MEV重新分配的探索 - 整合数学模型和战略视角

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摘要

最大可提取价值 (MEV) 已成为影响区块链生态系统中公平性、效率和去中心化的重要因素。MEV 是指通过操纵交易排序、插入或审查等方式在区块中可以提取的额外价值。本文提出了一种深入而严谨的 MEV 重新分配模型，将数学公式与战略分析相结合，以理解不同区块链参与者之间的订单流动和价值分配动态。通过整合关键利益相关者的观点并扩展基础模型，我们探索了在平衡公平分配和降低用户成本之间的机制。分析涵盖了激励对齐，提出了一个先进的重新分配函数，惠及交易发起者，同时抑制过度提取。通过模拟、博弈论分析和实践考虑，本研究为设计更公平和更高效的区块链协议提供了全面的见解。

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1. 引言

区块链技术从根本上改变了数字交易的格局，为众多应用提供了去中心化、透明和安全的平台。尽管取得了这些进展，但最大可提取价值 (MEV) 现象，前称矿工可提取价值，对这些系统的完整性和效率提出了显著的挑战。MEV 代表矿工或验证者可以通过操纵交易顺序在一个区块内提取的潜在利润。这种做法可能导致负外部效应，包括抢先交易、三明治攻击和中心化增加，从而破坏区块链技术的核心原则。

MEV 问题的本质在于交易的订单流动——交易被处理和包含在区块链中的顺序。操纵这种顺序可能会对特定参与者不成比例地有利，损害其他参与者，导致价值分配不公平和潜在的安全漏洞。为了解决这些挑战，必须开发一个系统地检查 MEV 重新分配的严谨模型，以提供一个框架，帮助人们理解交易顺序如何影响参与者之间的价值分配。

本文旨在构建这样一个模型，结合数学公式和博弈论分析，以探索公平 MEV 重新分配的机制。此外，通过整合关键利益相关者的战略视角，我们扩展基础模型，以调和不同的观点并在区块链生态系统中实现平衡的目标。最终目标是设计促进公平和效率的政策与协议，减轻 MEV 的不利影响，促进健康的去中心化网络。

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2. 模型组件

为了全面理解 MEV 重新分配，有必要定义与我们分析相关的区块链生态系统中的关键组件。

2.1. 区块链生态系统中的参与者

区块链生态系统包括不同的参与者，每个参与者在处理和验证交易中扮演着独特的角色。我们识别出六种主要的参与者类型：

1. 发起者 (O)： 用户、钱包和去中心化应用 (dApps)，生成交易。发起者推动区块链上的经济活动，寻求执行满足球人或企业目标的交易。

2. 提取者 (E)： 实体，通常称为搜索者，通过操纵交易订单来识别和利用 MEV 机会。他们利用复杂的算法和策略来检测可能的利润。

3. 构建者 (B)： 负责根据一组交易构建区块。构建者根据最大化交易费用或 MEV 提取等标准优化区块组成。在某些情况下，构建者也可能直接参与 MEV 提取。

4. 验证者 (V)： 验证并将区块添加到区块链的节点，遵循共识协议（例如，工作量证明、权益证明）。验证者通过确认交易的有效性确保区块链的完整性和安全性。

5. 第二层解决方案 (L2s)： 在主区块链 (第一层) 上运行，提供扩展性和改进的交易处理的平台。L2s 旨在提高吞吐量并降低交易成本。

6. 去中心化应用 (dApps) (D)： 在区块链上运行，与用户交互并提供各种服务，如金融、游戏和社交媒体。dApps 充当用户与区块链之间的中介。

2.2. 交易及其属性

在所有交易集合 $T$ 中，每个交易 $t_i$ 具有影响其处理及 MEV 提取潜力的特定属性：

• 发送者标识符 ($s_i$)： 发起交易的实体的唯一地址或身份。
• 接收者标识符 ($r_i$)： 预期接收交易的实体的唯一地址或身份。
• 转移的价值 ($v_i$)： 在交易中转移的加密货币或数字资产的金额。
• 煤气价格或交易费用 ($g_i$)： 发起者提供的费用，以激励矿工或验证者将交易包括在一个区块中。
• 时间戳 ($\tau_i$)： 交易创建的时间，为排序提供时间背景。
• 负载或数据 ($p_i$)：随交易一起包含的额外数据或指令，可能影响智能合约执行或其他功能。

这些属性共同决定了交易的优先级、成本和对 MEV 剥削的易受性。

2.3. 订单流 (OF)

