DEX MEV의 전반적 분석: 발생, 발전 및 혁신적인 돌파구
글: xiaoyu, DODO Research
* EigenPhi 팀이 제공한 고품질 MEV 데이터에 특별히 감사드립니다. 또한 EigenPhi 연구원 Yixin과 Sophie가 글 작성 논의에 참여해 주신 점에 깊이 감사드리며, 이러한 데이터와 제안은 저희 분석에 매우 중요했습니다.
검은 숲 속에는 항상 유혹적인 부가 숨겨져 있다. MEV(Maximal Extractable Value, 최대 추출 가능 가치)는 사용자들로부터 선착순 방식으로 가치를 추출한다. 우선 가스 경매(PGA)로 인한 블록 혼잡 문제에서부터 검증자와 블록 생성자 사이의 취약점까지, 이더리움 생태계 내 공공 문제에 대한 우려가 제기되고 있다.
AMM은 MEV 추출 과정에서 가장 직접적인 연결 고리이며, 메모리풀의 오픈형 가시성 덕분에 DEX 사용자는 불가피하게 MEV 봇의 공격에 노출될 위험이 있다. 동시에 Arbitrage 봇은 AMM 및 시장의 가격 발견 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 한다.
본 보고서에서는 DEX 전반에서 흔히 발생하는 MEV의 분류와 시장 규모를 기반으로 DEX MEV의 발전 단계를 개괄적으로 이해하고자 한다. 확대경을 가까이 가져와 블록 탐색기를 통해 MEV 사례를 분석하며, 다양한 DEX에서의 MEV 특징을 비교·이해함으로써 MEV의 해결책과 발전 방향을 모색하고자 한다.
전체 개관 —— DEX MEV의 전체 모습
DEX MEV는 크게 세 가지로 나뉜다: 샌드위치 공격(Sandwich), 차익거래(Arbitrage), 정산(Liquidation). EigenPhi의 데이터에 따르면, 지난 30일 동안 이더리움에서 발생한 차익거래 MEV는 164만 달러, 샌드위치 공격 MEV는 174만 달러, 정산 MEV는 2만 1,010달러였다. 차익거래와 샌드위치 공격이 DEX MEV 수익의 주요 형태임을 알 수 있으며, 전체의 99.38%를 차지하고 있어 본 보고서의 핵심 논의 대상이다.
지난 30일간의 정산(Liquidation), 샌드위치 공격(Sandwich), 차익거래(Arbitrage) 현황, 출처: EigenPhi
세부 분석에 앞서, 세 가지 MEV 유형 공격의 원리를 간략히 소개하자:
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샌드위치 공격: 공격자는 미확정된 트랜잭션을 모니터링하여 광부에게 뇌물을 주고 목표 거래 앞뒤에 자신의 거래를 삽입함으로써 목표 거래의 가격에 영향을 주고 수익을 얻는다.
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차익거래: DEX 환경에서 차익거래는 일반적으로 서로 다른 거래 플랫폼 간의 가격 차이를 활용한다. DEX의 탈중앙화 특성상 가격 업데이트가 지연될 수 있다. 차익거래자는 한 플랫폼에서 저렴한 자산을 구매한 후 다른 플랫폼에서 더 비싼 가격에 판매하여 수익을 실현할 수 있다.
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정산: 차용자의 담보 가치가 사전 설정된 임계값 아래로 떨어지면 정산 이벤트가 발생한다. 이때 프로토콜은 누구나 담보를 정산할 수 있도록 하며, 즉시 채권자를 상환한다. 정산선이 도달하면 정산 봇이 이후에 정산 주문을 삽입하여 수수료를 획득한다.
데이터를 통해 확인할 수 있듯이, 정산 MEV는 자주 발생하지 않으며 대규모 정산 공격은 극단적인 시장 상황에서 주로 발생한다. 정산 MEV의 공격 원리를 고려하면 이를 이해하기 어렵지 않다. 예를 들어 BTC가 10월 23일과 24일에 10% 상승하면서 해당 일의 정산 MEV 거래량이 56만 1천 달러에 달해 다른 시기보다 훨씬 높았다.
