本文作者：CrocSwap；编译：Cointime Freya

简介

到目前为止，我们对Uniswap V3订单流的研究已经涵盖了大量的领域：

第1部分区分了盈利钱包和非盈利钱包，发现一小部分有毒钱包造成了流动性池的大部分损失

第2部分细化了无毒钱包与有毒钱包的分类，并分析了有毒钱包交易alpha的时间衰减；

第3部分描述了订单流的毒性取决于swap的来源（订单路由器、自定义合约等）

在某种意义上，随着我们的进步，我们已经逐步迈向更高的抽象层次。我们首先研究了单个交换者；然后，我们试图根据观察到的行为将这些交换者分为广泛的群体；在此之后，我们不再研究单个的交换者，而是研究通过特定合约产生的订单流。在每个抽象层次上，都有一些在其他层次上看不到的有价值的见解。例如，当我们检查单个钱包的行为时，我们发现毒性与swap频率和notional规模有关，也与来自特定钱包的swap的规律性有关。这些观测结果与来自不同来源的订单流的观测结果并不是多余的。相反，它们是相辅相成的，共同构成了一个具有精细细节的复杂的市场结构。

还有许多关于钱包行为或聚合器订单流的问题尚未解决。然而，在我们更详细地解决这些问题之前，很自然地会问我们是否可以进一步后退到更高的抽象层次。有趣的是，如果我们查看在每个区块中组装交易的区块构建器，与每个区块构建器相关的身份和历史数据揭示了Uniswap swap流本质中的一些进一步的复杂性。虽然整体情况仍然相当复杂，但我们的研究结果说明了目前尚未充分开发的整个DeFi生态系统组件的一些细节。

区块构建的概述

在以太坊网络从“工作证明”（Proof-of-Work）切换到“权益证明”（Proof-of-Stake）之前，以太坊上的新区块由矿工组装，他们既接收交易也订购交易。矿工可提取价值（MEV；现在称为合并后最大可提取价值）的熟练“搜索者”能够向矿工支付额外费用，以换取按照特定顺序组装交易，从而使他们获得的利润大于支付的费用。然而，自从合并后，矿工在区块生产中的作用已经被淘汰，这个生态系统的结构发生了重大变化。

目前，不是矿工根据他们的工作证明计算来生产交易区块，而是随机选择验证者（质押32个ETH）作为区块提议者，他们发送区块，由网络中的其他验证者进行验证。验证者，就像矿工一样，不一定具备构建盈利的区块，以及从交易的重新排序中提取价值的任何特殊专业知识；相反，这个角色留给了区块建立者，他将整个有序交易的区块与验证者的付款一起组装，并将这个区块提交给区块提议者。

我们立即注意到，区块构建者之间存在着一个竞争的市场：在任何给定时间，谁能从交易重新排序中提取最多的MEV，谁就能提供最高的验证者支付，从而导致他们提议的区块得到验证和最终确定。因此，我们可以会认为，由著名的或熟练的构建者建造的区块包含大量的MEV提取。相反，如果一个区块是由一个相对没有竞争力的区块构建者建造的，我们预计该区块的MEV量较小。Uniswap ETH/USDC池的套利机会表现为有毒流量，对交易顺序和包含速度很敏感，因此我们预计，在任何特定区块中观察到的有毒流量的数量和整体MEV的提取程度之间应该存在一个自然关联，这本身应该与不同区块构建者的身份相关。

我们的假设很简单；但是，我们如何实际收集有关区块构建器的数据呢？许多对以太坊网络活动的分析往往缺乏实施细节；然而，我们认为，为我们的数据检索过程提供更明确的描述，对读者以及整体清晰度都很有价值。

首先，为了说明问题，让我们考虑一个任意选择的区块，如16787456：

我们立即看到“费用接收者”是一个被Etherscan标记为builder0x69的地址。还有一个“额外数据”字段，其中包含一个编码字符串为“@builder0x69”的十六进制值 “builder0x69”这个名称自然表明这是特定区块构建器的标识符。

细心的读者可能会疑惑：“费用接收者”真的应该与区块构建者相同吗？事实上，通常情况下，接收区块内交易支付费用的不是验证者吗？这个区块的最后一笔交易给出了答案：这是由builder0x69向Lido执行层奖励金库转账的以太币。

