本文作者：CrocSwap  编译：Cointime Candice

简介

本系列研究文章的前几篇（第1部分，第2部分）试图根据不同的指标分析Uniswap V3的ETH/USDC流动性池中的swap流。然而，到目前为止，我们的工作主要集中在对有毒流量的正面识别上，即对流动性池来说无利可图的swap。对我们来说，确定可靠的无毒流量来源同样重要，相反，应通过特权获得较低的swap费用来激励无毒流量。

我们没有像前面的文章中所做的那样，专注于分析产生swap的钱包，而是专注于每个swap交易所涉及的合约。例如，典型的散户交易商可能使用Uniswap前端，因此与Uniswap V3路由合约进行交互；相比之下，MEV机器人将部署自己的、优化的合约，与公共使用的交换路由相比，该合约可能更高效、更符合目的。因此，每笔交易的目标很可能是有关基础swap毒性的重要信息来源。

我们发现，当通过与Uniswap V3路由或第三方DEX聚合器的交互来执行swap交易时，它很可能是无毒swap流的来源，而不是通过与MEV合约的交互产生的swap，MEV合约从剧毒到无毒，取决于该合约采用的主要交易策略。这些影响随着时间的推移而持续，即DEX聚集器流的无毒性在整个研究期间保持一致。

路由合约分析

此前，当我们分析具有大量ETH/USDCswap钱包时，我们注意到CoWswap订单求解器（0xe92f359e6f05564849afa933ce8f62b8007a1d5d）与+3.93个基点的平均流动性池PnL（非常无毒的流量）相关。这很可能是因为使用第三方订单匹配或聚合系统所产生的费用和复杂性会稀释系统交易者可用的任何alpha，他们可能更愿意成为匹配订单流的人，而不是让被动订单接受外部匹配或被动执行；因此，CoW swap上更大比例的swap流是无毒的，对于散户交易者来说，他们只是想买入或卖出一些固定数量的ETH，并不关心他们在5分钟或10分钟时间尺度内的交易表现。

这一观察促使我们对以太坊上的DEX聚合器进行更全面的分析。大量交易活动通过少数活跃的聚合器进行：

确定哪些swap流是通过聚合器是很容易的。个用户直接通过Uniswap前端进行交换，将产生与Uniswap V3路由合约互动的交易；同样，一个用户通过1inch聚合器进行交换，将产生与1inch路由的swap交易。因此，我们可以根据与交易交互的合约地址对所有ETH/USDCswap进行分组。

这样做，我们发现我们的数据集中的270万个ETH/USDCswap交易是由与大约6000个独特的合约地址互动产生的。如果我们按照相关swap的数量对这些合约进行排序，并对其身份进行手工注释，我们发现聚集者事实上一直在向流动性池提供正的PnLswap（无毒流量）（所示为前25个）：

我们立即看到，通过Uniswap路由或DEX聚合器进行的交换通常是无毒的，而通过自定义合约进行的MEV相关swap（通过Etherscan注释或手动检查进行识别）的毒性程度各不相同。

关于解释的几个说明：在上面所示的主要聚合器中，这里只缺少一个，即Paraswap P4路由；流经这个路由的swap量不多，但它仍然与正的PnL有关。此外，这里给出的Cow Swap PnL与我们之前帖子中引用的不同。这是因为0xe92f359e6f05564849afa933ce8f62b8007a1d5d只是多个CoW Swap订单解决器中的一个，而0x9008d19f58aabd9ed0d60971565aa8510560ab41是订单结算合约，无论原始解决器如何，所有CoWswap的订单都通过该合约流动。最后，为了引起大家兴趣，我们在这里强调了Wintermute与其他MEV机器人的区别，尽管它们也可能属于MEV机器人类别。

MEV机器人

乍一看，我们的直觉似乎是正确的：总的来说，聚合器swap流是无毒的，这表明它应该被赋予特权、低费用的地位。回到我们之前的分析，记得我们首先观察到名义swap规模和swapPnL之间的负面关系。如果我们限制在上表中的前25个目标合约地址，我们看到这种关系在很大程度上被重述了：

