[논문 리뷰] Searcher Competition in Block Building

Akaki Mamageishvili, Christoph Schlegel외 1명|arXiv (Cornell University)|2024. 01. 01.

Guidance and Control Systems인용 수 1

한 줄 요약

이 논문은 협력 게임 이론의 핵심 해법 개념을 사용하여 이더리움 블록 구축 시장에서 MEV(Maximal Extractable Value) 분포를 모델링하며, 검색자 간 경쟁이 빌더의 MEV 수확에 영향을 준다는 것을 보여준다. 하위모듈러 설정에서 유일한 지배 전략 인센티브 호환 메커니즘이 각 검색자에게 그들의 마진 기여도를 제공함을 증명하고, 실증적으로 더 높은 검색자 경쟁이 빌더 수익 증가와 관련이 있음을 검증한다.

ABSTRACT

We study the amount of maximal extractable value (MEV) captured by validators, as a function of searcher competition, in blockchains with competitive block building markets such as Ethereum. We argue that the core is a suitable solution concept in this context that makes robust predictions that are independent of implementation details or specific mechanisms chosen. We characterize how much value validators extract in the core and quantify the surplus share of validators as a function of searcher competition. Searchers can obtain at most the marginal value increase of the winning block relative to the best block that can be built without their bundles. Dually this gives a lower bound on the value extracted by the validator. If arbitrages are easy to find and many searchers find similar bundles, the validator gets paid all value almost surely, while searchers can capture most value if there is little searcher competition per arbitrage. For the case of passive block-proposers we study, moreover, mechanisms that implement core allocations in dominant strategies and find that for submodular value, there is a unique dominant-strategy incentive compatible core-selecting mechanism that gives each searcher exactly their marginal value contribution to the winning block. We validate our theoretical prediction empirically with aggregate bundle data and find a significant positive relation between the number of submitted backruns for the same opportunity and the median value captured by the proposer from the opportunity.

연구 동기 및 목표

• 경쟁적 블록 구축 시장에서 빌더와 검색자 간 MEV 가치 분배를 모델링하기 위해.
• 특정 메커니즘에 의존하지 않는 강건한 해법 개념을 식별하기 위해 협력 게임 이론의 핵을 사용하기 위해.
• 빌더가 MEV를 얼마나 수확하는지가 검색자 경쟁과 아르비트 기회 유일성에 어떻게 의존하는지 특성화하기 위해.
• 실세계 MEV-Share 번들 데이터를 사용해 이론적 예측을 검증하기 위해.
• 다중 동시 제안자(MCP)로 모델을 확장하여 핵 존재에 대한 불안정성을 드러내기 위해.

제안 방법

• 협력 게임 이론의 핵 해법 개념을 사용해 검색자, 블록 빌더, 빌더 간 협력 형성 모델링.
• 더 많은 검색자가 기여할수록 블록 가치에 감소 수익이 발생하는 것을 모델링하기 위해 하위모듈러 가치 함수 사용.
• 각 검색자의 승리 블록에 대한 마진 기여도가 핵 할당임을 도출하고, 지배 전략 인센티브 호환 메커니즘의 유일성을 증명.
• 백런 번들 수와 빌더 수익 간의 상관관계를 분석하기 위해 MEV-Share 주문 흐름 경매 데이터를 실증적으로 분석.
• 다중 동시 제안자(MCP) 모델로 확장하여, 여러 검색자가 존재할 경우 핵이 공백임을 증명.
• 검색자 성공 확률이 가치 분배에 미치는 영향을 분석하기 위해 확률 모델링 사용.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 검색자 경쟁이 블록 구축 시장에서 빌더가 수확하는 MEV 비율에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ2 검색자와 빌더 간 MEV를 할당하기 위한 이론적으로 최적이고 인센티브 호환 메커니즘은 무엇인가?
• RQ3 핵 해법 개념이 특정 경매 메커니즘에 의존하지 않고 MEV 분포에 대해 강건한 예측을 제공할 수 있는가?
• RQ4 다중 동시 제안자가 존재할 경우 MEV 할당의 안정성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 번들 제출에 대한 실증 데이터가 빌더 수익에 관한 이론적 예측을 어느 정도 검증하는가?

주요 결과

• 아르비트 기회 당 검색자 경쟁이 강할 경우, 즉 기회 발견 확률이 log(n)/n를 초과할 경우, 핵 할당에서 빌더가 MEV를 거의 전부 수확함을 보여줌.
• 검색자 경쟁이 낮을 경우(p ∈ Θ(1/n)), 검색자 최적의 핵 할당에서 검색자가 전체 가치를 수확할 확률이 양의 상수 확률을 가짐.
• 하위모듈러 가치에 대해 유일한 지배 전략 인센티브 호환 메커니즘이 각 검색자에게 승리 블록에 대한 정확한 마진 기여도를 부여함.
• 실증 분석 결과, 동일한 기회에 대해 제출된 백런 번들 수와 제안자가 수확하는 중앙값 수익 간에 통계적으로 유의미한 양의 상관관계가 있음. 추가로 한 명의 검색자가 더 참여할 경우 평균적으로 빌더 수익이 1.1% 증가함.
• 다중 동시 제안자(MCP) 모델에서, 검색자가 한 명 이상 존재할 경우 핵이 공백임을 보여주며, 이는 본질적인 시장 불안정성을 의미함.
• 경쟁이 한 명에서 두 명으로 증가할 경우 빌더 수익이 급격히 증가하는 것을 모델이 예측하며, 이는 데이터에서 실증적으로 관찰됨.