事实证明，当区块由Flashbots MEV-Boost转发时，发送给区块提议者的数据包括：

这种行为符合Flashbots提出的关于区块构建者向提议者付款的标准规范。然而，我们应该注意的是，并不是所有的区块都符合这一规范。尽管到目前为止，MEV-Boost中继区块占了合并后以太坊区块的大多数，但也存在一些其他的中继器，而且不一定遵循相同的协议。为了说明这一点，mev-boost.org显示，中继器的生态系统存在相当大的多样性。

事实上，看看由BloXroute Max Profit中继器中继的5958608区块，我们看到在这种情况下，交易费用直接流向验证者（即Lido金库合约）。

不幸的是，这使得对区块构建者的分析有些问题：我们可以看到，没有“干净”的方法可以单独从该区块中包含的数据中识别一个特定区块的构建器。一般来说，构建者似乎在额外的数据字段中“签字”，而且没有理由说一个构建者会用这个字段冒充另一个构建者；然而，这终究是根据构建者对区块进行的不完美分类。尽管mev-boost.org提供了已接受的区块和其构建者的公钥之间的明确映射，但这些数据只能通过有限的API获得，而且要获得所有合并后区块的全部数据似乎比较困难。

因此，为了简单起见，虽然理解这只是对每个区块构建者的不完美描述，但我们将简单地使用每个区块提供的额外数据字段作为区块构建者本身的标识符。一些区块构建者是个体参与者；另一些区块构建者则接收和编译外部提交的交易包；虽然整体情况相当复杂，但我们还是能够从中发现一些有趣的细节。

对区块构建者数据的初步探索

我们的区块数据集及其extraData字段跨度从2022年9月15日第一个合并后的以太坊区块15537393，到2023年3月8日提出的区块16780152。大约75%的合并后的区块明确指定某种非空的extraData，一般来说，在最近几周，没有指定任何extraData的区块的百分比已经下降至10%以下，这与成熟的区块构建器生态系统的发展是一致的：

为了简单起见，让我们用一个相对简单的问题继续我们的分析：任何给定的区块构建者所构建的区块之间的平均互换PnL是多少？首先，我们将自己限制在合并后的swap数据和notional规模超过10,000美元的过度偏差。（后一种情况有助于防止对平均PnL产生强烈影响的小规模随机swap的过度偏差；回顾一下，区块中可能有很少的ETH/USDCswap）。然后，在每个区块中，我们根据Binance 的5分钟标记计算swapPnL的加权平均值，并根据交换的ETH数量进行加权。接下来，我们对每个块的extraData字段中提供的值进行汇总，取每个区块的平均swapPnL的加权平均值，再乘以每个区块中交换的ETH总量。最后，我们将extraData标识符限制在至少1,000个不同的区块中。这是构建一个可以回答我们感兴趣的问题的衡量标准的合理的第一步尝试。

如果我们按照PnL对区块构建者进行排序，首先查看那些对流动性池来说最无利可图（因此对知情交易者来说最有利可图）的区块构建者，我们会立即注意到存在一个具有通用但一致的extraData标识符的区块生成器geth^go1.19.1...linux（由go-ethereum提供的默认签名）和平均swapPnL为-6.17个基点（即，对于流动池来说非常无利可图，但对于区块构建者来说是有利可图的）。这个区块构建者的身份是什么？选择由这个构建者构建的随机区块，直到我们到达一个MEV-Boost中继区块，我们发现这个构建者的地址总是0x473780deaf4a2ac070bbba936b0cdefe7f267dfc：

特别有趣的是，在我们手动验证的每一种情况下，由这个地址构建的块在块的最顶部包括与合约0x57c1e0c2adf6eecdb135bcf9ec5f23b319be2c94的交互。例如，在区块16479013的顶部，我们看到AAVE与UNI的交换，以及LINK与UNI的交换，这表明：

0x57c1e0c2adf6eecdb135bcf9ec5f319be2c94的同一组织运行，优先提取自己的MEV策略，这些策略有足够的利润，允许这个区块构建者能够持续最高的验证者付款。

如果我们在所有合并后的区块中检查每个区块的平均PnL分布，我们会发现，正如人们所预期的那样，分布集中在零，这意味着大多数区块对于流动性池来说，平均而言只有轻微的盈利或无盈利：

现在，如果我们检查由0x473780deaf4a2ac070bbba936b0cdefe7f267dfc构建的区块的相同分布，我们会发现分布只是稍微偏向负PnLs（池的无盈利能力）方向倾斜。