特别是，我们可以做出以下几点观察：

为什么我们观察到MEV机器人之间有这样的关系？我们之前发现，钱包0x1fd34033240c95aabf73e186a94b9576c6dab81b，一个专注于循环套利的MEV机器人，为流动性池产生了正PnL。事实上，如果我们查看上表中PnL为正的MEV机器人，我们通常会发现它们的交易包含原子循环套利。例如，钱包0xa1006d0051a35b0000f961a8000000009ea8d2db的平均PnL为+6.36个基点，

同样，钱包0x0eae044f00b0af300500f090ea00027097d03000的平均PnL为+7.31个基点，专注于不同Uniswap池之间的循环套利：

我们不会对上面给出的每一个地址进行详尽的调查，但读者可能会验证一般模式是否成立。这为我们之前观察到的模式提供了自然的解释。一般来说，如果各种altcoin池的价格错位，套利机会就会出现；然而，这些机会的规模几乎肯定受到altcoin池规模的限制，这很可能比ETH/USDC池的规模小得多。相比之下，CEX/DEX套利没有超出整个ETH/USDC池本身规模的限制。此外，与altcoin相关的定价失误会引发周期套利机会，使套利机器人成为现有ETH/USDC价格的“接受者”。因此，与其他MEV机器人相比，循环套利机器人会导致具有正池PnL的swap，以及较低的名义swap规模，这与预期一致，而其他MEV机器可能专注于Uniswap池对其他场所的统计套利。

当然，将一个特定的MEV机器人归类为“静态机器人”或“循环机器人”并不合适。MEV机器人可能同时参与多种不同的交易策略，其swap在原子统计轴上的分布可能会随着时间的推移而发生巨大变化；因此，更详细的分析将适当地侧重于在交易层面对swap进行分类，而不是根据目标合约在多个swap中进行总结。然而，即使有这样的局限性，我们还是觉得这些数据与我们所阐述的叙述是一致的。

总体而言，我们的研究结果表明，激励循环套利者在主要交易对上使用深层流动性可能是有益的。这特别适用于新的DEX的情况，当将有毒流量发送到其他场所的长尾altcoin对时，它将能够以ETH/USDC流动性的折扣费率吸引搜索者使用。然而，即使所有交易都包含在同一交易所内，对原子套利的无毒成分收取较低的费用率，而对有毒成分收取较高的费用率也是合理的。

DEX聚合器

DEX聚合器的特点是什么？通过每个聚合器路由的swap流是否具有独特的区别特征，或者它们都相当相似？首先，我们应该再次注意到，所有swap流的大部分都是由一小部分路由合约所占据的：

通过Uniswap V3路由的swap总共占我们数据集中swap的45%。有趣的是，下一个最受欢迎的路由合约是[0x881d40237659c251811cec9c364ef91dc08d300c](https://etherscan.io/address/0x881d40237659c251811cec9c364ef91dc08d300c，这是MetaMask钱包内的swap合约。（请注意，MetaMask收取0.875%的swap费！）

直观地说，我们可能希望将swap路由或聚合器大致分为两大类。第一个子类别可能包括Uniswap界面、MetaMaskswap等的用户：本质上，相对简单的散户交易商，他们不太熟悉AMM，也不关心swap执行的细节。相比之下，第二个子类别可能由相对更成熟的链上用户组成，他们花力气去找1inch或Matcha这样的聚合器，作为优化交易执行的一个简单方法。

我们能发现这两个子类别的行为的差异吗？如果我们看一下swap规模的分布，我们发现第一个子类别的路由合约走的是相对较小的swap，随着名义swap规模的增加，swap的数量呈单调的下降：