정산 MEV의 규모와 수량, 출처: EigenPhi
샌드위치 공격은 대부분 상위 DEX인 Uniswap에서 발생하며, 전체 시장의 약 3/4을 차지한다. 그 다음은 어그리게이터인데, 1inch v5: Aggregation과 0x: Exchange가 각각 절반씩 나눠 전체 MEV의 10%를 차지한다. Metamask: Swap Router는 4.8%를 차지한다.
각 라우팅에서의 샌드위치 공격 분포, 출처: EigenPhi
단건 수익금액 중 82.18%는 $0~$10 사이이며, 6.84%는 $10~$100, 9.28%는 $10~$100의 단건 손실을 기록했다.
MEV 수익 분포, 출처: EigenPhi
세부 분석 —— 블록 탐색기를 통해 MEV 발생 과정 파악
MEV 발생 과정과 MEV 봇의 수익 계산 방식을 이해하기 위해 EigenPhi 웹사이트에서 최근 발생한 샌드위치 공격 사례 하나를 선택하여 전체 공격 과정을 상세히 설명하겠다. 이 트랜잭션은 2023년 10월 23일 21:00:35에 발생하였으며, 공격자는 634.93달러를 지불하고 6,167.48달러를 수령하여 5,532.55달러의 수익을 올렸다.
MEV 공격 해설 예시, 출처: EigenPhi
샌드위치 공격 전체 과정은 세 단계로 나뉜다: 프론트런(Front-run), 피해자(Victim), 백런(Back-run). 이 세 트랜잭션은 밀접하게 연속되며, 모두 블록 18413129에 포함되어 패키징되었다. 각 단계를 명확히 설명하기 위해 Etherscan의 Tag 기능을 사용하여 주소를 표시하였다. 피해자 트랜잭션의 from 주소는 "피해자"로, 프론트런과 백런의 상호작용 주소는 "공격자"로 표시하였으며, 기타 태그는 네트워크에서 가져왔다.
프론트런: 당신이 매수하기 전에 먼저 매수!
프론트런 단계에서 공격자는 먼저 304.03개의 WETH를 공격자 2에게 송금한 후, Lido Curve 풀을 통해 극도로 낮은 슬리피지로 304.027개의 stETH로 교환한다. 이후 이 stETH를 Uniswap V2: stETH 2 풀에서 259.59개의 WETH로 교환하여 유동성의 편향을 유발한다. (Lido 풀에는 5.6만 개의 ETH와 stETH 존재)
Front-run Transaction, 출처: Etherscan
피해자: 당신은 값비싼 자산을 매수하였습니다
피해자는 바로 다음 트랜잭션에서 동일한 Uniswap v2 풀을 통해 20.37개의 stETH를 14.81개의 WETH로 교환한다. 공격자가 프론트런 단계에서 이미 많은 양의 stETH를 WETH로 교환하여 AMM 곡선에 편향을 초래했기 때문에, 피해자의 WETH/stETH 평균 가격이 상승한다. 피해자는 MEV 공격을 당한 것이다.
Victim Transaction, 출처: Etherscan
백런: 그들은 돈을 챙기고 도망쳤습니다😭
백런: 이후 공격자 2는 해당 풀을 통해 259.59개의 WETH를 다시 stETH로 교환하여 307.76개의 stETH를 획득한다(이전보다 3.76개 많음). 마지막으로 공격자 2는 Lido Curve 풀을 이용해 stETH를 극도로 낮은 슬리피지로 WETH로 교환하고 공격자에게 송금한다. 수익 실현 완료.
Back-run Transaction, 출처: Etherscan
결산 화면
비용은 두 번의 가스비와 광부에게 지급한 0.3667 ETH의 팁이며, 수익은 3.76개의 WETH로, 총 수익은 5,532.55달러이다. Curve에서 피해자의 20.3691개 stETH가 UI 상에서 20.359 WETH로 표시되었지만, 실제로는 14.81 ETH만 받았으므로 무려 37.5%의 슬리피지를 경험했다.
Curve에서 20.3691 stETH의 견적, 출처: Curve UI
참고: 여기서 '공격자'란 MEV Bot을 의미하며, 실제 수익자는 해당 Bot과 상호작용한 주소, 즉 From의 0xFac…da00 주소이다.