这与我们提出的假设一致，即MEV机器人0x57c1e0c2adf6eecdb135bcf9ec5f23b319be2c94以一种对钱包平均有利而对Uniswap流动性池无利可图的方式进行大规模的统计套利。（你可能会觉得，从视觉上看，两个分布之间的差异似乎并不大；但PnL分布中如此微小的变化却造成了数百万的交易者利润和流动性池损失！)

有两个特定的区块建造者开始得相对 "晚"，即manta-builder和rsync-builder.xyz。特别是，在所有高度活跃的区块构建者中，manta-builder与第二低的（对流动性池来说无利可图）PnL有关，仅次于geth^go1.19.1...linux本身 此外，当我们检查由manta-builder构建的区块时，我们注意到一个非常相似的模式：在每个由manta-builder构建的区块的顶部，例如区块16487128，有对MEV机器人0xf8b721bff6bf7095a0e10791ce8f998baa254fd0进行的交易。

两个 MEV 合约 0x57c1e0c2adf6eecdb135bcf9ec5f23b319be2c94（与具有签名 geth^go1.19.1...linux 的区块构成者有关）和 0xf8b721bff6bf7095a0e10791ce8f998baa254fd0（与 manta-builder 关联）是否已连接？乍一看，很难确定两者之间的任何关系。 但是，如果我们使用Panoramix反编译两个合约的字节码：

我们发现，它们有相当多的功能签名是重叠的，这表明它们实际上与同一个控制实体有关! 例如，函数签名unknowne148cd50（uint128 _param1, uint256 _param2）, unknown6dbf2fa0（uint128 _param1, uint256 _param2, array _param3）和unknown048867dc()都出现在两个反编译中，内部逻辑非常相似，甚至相同；对于如此复杂的代码，很难想象这可能是纯粹巧合的结果。同样可以直接验证其他MEV合约的反编译，比如0xa69babef1ca67a37ffaf7a485dfff3382056e78c，也没有任何相同的一致性。虽然对manta-builder身份的猜测有限，但我们相信我们是第一个公开确定与之前的（非常活跃的）区块构建者有关联的人。

区块manta-builder为Uniswap ETH/USDC流动性池产生的平均PnL为-3.19个基点，即比geth^go1.19.1…linux构建的区块毒性略低。如果我们像以前一样，检查由manta-builder构建的区块的平均块PnLs分布，那么其分布在质量上是相当相似的:

因此，PnL的差异可能只是由于在特定时间段内价格波动较高或较低，而不是由于这些MEV机器人控制者所采用的基础策略发生了任何变化。

对其他区块链构建者的研究

我们已经相当深入地研究了单个区块构建者的身份和活动；显然，如果我们要详尽地剖析每个杰出构建者的行为，我们可以会花费相当长的时间 事实上，不同的构建者有其独特的特性（有些可能基本上是专门为某一特定群体的捆绑包而特制的，而另一些则可能与独立搜索者提交的捆绑包有关，等等），这使任何系统的分析变得更加复杂。

至少，看一下每个至少建造了1,000个区块的区块构建者的平均PnL（跨构建的区块）是很有趣的：

我们上面讨论过的同时署名为geth^go1.19.1...linux和manta-builder的神秘构建者可以轻松地位居榜首，但其他块构建者也与流毒性密切相关，例如rsync-builder.xyz或 beaverbuild.org。另一方面，一些区块构建者实际上与无毒的swap流相关，例如builder0x69构建的区块，其区块似乎通常为Uniswap ETH/USDC流动性池提供几个基点的利润。（为什么extraData 字段对builder0x69签名有多个不同的变体，我仍然不清楚。）builder0x69为独立搜索者提供了一个端点，因此他们构建的区块在哪些MEV机器人的交易到达顶部方面，没有表现出任何明显的一致性。（例如，比较区块16494139和16494137。）

我们可能还想知道，不同的区块构建者在多大程度上专注于构建从Uniswap ETH/USDC池中提取价值的区块。在上表中，ethusdc_blocks表示每个区块构建者所构建的区块数量，all_blocks表示该区块构建者构建的区块总数（包括没有ETH/USDC交换的区块），ratio等于前者除以后者。我们看到，由geth^go1.19.1...linux或manta-builder构建的区块中，约有20%包括Uniswap上的ETH/USDC交换：这一比例明显高于此列表中的任何其他区块构建者。因此，一种可能的解释是，manta-builder实体专注于主要交易对的统计套利；；相比之下，其他区块构建者构建的区块可能包括对更广泛的长尾资产的套利。

同样地，我们可以会问：在Uniswap上至少包含一个ETH/USDC交换的区块中，哪些区块构建者是最突出的，每个区块构建者可以归属多少池PnL ?