但奇怪的是，我们发现第二个子类别的分布大不相同，它代表了更复杂的用户可能访问的链上聚合器：

（为了直观起见，我们选择了主要DEX聚合商的一个子集，而不是将上表中的每个合约都包括在内。）

对于这些聚合器，名义swap规模有一个明显的峰值，直到每个“桶”中的swap数量持续增加。这可能是由于一种“财富效应”，即拥有足够知识访问DEX聚合器的用户平均来说也更富有。可以说，这也代表了一个简单的事实，即MetaMask和Coinbase Wallet收取极高的swap费用（分别为0.875%和1%），导致用户选择更高效的聚合器进行更大的交换；然而，这一假设有些不可信，因为Uniswap V3路由不收取任何补充费用，但显示出交换计数随名义规模而下降的相同趋势，并且一旦用户意识到DEX聚合器的存在，无论规模大小，几乎没有理由不将其用于所有交易。

因此，更令人惊讶的是，即使在按每个swap的名义规模进行细分后，我们也观察到通过两个子类别中的每一个子类别的swap的平均PnL之间没有很大的差异：

值得注意的是，乍一看，通过所有这些合约的swap流通常是相当无毒的，在名义swap规模的最高百分位数处，PnL急剧上升。虽然是初步的，但这对于从聚合器和Uniswap路由分割swap流并将其分类为无毒的实用性来说是个好兆头。（仔细看一看，我们确实发现，在大多数名义上的swap规模下，源自Uniswap V3路由的swap比通过其他合约路由的swap更无毒。也就是说，差异相对较小，最多为1–2个基点。）

此外，由于使用外部DEX聚合器的性质，在5分钟或10分钟时间内进行交易的知情交易者似乎不太可能通过这些聚合器路由其swap来“伪装”为无毒流；尽管如此，对于Uniswap V3路由这样的简单路由来说，这可能不太现实，而且可能没办法预料是否有一些复杂的方法可以有效地通过DEX聚合器路由有毒流。当然，至少，MetaMaskswap路由或Coinbase Wallet路由等聚合器（依赖0x，但只需在顶部降低1%）是非常可靠的无毒性，因为没有高频交易者愿意支付高昂的swap费用；相比之下，几乎可以肯定，任何人都是零优势的散户交易员。

随时间变化的一致性

尽管我们知道，总的来说，某些swap流量的来源似乎有明显的毒性或无毒性，但我们还没有研究swap的毒性是如何随时间变化的。例如，我们可以想象，在市场欣欣向荣的时候，通过聚合器进行的swap的总PnL要高得多，这时大多数swap都来自于不知情的散户，而我们可以想象，在市场低迷的时候，总体交易量要低得多，欣欣向荣的程度也会减弱，相比之下，集合PnL就会有所下降。因此，我们的结果可能会有很大的偏差，这取决于我们采样的时间段。

幸运的是，情况似乎并非如此。很明显，Uniswap路由和DEX聚合器的swap流在一整年的时间内始终是无毒的，这种模式可能会无限期地持续到未来：

作为一个简短但有趣的话题，考虑一下我们是否可以观察到MEV机器人的相同现象是很有趣的。随着时间的推移，MEV领域的竞争变得更加激烈，曾经成功的策略在盈利点上衰落；想象一下，这也可能会出现在我们的数据中。任举一个例子，即循环套利0xa1006d0051a35b0000f961a8000000009ea8d2db，我们可以看到，在整个研究期间，他们一直在向Uniswap ETH/USDC池发送swap，尽管每周的swap数量变化相当大。

然而，这并不意味着他们的alpha没有衰退；如果我们查看其ETH/USDCswap的平均名义swap规模，我们会发现从数据的一开始就有持续的下降趋势：

这表明，他们正在捕捉的套利机会规模一直呈持续下降趋势。也许它们在这个特定的MEV机器人能够充分套利之前就被其他搜索者抓住了，或者随着时间的推移，协议层面对MEV生成的缓解已经变得更加有效，这样一来，定期暴露在市场上的总的低效率就更少了。然而，最终，即使他们的swap规模已经下降，0xa1006d0051a35b0000f961a8000000009ea8d2db产生的PnL对ETH/USDC流动性提供商而言始终保持正值：