Eigentx는 토큰 흐름(Token Flow) 방식으로 위 과정을 시각화하여 이해 후 복기와 시각화를 더욱 직관적으로 할 수 있게 했다. 아래 이미지는 순서대로 프론트런, 피해자, 백런의 토큰 흐름이며, 숫자는 발생 순서를 나타내어 독자가 기억을 재구성하는 데 도움을 준다.
예시 MEV 공격의 Token Flow, 출처: Eigentx
이 거래를 통해 MEV 수익 창출의 필수 조건을 요약할 수 있다:
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먼저 대규모 스왑을 통해 AMM 곡선 내 유동성 편향을 유발해야 한다
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트랜잭션 순서를 조절하여 피해자 스왑을 프론티런과 백런 사이에 끼워야 한다
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피해자 스왑 결과가 슬리피지 한도를 초과하지 않도록 해야 한다(초과 시 거래 실패)
첫 번째 단계에서 공격자는 일반적으로 플래시론(Flash Loan)을 이용해 초기 대규모 자금을 확보한다. 플래시론은 블록체인에서 독특한 대출 방식으로, 동일 트랜잭션 내에서 상환만 된다면 0원의 본금으로도 대규모 자금을 빌릴 수 있다. 두 번째 단계에서는 공격자가 트랜잭션 번들을 만들고 짧은 시간 내 전 세계 노드에 브로드캐스트할 수 있어야 하며, ETH로 광부에게 뇌물을 주어 해당 거래를 우선적으로 블록에 포함시켜야 한다. MEV 공격자는 또한 고정밀도 계산 능력이 필요하다. 피해자의 스왑 슬리피지가 약정 범위를 초과하지 않도록 해야 하며, 광부에게 지급할 뇌물 금액도 적절히 계산하여 수익을 극대화하면서 다른 MEV 공격자에게 프론티런 당해 손실을 입는 일이 없어야 한다.
각 DEX MEV 분석
여기서는 ETH 체인에서 거래량 순위가 높은 DEX인 DODO, Uniswap, Curve, Pancakeswap을 분석한다. TVL, 거래량, 수수료율, 슬리피지 등이 주요 지표이다. EigenPhi 데이터를 결합하여 먼저 시장 점유율이 장기간 50%를 유지하는 DEX인 Uniswap을 살펴봄으로써 DEX MEV의 "보편적 법칙"을 관찰한다. Uniswap은 풍부한 거래량으로 인해 MEV 관측에 방대한 샘플을 제공하며, 동시에 다수의 포크(Forks)를 동반하고 있어 기준 참조로 적합하다. 이후 다른 DEX의 MEV 특징을 비교하며 차이점을 찾고, DEX MEV에 대해 보다 깊이 이해하고자 한다.
1.Uniswap - Typical MEV Bots' Activities
Uniswap은 ETH 체인에서 시장 점유율이 거의 절반에 달하는 선두 DEX로서, MEV 거래 건수와 거래량 면에서 가장 많고 큰 규모를 자랑한다. 따라서 Uniswap의 MEV 현상을 기준으로 몇 가지 보편적 결론을 도출할 수 있다:
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차익거래 봇, 샌드위치 봇과 LP 간의 이해관계 충돌 없음
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차익거래 및 샌드위치 공격 발생은 시장 가격 변동 강도와 관련 있음
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거래량이 큰 풀일수록 샌드위치 봇이 가치를 추출하기 쉬움
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2곳을 연결하는 공간적 차익거래가 가장 흔한 모델이며, 최대 100곳 이상까지 연결 가능
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수익성과 샌드위치 봇의 활동 정도는 정비례 관계
1.1 차익거래 봇, 샌드위치 봇과 LP 간 이해관계 충돌 없음
먼저 MEV 봇과 LP의 수입 규모를 살펴보자. EigenPhi의 《MEV's Impact on Uniswap》 보고서에서는 2022년 1월 1일부터 10월 31일까지 기간 동안 V3 LP의 수입과 차익거래, 샌드위치, JIT 세 종류 봇의 수입을 통계적으로 집계하였으며, 아래 그림과 같다. 수입 규모 측면에서 세 종류 MEV 봇의 수입은 LP 수입의 25%를 초과하며, 금액으로는 5억 4천만 달러에 달한다. 이는 마치 LP와 시장을 경쟁하며 거래자로부터 LP가 가져야 할 이윤을 빼앗아가는 것처럼 보인다.
