinado. Además, los mineros también pueden elegir qué paquetes incluir (o excluir) en el bloque. (Bundle) . Los mineros obtienen ganancias al incluir cada paquete en un bloque; sin embargo, los paquetes tienen muchas restricciones de asignación que deben tenerse en cuenta. En este artículo, damos una formulación simple del problema de programación lineal entera (ILP) y proporcionamos algunas extensiones básicas. El término valor extraíble por el minero (MEV) se refiere a cualquier ganancia en exceso que un minero puede obtener en función del pedido de transacciones. En sistemas descentralizados como blockchain, los usuarios envían un conjunto de transacciones y tarifas a los mineros a través de una red de chismes entre pares. En cambio, los mineros recopilan estas transacciones y las agrupan en una secuencia completamente ordenada, que luego es verificada y aceptada por la mayoría de los mineros como el siguiente bloque. Sin embargo, en muchas cadenas de bloques (como Ethereum), los mineros pueden elegir el conjunto de transacciones que se incluirán y el orden en que se envían. Si un minero envía una transacción que tiene sentido desde el punto de vista económico, puede reordenar las transacciones para asegurarse de que su transacción se ejecute primero, lo que también se conoce como ejecución anticipada. Desde que se propuso el concepto de MEV, ha habido muchas formas nuevas de MEV que involucran préstamos rápidos, préstamos y ataques tipo sándwich. MEV representa una forma de extracción de valor, y los usuarios no pueden eliminarla simplemente modificando su comportamiento de licitación de transacciones. Justicia. En teoría, MEV podría conducir a un consenso de blockchain inestable y podría obligar a los usuarios a pagar tarifas adicionales para procesar transacciones más allá de las tarifas de transacción esperadas. Esto también ha dado lugar a una gran cantidad de investigación, y el enfoque de estos estudios es garantizar la "equidad" del pedido y la inclusión de transacciones. Los algoritmos de equidad, por otro lado, intentan utilizar métodos criptográficos, como compromisos de tiempo limitado para ordenar transacciones o estados de transacciones pendientes, para hacer cumplir las garantías de "equidad" basadas en el tiempo. Subasta MEV. Alternativamente, hay algunos trabajos de investigación que muestran que MEV es exclusivo de la cadena de bloques y que no se puede eliminar por medios puramente criptográficos. Esta serie de trabajos muestra efectivamente que, en comparación con la eliminación criptográfica de MEV, compartir las ganancias de MEV entre mineros y usuarios conducirá a un equilibrio estable. En este mundo iniciado por Flashbots, los "buscadores" intentan encontrar el mejor orden de transacciones y luego ofertan para que los mineros ejecuten "paquetes" de transacciones en un orden específico. Dichas ofertas están mediadas a través de una subasta MEV, es decir, los participantes están dispuestos a pagar a los mineros ofertas de prioridad adicionales en una subasta fuera de la cadena. Por lo tanto, las subastas MEV son más populares y este método ha generado más de $700 millones en ingresos adicionales para los mineros en 2021. Optimalidad. Sin embargo, una pregunta teórica natural es, ¿es óptima tal subasta? Actualmente, las subastas de Flashbots ejecutan eficientemente paquetes de transacciones al resolver el problema de la mochila usando un solucionador de restricciones. Pero en teoría, ¿deberíamos esperar que la solución para aproximar la programación lineal entera (ILP) sea "óptima"? ¿Cómo debería describirse la optimización? Dado que MEV se define en términos del valor extraíble de todos los activos, cualquier noción de optimización depende de la ganancia máxima alcanzable para cualquier conjunto de transacciones y paquetes. Resumen. En este breve artículo, damos la primera descripción formal de la ILP óptima para paquetes de transacciones contenidas en un solo bloque. Nuestra descripción se centra en tres formas de operación de MEV, que incluyen funcionamiento frontal, funcionamiento posterior y sándwich. Suponemos que el enfoque de simulación de gas exacto utilizado en la práctica se realiza como un paso de preprocesamiento que desvincula el problema de asignación (el problema de encontrar asignaciones de paquete óptimas) del problema de