在这个表格中，pnl是由特定的区块构建者构建的区块所带来的PnL总量（以美元计），ratio_ethusdc是由每个区块构建者构建的具有ETH/USDCswap的合并后区块的百分比。(请注意，ratio_ethusdc的总和不等于100%，因为有许多区块构建者构建的区块不在这个列表中，要么是因为他们没有指定任何extraData，要么是因为他们构建的区块不超过1,000个）。

尽管在ETH/USDC swap合并后的区块中占比不到3%，但由geth^go1.19.1...linux和manta-builder构建的区块为Uniswap ETH/USDC流动性池提供了总计-120万的PnL！考虑到在同一时间段内，流动性池的总PnL约为+100万（流动性提供者实际上在赚钱），这是值得注意的。如果我们进一步限制通过0x57c1e0c2adf6eecdb135bcf9ec5f23b319be2c94或0xf8b721bff6bf7095a0e10791ce8f998baa254fd0路由的swap，我们会发现这种swap可归于近-220万美元的池PnL，尽管它们只占所有合并后swap的1%！

在之前的分析中，我们估计Uniswap LP的总损失接近- 4000万美元，基于短期币安定价;因此，读者可能会感到好奇的是，合并后的时期实际上显示出有限合伙人的净盈利为正，即使只有+ 100万。有趣的是，自从写这篇文章以来，Uniswap池的性能似乎有了显着改善，我们可以从这个最新的池子PnL图表中看到：

这也许是由于合并后价格波动性较低，至少与合并前一年的时间相比，产生了较少的CEX/DEX套利机会，因此，Uniswap流动性提供者的PnL普遍较高。

在MEV机器人0x57c1e0c2adf6eecdb135bcf9ec5f23b319be2c94和0xf8b721bff6bf7095a0e10791ce8f998baa254fd0的具体案例中，从区块构建者到有毒 MEV机器人之间存在显的一对一映射，在区块构建者层面的分析并不一定比单独查看钱包或MEV合约更能让我们获得更多的见解。然而，对于由builder0x69构建的区块，我们可以合理地认为，看到由builder0x69构建的区块是一个相当可靠的无毒swap流信号，至少在历史基础上是这样。

当然，即使在同一个区块构建者构建的区块中，swap流的预测毒性仍然在很大程度上取决于原始钱包以及与特定swap交互的合约（正如我们之前所观察到的那样）。一般来说，这些甚至可能是主导因素。然而，尤其是对于来源不明确的swap（例如，新的钱包）的情况，区块构建者的身份在准确地将swap流分类为有毒和无毒方面可能仍然非常有价值。

如果我们观察由manta-builder实体（包括其两个地址）或builder0x69（包括其extraData签名的所有表现形式）构建的区块，并检查ETH/USDC swap规模的分布，我们能够，虽然这两个分布都是双峰的，但manta-builder的区块在较大swap的最右侧峰值中特别丰富：

这可能是由于在区块的顶部包含了它自己的MEV swap而造成的。相比之下，如果我们绘制相同的分布，但不包括我们上面剖析的两个与manta-builder相关的MEV合约地址的swap，则notionalswap规模的分布似乎更加相似：

在排除了manta-builder自己的统计套利后，notional swap规模分布的一致性表明，两个区块构建者都包括无毒流量，但只有manta-builder成功地大规模利用了预测未来5-10分钟价格走势的统计alpha。（请注意，同样的模式也反映在标记PnL的分布中，无论是在每个swap还是每个去块级别上；然而，在这些情况下，视觉上的差异就不明显了）。鉴于builder0x69为捆绑包提交提供了一个公共端点，这个结果也许并不令人惊讶：如果你拥有专有的、高价值的交易信号，你可能更愿意建立自己的区块，以便确保你的交易优先于其他交易，并尽可能多地获取价值。

结论

总结一下：我们提出了以下意见：

总的来说，我们发现有证据表明，在某些情况下，识别构建一个特定区块的构建者可以提供关于该区块所含swap毒性的信息。这是由背景决定的；例如，如果与区块构建者相关的大部分毒性都来自于相同的MEV机器人，而这些机器人的交换是优先于区块构建者的，那么检查区块构建者的身份几乎没有增加信息（尽管它可能满足我们的好奇心）。然而，在其他情况下，如果区块构建者整理了来自不同来源的各种交易，这可能是一个相对可信的无毒迹象。

*本文由CoinTime整理编译，转载请注明来源。