차익거래, JIT 및 샌드위치 공격의 수익과 LP 거래 수수료 수입. 출처: EigenPhi
그러나 Messari가 Dune에서 제시한 상관계수를 보면, 차익거래 및 샌드위치 봇과 LP의 수입 간에 음의 상관관계가 없음을 알 수 있다. 즉 차익거래 및 샌드위치 MEV 발생은 LP와 이해관계 충돌이 없다는 의미이다. 이는 샌드위치 봇의 공격이 사용자 거래의 코인 페어 두 종류에만 국한되지 않고, USDC, DAI 같은 스테이블코인을 ETH로 교환하는 등의 주요 유동성 풀을 경유하기 때문일 수 있다. 어느 정도 차익거래 및 샌드위치 공격은 일반 사용자 거래 외에도 추가적인 거래량을 유발하므로 LP 수입에 부정적 영향을 주지 않으며, 오히려 시장 전반과 함께 변동할 가능성이 크다.
차익거래, JIT 및 샌드위치 공격 수익과 LP 거래 수수료 수입의 상관계수 행렬, 출처: Dune, @messari
1.2 차익거래 및 샌드위치 공격 발생은 시장 가격 변동 강도와 관련 있음
차익거래 및 샌드위치 봇 수입의 영향 요인을 파악하기 위해 시장 가격 변동과의 관계를 조사하였다. EigenPhi 보고서의 데이터는 ETH 가격 변화와 차익거래, 샌드위치 활동 수량 간의 관계를 보여주며, 아래 그림과 같다. ETH 가격 변동이 커질수록 차익거래 및 샌드위치 공격 횟수가 증가하는 것을 명확히 관찰할 수 있으며, 명확한 정비례 관계를 보인다.
ETH의 7일 가격 변동률(변동 강도)과 차익거래, 샌드위치 활동 수량의 관계, 출처: EigenPhi
이 현상이 발생하는 이유는 다음과 같다:
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시장 가격 변동은 가격 불일치를 가중시킨다: ETH 가격의 급격한 변동은 서로 다른 거래소 간 일시적인 가격 불일치를 발생시킬 수 있다. 차익거래 봇은 이러한 불일치를 이용해 수익을 얻으므로, 가격 변동이 클수록 차익거래 활동이 증가한다.
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큰 가격 변동은 낮은 유동성과 관련이 있을 수 있다: 가격 변동은 일반적으로 시장 유동성과 관련이 있다. 유동성이 낮은 시장에서는 대규모 주문이 시장 가격에 큰 영향을 미쳐 차익거래 및 샌드위치 거래 기회를 제공한다.
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가격 변동은 거래 활동을 자극한다: ETH 가격 변동이 심해질수록 거래자들의 잠재적 수익 추구가 증가하여 시장 활동이 늘어나며, 이는 샌드위치 거래에 유리한 조건을 만든다.
1.3 거래량이 큰 풀일수록 샌드위치 봇이 가치를 추출하기 쉬움
어떤 유동성 풀이 MEV 활동에 더 많이 참여하는지 관찰하기 위해, EigenPhi는 보고서에서 Uniswap V3 풀의 메타데이터와 풀 주소별로 그룹화된 MEV 활동 매개변수를 통합하였다. 결과에 따르면, 거래량 상위 10개 유동성 풀에서 샌드위치 봇이 전체 수익의 80% 이상을 창출하였다. 그러나 이들 풀에서는 전체 샌드위치 거래 활동의 20%만 발생하였다.
이는 거래량이 큰 유동성 풀이 샌드위치 봇에게 가치 추출이 더 용이함을 의미한다. 거래량이 큰 풀은 관련 자금과 거래량이 많고 유동성 깊이가 좋아, 샌드위치 공격에서 제한된 슬리피지를 활용해 풍부한 수익 공간을 제공한다. 다만, 거래량이 작은 유동성 풀이 샌드위치 공격을 받기 어려운 것은 아니라는 점을 유념해야 한다.