还有一个更熟悉的例子：著名的、占主导地位的MEV机器人0xa57bd00134b2850b2a1c55860c9e9ea100fdd6cf。 如果检查他们的swap计数，就会发现一个令人惊讶的趋势。0xa57在超过某个日期后，基本上停止了在Uniswap ETH/USDC流动性池的交易：

目前还不清楚为什么会出现这种情况。也许操作0xa57的小组将与ETH/USDC频繁互动的策略转移到了不同的合约上？或者是他们在ETH价格的统计套利上被其他团体超越了？至少，在本文撰写之时，0xa57仍然高度活跃：

在其整个活跃期（在这个流动性池中），0xa57始终为流动性提供者产生负的PnL：

（图右侧的波动极大的数据来自极少量的swap，应该忽略不计；在此呈现只是为了保持文章中不同图表的时间轴一致。）

这种一致的负PnL表明，0xa57在ETH/USDC池中的交易集中于针对主要场所套利ETH价格。这是一个准确的假设吗？尽管逆向分析0xa57策略的全部细节当然具有挑战性，但我们可以通过随机抽查一些旧的交易来了解他们的活动情况。例如，交易https://etherscan.io/tx/0xdbfb12ca52b0e704d06ca571b0f178be5b57b5235bc617a1ea68423db2e3e85b在13882162区块中购买了191个ETH；看一下这个区块的最顶端，我们发现0xa57合约连续做了三笔交易，都是用USDC购买ETH的：

其他交易则更难解释。例如，0xd39888301d75caff8155247e7ebee06c7fcafea877e9b5fd28df6b38883c3d85，在14051414区块的中间，它将ETH卖给USDC：

虽然它与0xa57合约的其他交易非常接近，但它似乎不是一个夹层；事实上，两个仓位下跌的交易，0x2c593490a45fa749856262df8622a6867c06e43b8fca3e774d1a9fa08270fa8d，也是出售ETH换USDC，而中间的交易是SushiSwap上USDT换SUSHI，似乎不相关。有点不清楚为什么这些交易被放在那里，以及预期的目的是什么，但无论如何，它们似乎不是“完全在链上”的策略，如循环套利。

鉴于去年资本充足的机构玩家进入加密HFT，其中许多人可能直接转移到现有的alpha和基础设施上，以在主要代币上进行CEX套利，因此不难想象，在这个特定领域，0xa57的优势被慢慢稀释，以至于他们最终选择专注于其他更长的尾部策略。然而，与此同时，我们可以看到，他们的标价PnL一直为负值，直到他们停止在ETH/USDC池中频繁交易，这将与0xa57的经营者简单地将一些策略切换到不同的合约更加一致。

结论

在之前的工作中，我们能够在描述有毒和无毒钱包的行为方面取得相当大的进展。我们发现，有毒钱包交易频繁且规模巨大，我们能够证明，有毒钱包似乎分为两大类，其重要性在稍微不同的时间尺度上得到解决。

在这里，我们大大改变了我们的观点，转而开始根据swap交易与什么合约交互来分析ETH/USDCswap。我们发现：

我们还对MEV机器人随时间的行为进行了一些初步但有趣的观察，与去年HFT竞争加剧和alpha衰变的模型大致一致。

由于知情交易者本质上很难利用第三方聚合器进行swap流，DEX聚合器流可能会继续成为一个可靠的无毒信号，不容易被套利者玩弄。然而，一个swap交易与之互动的合约应该被视为多种信息中的一种，所有这些信息都应该被放在一起，以确定即将到来的swap的概率性毒性。

目前我们还有很多工作要做。除了之前工作中提出的未解决的问题外，我们才刚刚开始了解DEX聚合器流的结构。然而，尽管进展缓慢，我们正在逐步更全面地了解Uniswap V3上的swap毒性。

*本文由CoinTime整理编译，转载请注明来源。