[논문 리뷰] Don't Let MEV Slip: The Costs of Swapping on the Uniswap Protocol

Austin Adams, Benjamin Y Chan외 2명|arXiv (Cornell University)|2023. 09. 24.

Blockchain Technology Applications and SecurityComputer Science인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 Uniswap v3의 거래비용에 대한 종합적인 실증 분석을 제시하며, 실제 거래 데이터를 사용하여 슬리피지의 유해성과 악성 성격을 분해하는 새로운 방법을 도입한다. 특히 재정렬 슬리피지에 중점을 두며, PEPE와 같은 메모코인은 USDC와 같은 스테이블코인보다 80% 높은 악성 재정렬 비용을 기록한다.

ABSTRACT

We present the first in-depth empirical characterization of the costs of trading on a decentralized exchange (DEX). Using quoted prices from the Uniswap Labs interface for two pools -- USDC-ETH (5bps) and PEPE-ETH (30bps) -- we evaluate the efficiency of trading on DEXs. Our main tool is slippage -- the difference between the realized execution price of a trade, and its quoted price -- which we breakdown into its benign and adversarial components. We also present an alternative way to quantify and identify slippage due to adversarial reordering of transactions, which we call reordering slippage, that does not require quoted prices or mempool data to calculate. We find that the composition of transaction costs varies tremendously with the trade's characteristics. Specifically, while for small swaps, gas costs dominate costs, for large swaps price-impact and slippage account for the majority of it. Moreover, when trading PEPE, a popular 'memecoin', the probability of adversarial slippage is about 80% higher than when trading a mature asset like USDC. Overall, our results provide preliminary evidence that DEXs offer a compelling trust-less alternative to centralized exchanges for trading digital assets.

연구 동기 및 목표

• 분산 거래소(DEx)인 Uniswap v3에서 총 거래비용에 대한 첫 번째 심층적인 실증적 특성화를 제공하는 것.
• 슬리피지의 유해성과 악성 성격을 분해하며, 특히 블록 제안자와 스카우터가 악성으로 재정렬하는 것을 주요 비용 원인으로 삼는 것.
• 공시 가격이나 메모리풀 데이터가 필요 없이도 악성 거래 재정렬을 식별할 수 있는 새로운 지표인 재정렬 슬리피지를 개발하는 것.
• 거래 규모, 자산 유형(예: 스테이블코인 대비 메모코인), 가스 가격, 시장 분위기 등이 거래비용에 미치는 영향을 정량화하는 것.
• 관찰 가능한 거래 행동을 기반으로 MEV 생태계 내 비공개 RPC와 빌더의 신뢰성을 평가하는 것.

제안 방법

• 2023년 1월~8월 기간 동안 Uniswap Labs 인터페이스를 통해 수행된 534,198건의 스왑 거래 데이터를 사용하며, 두 풀(USDC-ETH, 5bps; PEPE-ETH, 30bps)을 대상으로 분석한다.
• 슬리피지의 정의를 실현된 거래 가격과 공시 가격의 차이로 하며, 이를 가격 영향과 악성 재정렬 효과로 분해한다.
• 메모리풀이나 공시 가격 데이터에 의존하지 않고도 실행 가격의 이질성을 분석함으로써 악성 재정렬을 탐지할 수 있는 데이터에 종속되지 않는 새로운 지표인 재정렬 슬리피지를 도입한다.
• 거래 규모, 가스 가격, 시장 분위기, 풀 특성 등이 슬리피지에 미치는 영향을 분석하기 위해 회귀 모델을 활용하며, 시장 변수를 제어한다.
• 공개 거래 데이터와 비공개 RPC 데이터를 비교하여 mev-boost 생태계 내 빌더의 행동을 평가하고 신뢰성을 검토한다.
• 공개 및 비공개 거래 결과를 비교함으로써 비공개 RPC의 신뢰성을 검증하고, 재정렬 슬리피지를 통해 빌더 행동을 분석한다.

Figure 1 : Transaction Cost Composition For Different Transaction Types

실험 결과

연구 질문

• RQ1 Uniswap v3에서 거래비용은 가스비, 슬리피지, 유동성 제공자 수수료로 어떻게 구성되는가?
• RQ2 특히 큰 거래와 변동성이 큰 자산에서 슬리피지의 주요 원인으로 악성 거래 재정렬이 얼마나 기여하는가?
• RQ3 스테이블코인(예: USDC)과 메모코인(예: PEPE) 간에 악성 재정렬 슬리피지 발생 확률은 어떻게 다를까?
• RQ4 공시 가격이나 메모리풀 데이터 접근 없이도 재정렬 슬리피지를 측정할 수 있으며, 이는 모니터링 도구로 얼마나 효과적인가?
• RQ5 관찰 가능한 거래 행동을 기반으로 MEV 생태계 내 비공개 RPC와 블록 빌더의 신뢰성은 어느 정도인가?

주요 결과

• 소규모 거래에서는 가스비가 거래비용의 주요 구성 요소이며, 대규모 거래에서는 슬리피지가 주요 비용 요소로 부상한다.
• 평균적으로 USDC-ETH 풀에서는 1달러당 거래비용이 22 bps이며, PEPE-ETH 풀에서는 140 bps이다.
• PEPE 거래 시 악성 재정렬 슬리피지가 USDC 거래 대비 80% 높으며, 이는 사기성 자산에서 MEV 노출 수준이 높다는 것을 시사한다.
• 거래 규모가 클수록 악성 슬리피지가 크게 증가하며, 대부분의 영향은 블록 제안자와 스카우터의 전략적 재정렬에서 기인한다.
• 높은 가스 가격과 시장 분위기는 슬리피지를 악화시키며, 이는 경쟁 심화와 거래 충돌 증가 때문일 것이다.
• mev-boost 생태계 내 상위 5개 빌더들 사이에 악성 행동의 명백한 증거는 없으며, 강력한 인centive나 제재 메커니즘이 악의적 행동을 억제하고 있음을 시사한다.

(b) WETH-USDC Swaps