1.4 기타 흥미로운 관측 결과
EigenPhi 보고서의 데이터를 통해 DEX MEV 발생을 이해하는 데 도움이 되는 다른 흥미로운 결론을 얻을 수 있다. 예를 들어 상위 10개 차익거래 조합 분포를 보면, Uniswap V3 풀 하나와 다른 장소를 연결하는 공간적 차익거래가 가장 흔한 형태임을 알 수 있다. 그 다음으로 흔한 두 가지 모델은 하나 또는 두 개의 Uniswap V3 풀을 포함하는 삼각 차익거래이다. 일부 단일 차익거래 거래는 100곳 이상의 장소를 포함할 수도 있다.
차익거래 모델의 장소 수 분포, 출처: EigenPhi
또한, 샌드위치 공격의 총 수익과 총 활동 수 간의 관계는 수익성과 활동 정도가 정비례함을 보여준다. 대부분의 수익성 있는 봇은 1,000회 이상 성공적으로 거래를 제출할 수 있는 능력을 갖추고 있다. (EigenPhi 보고서에서 '100'으로 오기됨). 즉,더 '근면한' 샌드위치 봇일수록 수입이 많다.
샌드위치 봇 공격 빈도와 수익 산점도, 출처: EigenPhi
2.DODO - Where Does High Volume Come From?
DODO는 스테이블코인 거래에 집중하며, 능동적 마켓메이킹 전략을 통해 스테이블코인 풀에 매우 우수한 유동성 깊이를 제공한다. 시가총액은 4,200만 달러에 불과하지만, DEX 거래량에서 계속해서 상위 3위 안에 든다. DODO의 MEV는 두 가지 특징을 보인다:
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MEV가 DODO에 높은 거래량을 기여하며, 전체 거래량의 약 60%를 차지
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DODO의 MEV 대부분이 1inch 라우팅에서 발생
2.1 MEV가 DODO에 높은 거래량을 기여하며, 전체 거래량의 약 60%
비교하자면, Uniswap의 시가총액은 410억 달러이다. 즉, DODO는 Uniswap 시가총액의 1%에 불과한 상태에서 Uniswap 거래량의 8.6%를 달성하고 있다. 그 원인은 DODO 유동성을 활용한 MEV 때문이다.
주요 DEX의 지난 1년 및 1주일 거래량 분포, 출처: EigenPhi
Dune의 데이터에 따르면, DODO의 ETH 체인 주요 거래쌍은 스테이블코인이다. 일반적인 결론에서 알 수 있듯이 거래량이 큰 풀은 샌드위치 봇에게 가치 추출이 쉬우며, 이는 DODO의 데이터와 일치한다. 스테이블코인 풀이 DODO에서 MEV 공격 활동의 주요 장소가 된 것이다. EigenPhi의 《DODO: Where Does High Volume Come From?》 보고서에 따르면, DODO에서 샌드위치 공격을 받은 총 거래 건수는 1,322건이며, USDC-USDT 거래가 55.99%, DAI-USDT 거래가 44.01%를 차지한다.
샌드위치 공격에서 영향받은 거래쌍 비율 원그래프, 출처: EigenPhi
이 두 스테이블코인 페어의 거래량 분포를 보면, 약 60%의 거래량이 샌드위치 거래에서 비롯된다. 샌드위치 공격은 대규모 거래로 유동성 편향을 유발해야 하므로, 피해자 거래량(Victim Volume)은 약 2%에 불과하지만, 이를 위한 프론티런과 백런이 USDC-USDT 및 DAI-USDT에 60%의 거래량을 기여한다.
USDC-USDT 및 DAI-USDT 거래쌍의 거래량 분포, 출처: EigenPhi
2.2 DODO의 MEV 대부분이 1inch 라우팅에서 발생
DODO의 프론트엔드 거래는 일반적으로 슬리피지 보호 기능을 제공하며, 슬리피지를 초과하는 거래는 체결되지 않는다. 스테이블코인 페어의 슬리피지 기본값은 0.01%이다. 그런데도 왜 이렇게 높은 MEV 거래량이 발생할까?