estimar correctamente las ganancias de paquete individual. Nuestra formulación puede optimizarse fácilmente en un lenguaje de descripción de alto nivel como CVXPY y usarse en la práctica. El índice de pánico y codicia de hoy es 95, y el nivel de codicia es el mismo que ayer: el índice de pánico y codicia de hoy es 95 (el 95 de ayer), el nivel de codicia es el mismo que ayer y el nivel sigue siendo extremadamente codicioso. El umbral del índice de pánico es de 0 a 100, incluidos los indicadores: volatilidad (25 %) + volumen de negociación del mercado (25 %) + popularidad en las redes sociales (15 %) + investigación de mercado (15 %) + la proporción de Bitcoin en el total mercado (10%) + análisis de palabras calientes de Google (10%). [2021/2/17 17:23:27] Definiciones En esta sección, primero describimos las definiciones básicas utilizadas en este documento. Transacción: los mineros generalmente comienzan con una serie de transacciones, que escribimos como un conjunto T (que se incluirá en el bloque). Estas transacciones son proporcionadas por los usuarios de la cadena de bloques y pueden ser transacciones de intercambio de Uniswap o Curve, préstamos o actualizaciones de Oracle. Paquete (Bundle): El minero también acepta muchos paquetes (Bundle) enviados por los usuarios. El llamado paquete (Bundle) es una operación (acción, que definiremos más adelante) con transacciones asociadas. Cada paquete (Bundle) también incluye algunos Oferta, es decir, cuánto está dispuesto a pagar un usuario para que su paquete se incluya en un bloque. Los mineros pueden decidir qué paquetes (Paquete) y transacciones se incluyen en el bloque. La ganancia del minero del paquete es igual a la suma de las ofertas contenidas en el bloque. Acción: Desde antes, cada paquete (Bundle) asocia una acción (acción) con una transacción (t ∈ T). Las acciones posibles son: ejecución anticipada de t (ejecutar una transacción antes de t), seguimiento (ejecutar una transacción inmediatamente después de t) y transacciones sándwich (ejecutar una transacción tanto antes como después de t). Para una transacción dada t ∈ T, se realiza una transacción sándwich t o se realizan una transacción anticipada y una transacción final t. Por ejemplo, si hay tres paquetes asociados con la transacción t, uno de los cuales va después de t, uno realiza una transacción anticipada y el otro realiza una transacción sándwich, entonces el minero puede optar por incluir el paquete de transacción anticipada ( Bundle) y el paquete de transacciones final ( Bundle), o un paquete de transacciones sándwich (Bundle), pero no puede incluir ambos tipos al mismo tiempo. Llamamos al espacio de estas tres operaciones A. Ahora podemos definir fácilmente un paquete (Bundle) como una operación (a ∈ A) asociada a una transacción t ∈ T, y tendrá un monto de oferta (p > 0). Es decir, una cesta (Bundle) es un triplete (a,t, p) ∈ A × T × R+, y el conjunto de todas las cestas (Bundle) vendrá dado por B ⊆ A × T × R+. Maximización de ganancias. La pregunta que queda es: ¿cómo eligen los mineros qué transacciones incluir en sus bloques para maximizar las ganancias? En la siguiente sección, mostramos que este problema se puede formular como un problema de programación lineal entera (ILP) simple, que generalmente se puede resolver con computadoras modernas en un tiempo razonable. Formulamos el problema de maximización de beneficios como una programación lineal entera (ILP), a la que nos referimos como el problema de asignación de paquetes. Establecer función. Por conveniencia, escribiremos y definiremos las siguientes funciones. Aquí, t ∈ T es una transacción y B es una colección de todos los paquetes (Bundle). Definimos s(t) como el conjunto de paquetes asociados con una transacción sándwich t: De manera similar, f(t) es la transacción inicial asociada con t, y b(t) es la transacción final asociada con t. Suponemos que B está indexado por b = 1, 2, ..., donde n es el número de paquetes propuestos. Declaración del problema: una forma sencilla de escribir el problema de asignación de paquetes como un problema de programación lineal entera es la siguiente: es la variable de optimización, si el bloque actual debe contener el paquete b, entonces xb es 1, de lo contrario es 0. Los datos del problema son que este es un vector tal que cb ≥ 0 es la ganancia del