Pelajaran 2

Pencari—Strategi dan Ekosistem dalam Lanskap MEV

Dalam ekosistem MEV, searcher adalah pihak yang paling proaktif—mereka bukan validator dan tidak mengendalikan hak pengurutan transaksi, tetapi memanfaatkan sistem pemantauan super cepat, mesin simulasi tingkat lanjut, serta strategi algoritmik untuk menemukan nilai. Baik berupa selisih harga, peluang likuidasi, maupun slippage dari pesanan pengguna dalam jumlah besar, hampir seluruh profit MEV yang dapat diekstraksi pertama kali diidentifikasi dan diubah menjadi bundel transaksi oleh para searcher. Materi ini membahas jenis strategi searcher, tumpukan teknologi, dan fungsi ekosistem guna membantu Anda membangun pemahaman sistematis tentang cara kerja strategi MEV.

Jenis Strategi MEV Mainstream: Bagaimana Nilainya Ditangkap?

Tujuan utama strategi MEV adalah mendeteksi status on-chain yang menguntungkan dalam hitungan milidetik dan mengeksekusi transaksi dengan urutan paling optimal. Setiap strategi membidik sumber keuntungan yang berbeda—mewakili keragaman dalam ekosistem searcher.

1. Arbitrase: Meraih Keuntungan dari Perbedaan Harga

Arbitrase adalah strategi MEV yang paling awal dan mendasar. Ketika DEX atau pasar lintas rantai menunjukkan perbedaan harga, searcher segera mengeksekusi transaksi beli-jual secara bersamaan untuk mengunci keuntungan.

Metode yang umum digunakan antara lain:

  • Arbitrase harga DEX: Memanfaatkan perbedaan kurva AMM untuk perhitungan dan lindung nilai.
  • Arbitrase lintas rantai: Memanfaatkan perbedaan harga dan likuiditas antar rantai (membutuhkan sistem bridging dan simulasi yang lebih kompleks).

2. Likuidasi: Peluang Struktural pada Protokol Peminjaman

Pada protokol seperti Aave atau Maker, penurunan nilai agunan akan memicu ambang likuidasi—likuidator memperoleh imbalan di sini. Searcher memantau rasio agunan dan waktu pembaruan oracle secara real-time untuk bersaing mendapatkan hak likuidasi; keuntungannya stabil, tetapi persaingannya sangat ketat.

3. Sandwich Attacks: Meraih Keuntungan dari Slippage Pengguna

Strategi sandwich memanfaatkan slippage pada AMM dengan menyisipkan transaksi sebelum dan sesudah transaksi pengguna untuk meraih keuntungan. Proses ini meliputi:

  • Front-running penempatan order
  • Pengguna mengeksekusi transaksi asli
  • Back-running transaksi untuk menangkap slippage

Meski kontroversial, strategi ini tetap menjadi salah satu jenis MEV paling menguntungkan di on-chain.

4. Time Arbitrage: Peluang Struktural Terkait Waktu

Beberapa perubahan harga atau biaya mengikuti pola tertentu; searcher meraih keuntungan dari jendela waktu ini dengan memanfaatkan peristiwa seperti:

  • Pembaruan oracle (misal: siklus Chainlink atau Pyth)
  • Settlement berikutnya dari funding rate kontrak perpetual
  • Ketidaksesuaian sementara akibat pembaruan status antar blok

Strategi ini berfokus pada estimasi urutan, bukan hanya perbedaan harga—menjadikannya teknik MEV tingkat lanjut.

Tech Stack Inti Searcher: Kecepatan, Prediksi, dan Eksekusi dalam Satu Sistem

Searcher berkinerja tinggi tidak hanya mengandalkan strategi, tetapi juga membutuhkan infrastruktur teknis yang solid untuk sukses.

1. Framework Fondasi: Flashbots dan Sistem MEV Terdesentralisasi

Searcher modern umumnya membangun di atas infrastruktur MEV khusus seperti:

  • Flashbots Bundle—mengelompokkan beberapa transaksi untuk eksekusi atomik, sehingga terhindar dari peniruan.
  • MEV-Share—memungkinkan bagi hasil antara pengguna dan searcher dengan menekankan privasi dan keadilan.

Alat-alat ini menurunkan biaya persaingan di mempool terbuka dan meningkatkan keandalan eksekusi.

2. Data Layer: Monitoring Mempool & Simulasi Status On-Chain

Kemampuan mengolah data sangat krusial bagi searcher; keterampilan utama antara lain:

  • Memantau mempool untuk order besar, perubahan jalur arbitrase, dan perang penawaran gas.
  • Simulasi status dengan node lokal untuk memprediksi status blok mendatang—menilai kelayakan strategi dan risiko frontrunning.

Simulasi berfungsi sebagai otak kedua searcher—menentukan apakah strategi akan dieksekusi.

3. Execution Layer: Pengiriman Frekuensi Tinggi & Strategi Gas

Dalam ekosistem MEV, keterlambatan 10 milidetik saja bisa berarti kehilangan seluruh keuntungan satu hari.

Teknologi execution layer meliputi:

  • Pengiriman bundle frekuensi tinggi untuk memaksimalkan tingkat keberhasilan
  • Model penawaran gas dinamis yang menyesuaikan dengan tingkat persaingan
  • Pengiriman multi-jalur melalui berbagai builder/relayer untuk meningkatkan peluang seleksi oleh validator

Seluruh rangkaian ini membentuk keunggulan kompetitif searcher.

Bagaimana Kompetisi Searcher Mendorong Evolusi Pasar?

Persaingan antar searcher mendorong inovasi pasar yang berkelanjutan serta infrastruktur baru:

Kompetisi ini mendorong:

  • Kematangan model PBS (Proposer-Builder Separation)
  • Munculnya pasar builder di mana tim khusus membangun blok MEV optimal
  • Penyebaran mekanisme anti-sandwich dan perlindungan perdagangan (misal: MEV-Blocker)
  • Meningkatnya spesialisasi dan privatisasi struktur mempool

Kompetisi searcher menjadi kekuatan utama dalam memperbaiki struktur pasar on-chain.

Mengapa Searcher Adalah Peran Paling Inovatif dalam Ekosistem MEV?

Searcher berada di puncak piramida MEV—memimpin dalam pembaruan strategi, iterasi teknologi, hingga perdebatan etika.

Faktor utamanya antara lain:

  • Siklus inovasi strategi sangat cepat; deployment umumnya hanya butuh beberapa minggu sejak penemuan
  • Sensitivitas tertinggi terhadap protokol on-chain baru; setiap mekanisme baru bisa menjadi sumber MEV
  • Budaya rekayasa yang sangat otonom; searcher terus mengeksplorasi struktur pasar yang belum tergarap
  • Insentif keuntungan besar yang mendorong persaingan ketat dalam daya komputasi, akses data, dan algoritma

Searcher bukan hanya pemburu keuntungan—mereka adalah akselerator sejati yang mendorong infrastruktur DeFi dan MEV maju lebih pesat.

Pernyataan Formal
* Investasi Kripto melibatkan risiko besar. Lanjutkan dengan hati-hati. Kursus ini tidak dimaksudkan sebagai nasihat investasi.
* Kursus ini dibuat oleh penulis yang telah bergabung dengan Gate Learn. Setiap opini yang dibagikan oleh penulis tidak mewakili Gate Learn.