Eigenfi의 데이터에 따르면, 피해 트랜잭션 수가 20건 이상인 주소의 거래 중 절반 이상이 1inch 어그리게이터와 라우팅 거래를 하고 있음을 알 수 있다. 아래 그림 참조. 1inch는 어그리게이터로서 직접 유동성을 제공하여 사용자 거래를 체결하지 않고, 주문을 다른 DEX의 유동성으로 라우팅한다. 그 Fusion 모드는 세 가지 옵션을 제공한다:
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Fast 모드: 주문 즉시 실행을 원하는 사용자에게 적합하며, 가격은 다소 열악할 수 있음
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Fair 모드: 사용자가 다소 기다려 더 매력적인 가격을 얻음
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Auction 모드: 사용자가 주문을 경매에 붙여 최적 가격을 위해 최대 10분간 기다림
20회 이상 공격받은 주소의 라우팅 분포, 출처: EigenPhi
간단히 말해, 1inch의 Fusion 모드는 빠른 체결을 위해 큰 슬리피지를 감수할 수 있으며, 사용자 거래 대기 시간을 줄인다. DODO 프론트엔드는 사용자 슬리피지에 대해 엄격한 보호를 제공하며, 스테이블코인에 기본 0.01% 슬리피지 허용치를, BTC, ETH 등 주요 코인에 기본 0.5% 슬리피지 허용치를 적용한다. 그러나 1inch 라우팅으로 들어오는 거래에는 사용자에 대한 슬리피지 보호가 적용되지 않는다. 이것이 1inch 어그리게이터 거래가 위험에 처한 근본적인 이유이다.
전통적인 슬리피지 설정에서 대부분의 DEX는 고정된 슬리피지 값을 사용한다. 예를 들어 Uniswap은 0.3%를 제공한다. 이러한 정적 설정은 한계가 있는데, 거래 역행이 발생하면 사용자에게 좌절감과 잠재적 손실을 줄 수 있다. 반면, 변동성이 낮은 기간에는 이 설정이 너무 높아 MEV 공격에 취약할 수 있다.
DODO 프론트엔드가 도입한"동적 슬리피지"는 시계열 모델을 활용하여 최적의 슬리피지 허용치를 예측한다. 사용자의 교환 과정에서 잠재적 손실을 완화하면서도 높은 성공률을 유지하도록 도와준다. ARIMA 모델, 검증되고 견고한 시계열 예측기를 활용한동적 슬리피지는 백테스트에서 98%의 정확도를 입증하였다.
"동적 슬리피지" 개념도: 장외 자산 가격과 예측된 범위, 출처: @DODO
3.PancakeSwap - 'Uniswap' of BNB Chain
PancakeSwap은 항상 거래량이 Uniswap에 이어 두 번째인 DEX이며, 시장 점유율은 약 15%이다. BNB 체인에서는 절대적인 거물로, 약 90%의 시장 점유율을 독점하고 있다. 이는 EigenPhi의 MEV 통계 데이터와 일치한다.BNB 체인에서 발생하는 총 MEV의 90% 이상이 PancakeSwap 관련 활동에서 비롯된다. PancakeSwap의 MEV 특징은 다음과 같다:
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BNB 체인에서 Pancakeswap v3는 상대적으로 현저히 낮은 MEV 비율을 보임
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Pancakeswap v3의 샌드위치 공격은 매우 드묾
BNB 체인에서 각 프로토콜의 시장 점유율, 출처: Dune
BNB 체인에서 MEV 수입 분포, 비율 및 Pancakeswap의 점유율, 출처: EigenPhi
3.1 Pancakeswap v3는 BNB 체인에서 현저히 낮은 MEV 비율
Panacakeswap은 BNB 체인에서 Uniswap이 이더리움 체인에서 그러하듯 지배적인 위치를 차지하며, 두 시스템의 메커니즘 설계도 근본적으로 다르지 않다. 자연스럽게 Pancakeswap v3가 BNB 체인에서의 성과가 이더리움 체인의 Uniswap V3와 유사할 것이라고 추론하기 쉽다.
그러나 EigenPhi의 《PancakeSwap V3's Ascendancy in the MEV Market - A Comprehensive Study》 보고서의 데이터에 따르면, BNB 체인의 Pancakeswap v3에서 차익거래 공격 횟수는 총 거래의 7.65%에 불과하며, 샌드위치 공격 횟수는 1.92%에 불과하다. 반면, 이더리움 체인의 Uniswap V3는 MEV 거래량 비율이 안정적으로 50~60% 수준을 유지한다. 이 현상은 두 가지 가능한 이유로 설명할 수 있다:
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체인의 기반 인프라. PancakeSwap V3의 BNB 체인과 ETH 체인의 MEV 거래 비율을 비교할 때, BNB 체인은 9.4%의 MEV 비율을, ETH 체인은 30.3%를 보인다. 즉, ETH 체인과 BNB 체인은 서로 다른 MEV 생태계를 가지고 있다는 의미이다.
