gravité الباحثون — الاستراتيجيات والنظام البيئي في مشهد MEV

أنواع استراتيجيات MEV السائدة: كيف يتم التقاط القيمة؟

الهدف الأساسي لاستراتيجية MEV هو اكتشاف الحالات المربحة على السلسلة خلال أجزاء من الثانية وتنفيذ المعاملات بترتيب مثالي. تستهدف كل استراتيجية مصدراً مختلفاً للربح، ما يعكس تنوع منظومة الباحثين.

1. التحكيم: الربح من فروقات الأسعار

التحكيم هو أقدم وأبسط استراتيجية MEV. عند ظهور فروقات أسعار في منصات التداول اللامركزي (DEX) أو بين الأسواق عبر السلاسل، ينفذ الباحثون صفقات شراء وبيع متزامنة فوراً لتحقيق الأرباح.

تشمل الطرق الشائعة:

• تحكيم أسعار DEX: الاستفادة من فروقات منحنى AMM للحساب والتحوط.
• التحكيم عبر السلاسل: استغلال فروقات الأسعار والسيولة بين الشبكات (يتطلب أنظمة جسر ومحاكاة أكثر تقدماً).

2. التصفية: فرص هيكلية في بروتوكولات الإقراض

في بروتوكولات مثل Aave أو Maker، يؤدي انخفاض قيمة الضمانات إلى تفعيل حدود التصفية، حيث يحصل المصفيون على مكافآت. يراقب الباحثون نسب الضمانات وتوقيت تحديثات الأوراكل بشكل لحظي للتنافس على حقوق التصفية؛ الأرباح مستقرة لكن المنافسة عالية.

3. هجمات الساندويتش: الربح من انزلاق المستخدم

تستغل استراتيجيات الساندويتش انزلاق AMM عبر إدراج صفقات قبل وبعد صفقة المستخدم لتحقيق الربح. تتضمن العملية:

• تنفيذ طلب قبل الصفقة الأصلية
• ينفذ المستخدم الصفقة الأصلية
• تنفيذ صفقة لاحقة لالتقاط الانزلاق

رغم الجدل، تظل من أكثر أنواع MEV تحقيقاً للأرباح على السلسلة.

4. التحكيم الزمني: فرص هيكلية مرتبطة بالتوقيت

بعض التغيرات في الأسعار أو الرسوم تتبع نمطاً زمنياً؛ يحقق الباحثون أرباحاً من هذه النوافذ الزمنية عبر استغلال أحداث مثل:

• تحديثات الأوراكل (مثل دورات Chainlink أو Pyth)
• التسوية التالية لأسعار تمويل العقود الدائمة
• عدم الاتساق المؤقت الناتج عن تحديث حالات الكتل بين البلوكات

تركز هذه الاستراتيجيات على تقدير التسلسل أكثر من مجرد فروقات الأسعار، ما يجعلها تقنيات MEV متقدمة.

البنية التقنية الأساسية للباحث: السرعة، والتنبؤ، والتنفيذ مجتمعين

يعتمد الباحثون المتميزون على الاستراتيجيات وكذلك على بنية تقنية قوية لتحقيق النجاح.

1. الأطر التأسيسية: Flashbots وأنظمة MEV اللامركزية

يبني الباحثون الحديثون غالباً على بنى تحتية متخصصة في MEV مثل:

• Flashbots Bundle—تجميع عدة معاملات للتنفيذ الذري وتجنب التقليد.
• MEV-Share—تمكين مشاركة الأرباح بين المستخدم والباحث مع التركيز على الخصوصية والعدالة.

تقلل هذه الأدوات من تكاليف المنافسة في الميمبول المفتوح وتزيد موثوقية التنفيذ.

2. طبقة البيانات: مراقبة الميمبول ومحاكاة الحالة على السلسلة

تعد قدرة معالجة البيانات عنصراً محورياً للباحثين؛ وتشمل المهارات الأساسية:

• مراقبة الميمبول لرصد الطلبات الكبيرة، وتغير مسارات التحكيم، وحروب عروض الغاز.
• محاكاة الحالة باستخدام العقد المحلية لمعاينة حالات الكتل المستقبلية—تقييم جدوى الاستراتيجية ومخاطر السبق.

تعمل المحاكاة كعقل ثانٍ للباحثين—تحدد ما إذا كان يجب تنفيذ الاستراتيجية.

3. طبقة التنفيذ: تقديم عالي التردد واستراتيجيات الغاز

في عالم MEV، التأخر بمقدار 10 ميلي ثانية قد يعني خسارة أرباح يوم كامل.

تشمل تقنيات طبقة التنفيذ:

• تقديم الحزم عالية التردد لزيادة معدل النجاح
• نماذج عروض الغاز الديناميكية التي تتكيف مع المنافسة
• تقديم متعدد المسارات عبر عدة منشئين ومرسلين لتحسين فرص الاختيار من قبل المدققين

تشكل هذه العناصر معاً الحصن التنافسي للباحث.

كيف تدفع منافسة الباحثين تطور السوق؟

تغذي منافسة الباحثين الابتكار المستمر في السوق وتدفع نحو تطوير بنى تحتية جديدة:

تؤدي هذه المنافسة إلى:

• نضج نموذج PBS (فصل المقترِح عن المنشئ)
• ظهور أسواق المنشئين حيث تبني فرق متخصصة كتل MEV مثالية
• انتشار آليات التداول الوقائية ومكافحة الساندويتش (مثل MEV-Blocker)
• زيادة التخصص والخصخصة في بنية الميمبول

تعد منافسة الباحثين قوة رئيسية لتحسين هيكل السوق على السلسلة.

لماذا يُعد الباحثون الأكثر ابتكاراً في منظومة MEV؟

يتصدر الباحثون قمة هرم MEV، ويقودون تحديث الاستراتيجيات، وتطوير التقنيات، وحتى النقاشات الأخلاقية.

تشمل الأسباب:

• دورات ابتكار الاستراتيجيات السريعة؛ غالباً لا يستغرق التطبيق سوى أسابيع بعد الاكتشاف
• أعلى حساسية للبروتوكولات الجديدة على السلسلة؛ كل آلية جديدة قد تصبح مصدراً للـ MEV
• ثقافة هندسية عالية الاستقلالية؛ يبحث الباحثون باستمرار عن هياكل سوق غير مستغلة
• حوافز ربح ضخمة تدفع المنافسة الشديدة في قوة الحوسبة والوصول إلى البيانات والخوارزميات

الباحثون ليسوا مجرد باحثين عن الربح، بل هم مسرّعون حقيقيون يدفعون بنية التمويل اللامركزي (DeFi) وMEV إلى الأمام.