minero por incluir el paquete (Bundle) b en su bloque, y T es el conjunto de transacciones que se incluirán en este bloque (sin incluir el paquete (Bundle)) . forma estándar. El problema (1) se puede escribir de forma más concisa en notación matricial. Para ello, definiremos m = |T|, el número total de transacciones, y la matriz como: Para cada transacción t ∈ T y cesta b ∈ B, usando estas nuevas definiciones, el problema (1) se puede escribir en el siguiente manera: donde 1 es un vector todos unos de la dimensión apropiada, pero la variable de optimización. explicar. Podemos interpretar los objetivos y las restricciones de la siguiente manera. El objetivo es simplemente la suma de las ganancias dadas por los paquetes incluidos en el bloque. La primera restricción significa que un bloque contiene como máximo un paquete sándwich, o un bloque contiene como máximo dos paquetes de transacciones t de ejecución inicial o final. La segunda restricción implica que para cada transacción t, se incluye como máximo un paquete preferencial y como máximo un paquete final, mientras que la última restricción restringe la entrada de x para que sea un valor booleano. Tómalo con calma. En general, excepto en instancias muy pequeñas, el problema (1) puede ser difícil de resolver debido a las restricciones booleanas sobre las entradas de x. Sin embargo, en muchos casos prácticos, relajar las restricciones booleanas a restricciones de caja (es decir, 0 ≤ x ≤ 1), después de algunos esquemas de redondeo simples, puede generar un rendimiento práctico razonable, así como soluciones razonables. En general, el mejor objetivo para este problema relajado es siempre un límite superior de la máxima ganancia posible que puede obtener un minero, mientras que cualquier esquema de redondeo dará un límite inferior. Esto se puede usar para dar un límite sobre qué tan subóptima es la distribución de paquetes propuesta. Por ejemplo, si la ganancia relajada es 1,2 ETH y la distribución propuesta es 1 ETH, la distribución propuesta es subóptima en un máximo de 1,2/1 − 1 = 20 %. En otras palabras, la asignación propuesta se puede aumentar hasta en un 20%. El problema (1) tiene varias extensiones simples pero muy útiles. Restricciones del paquete (bundle). Por ejemplo, un usuario puede desear especificar varios paquetes que el minero debe incluir todos a la vez, o ninguno en absoluto. Podemos escribir esto como un subconjunto de paquetes Bi ⊆ B. Para i = 1, . . . , ℓ, si Bi contiene un paquete (paquete), el minero debe contener el subconjunto completo del paquete (paquete) Bi. El nuevo problema de optimización viene dado por la siguiente fórmula: donde las variables de optimización son y los datos del problema son la matriz definida en (2) y la matriz En otras palabras, D es una matriz diagonal cuyas entradas diagonales son del tamaño del conjunto Bi , y F es una matriz tal que (Fx)i da el número de paquetes en Bi que se incluirán en el bloque. La restricción Fx=Dy simplemente significa que, para cada i posible, se incluyen todos los paquetes |Bi| o solo se incluyen 0 paquetes. limite de gases Otra extensión posible (y muy simple) es incluir una restricción de gas total en el problema de optimización. Por ejemplo, cada paquete b ∈ B puede usar una cantidad máxima de gas (dada por gb ≥ 0) cuando se incluye en un bloque. Podemos agregar fácilmente la restricción de que la cantidad total máxima de gas utilizada por un paquete no exceda la cantidad de gas restante después de la ejecución de la transacción (pero sin incluir el paquete); es decir, donde M ≥ 0 es la cantidad de gas restante . Notamos que puede ser una cantidad difícil de alcanzar a un límite razonable, ya que el gas utilizado por una transacción puede cambiar dramáticamente cuando un paquete se incluye en un bloque. Hay otras formas posibles de hacer los cálculos, pero no las discutiremos aquí. En este documento, proporcionamos una formulación simple pero muy general que se puede usar para resolver el problema de la asignación de paquetes que maximiza las ganancias de los mineros. Aunque el problema es generalmente NP, sospechamos que la mayoría de los solucionadores de programación lineal entera (incluso las relajaciones de programación lineal) pueden funcionar bien en situaciones prácticas.

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