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프로토콜의 다양성. BNB 체인에서는 PancakeSwap이 주요 프로토콜이지만, ETH 체인에서는 프로토콜이 더욱 다양하고 풍부하여 MEV 기회를 더 많이 제공한다.
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MEV 중개 서비스. Uniswap에서는 샌드위치 공격이 MEV의 주요 출처이지만, PancakeSwap에서는 거의 보기 어렵다. Flashbots와 같은 중개 서비스는 이더리움에서 MEV 추출 과정을 훨씬 간편하게 만든다. 하지만 BNB 체인에는 아직 이런 서비스가 충분히 성숙하지 못했다.
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MEV 인프라. 이더리움은 MEV-Boost 및 MEV-Boost Relay과 같은 메커니즘을 도입하여 더 많은 검증자의 참여를 유도한다. 이러한 인프라는 검증자의 MEV 추출 과정을 더욱 효율적으로 만든다. 이더리움에는 82만 명 이상의 검증자가 있지만, BNB 체인에는 29명만 있다.
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거래량 영향. Uniswap의 보편적 결론에서 알 수 있듯이:동일한 조건 하에서, MEV 활동 비율은 큰 거래량과 높은 상관관계를 가진다. 거래량이 큰 거래는 MEV 기회와 더 큰 MEV 거래량 및 수입을 발생시킬 가능성이 높다. 두 체인의 개별 거래량을 비교할 때도 명확히 알 수 있다: ETH 체인의 개별 거래량은 BNB 체인보다 약 10배 정도 크다.
BNB 체인의 PancakeSwapV3와 이더리움의 UniswapV3의 거래량 크기 비교, 출처: Dune
3.2 Pancakeswap v3의 샌드위치 공격은 매우 드묾
EigenPhi 보고서는 PancakeSwap V2에 비해 V3의 샌드위치 공격이 매우 드물다고 밝혔다. 그 수입은 샌드위치 총수입의 2.32%에 불과하다. 이 차이는 V3의 메커니즘 특징에서 비롯될 수 있다:
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거래 수수료 조정: PancakeSwap V3는 0.01%, 0.05%, 0.25%, 1%의 네 가지 다른 거래 수수료 계층을 도입했으며, V2는 단일 수수료율 0.25%를 사용했다. 유동성 제공자는 시장 상황과 자체 리스크 허용도에 따라 다른 수수료 계층을 선택할 수 있다. 이러한 동적 변화는 거래 환경을 더욱 복잡하게 만들고 MEV 기회를 불안정하게 만들 수 있다. 유동성과 거래 패턴이 시간이 지남에 따라 바뀔 수 있기 때문이다.
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개선된 스마트 라우팅: 분할 라우팅 기능 추가 및 프로토콜 내 모든 가능한 유동성 활용 능력을 통해 거래 엔진 전반을 개선했다. 새로운 스마트 라우터는 PancakeSwap V3, V2, StableSwap의 유동성을 활용하여 다중 홉 및 분할 라우팅 기능을 제공하며, 최적의 거래 경로를 스마트하게 찾는다. 거래 경로 최적화 및 다수의 유동성 출처 활용을 통해 PancakeSwap V3는 개별 거래의 잠재적 수익성을 낮출 수 있다. 거래가 여러 풀에서 이루어지기 때문에 잠재적 MEV 기회가 더욱 복잡하고 활용하기 어려워질 수 있다. 스마트 라우팅은 또한 마켓메이커 통합이 제공하는 유동성을 활용하여 거래자에게 최상의 거래를 제공한다. 사용자는 특정 유동성 출처를 선택하거나 비활성화할 수 있어 유연성을 제공한다. 이는 특정 풀의 잠재적 프론티런 또는 백런 행동을 피할 수 있다.
4.Curve - Clever한 자를 위한 차익거래의 천국
Curve는 2020년에 출시되어 StableSwap으로
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Dr.DODO