订单流是指交易被处理并包含在区块链中的顺序。它是 MEV 提取中的关键因素，因为排序可能会为利润创造或消除机会。订单流可以表示为交易集合 $T$ 的一个排列 $\sigma$：

$\sigma: T \rightarrow \{t_{\sigma(1)}, t_{\sigma(2)}, \dots, t_{\sigma(n)}\}$

其中 $n = |T|$，表示交易的总数。

订单流可以分为：

• 公开订单流： 网络中所有参与者均可见的交易，通常广播到待包含在区块中的内存池。这个透明度允许提取者分析并可能利用交易。

• 私有订单流： 从某些参与者隐瞒的交易，通常通过私有内存池或加密通道。这种隐蔽旨在通过限制可信方的可见性来保护交易，防止 MEV 剥削。

2.4. MEV 机会

MEV 机会源于在区块链中重排、插入或审查交易的能力。每个机会 $m_j \in M$ 与潜在可提取的价值 $e_j$ 相关。MEV 机会的类型包括：

• 套利： 从不同市场或交易所相同资产的价格差异中获利。提取者可以重排交易，在一个交易所低价买入并在另一个交易所高价卖出。

• 清算： 从清算抵押不足的贷款平台中的头寸中获利。通过优先处理清算交易，提取者可以获得清算费用或抵押品。

• 三明治攻击： 通过在目标交易之前和之后立即放置交易来利用滑点。这种操纵拉高目标交易的价格，使得提取者能够从价格变动中获利。

• 时间强盗攻击： 通过分叉链重新书写区块链历史，以捕获过去的 MEV 机会。由于重新组织区块链的高成本和风险，这在实践中更具理论性。

理解这些 MEV 机会对于建模不同参与者之间的互动及如何重新分配价值以促进公平至关重要。

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3. 数学框架

为了严格分析 MEV 重新分配，我们使用数学模型形式化交易、参与者和 MEV 提取之间的关系。

3.1. 交易排序和排列空间

所有可能的交易排序或排列的集合表示为 $\Sigma$。对于 $n$ 个交易，有 $n!$ 种可能的排列。每个排列 $\sigma \in \Sigma$ 表示一个潜在的交易排序，可以影响 MEV 提取和不同参与者的效用。

3.2. MEV 提取函数

在给定交易排序 $\sigma$ 的情况下，提取的总 MEV 定义为：

$MEV_{\text{Extract}}(\sigma) = \sum_{m_j \in M} e_j(\sigma)$

其中：

• $e_j(\sigma)$：在排序 $\sigma$ 下 MEV 机会 $m_j$ 可提取的价值。

另外，MEV 也可以表示为交易的总和：

$MEV_{\text{Extract}}(\sigma) = \sum_{t_i \in T} m(t_i, \sigma)$

其中：

• $m(t_i, \sigma)$：在排序 $\sigma$ 下与交易 $t_i$ 相关的 MEV 提取。

这个函数捕捉了交易安排如何创造成或减轻提取价值的机会。

3.3. 效用函数

效用函数量化每个参与者经历的收益和成本，使我们能够分析他们的激励和战略行为。

3.3.1. 发起者的效用

对于每个发起者提交的交易 $t_i$，效用为：

$U_O(t_i) = u_i - c_i - l_i + r_i$

其中：

• $u_i$：成功执行 $t_i$ 带来的内在效用，例如完成交易或转移资产。
• $c_i$：发起者产生的成本，主要是交易费用 $g_i$。
• $l_i$：因 MEV 提取造成的损失，可能包括增加的滑点、不利的执行价格或由于提取者的行为导致的失败交易。
• $r_i$：发起者收到的 MEV 重新分配金额，补偿任何损失。

这个效用函数反映了参与区块链网络的发起者的净收益。

3.3.2. 提取者的效用

提取者的总效用为：

$U_E = \sum_{m_j \in M} e_j(\sigma) - C_E - \theta \cdot MEV_{\text{Extract}}(\sigma)$

其中：

• $C_E$：提取者产生的运营成本，包括计算资源和网络费用。
• $\theta$：一个表示与 MEV 提取相关的任何罚款或成本的参数，旨在抑制过度或有害的提取。

这个效用函数在考虑成本和潜在罚款的同时，计算 MEV 机会的利润。

3.3.3. 构建者的效用

构建者构建区块，并可能参与 MEV 提取：

$U_B = F + MEV_{\text{Extract}}(\sigma) - C_B$

其中：

• $F = \sum_{t_i \in T} g_i$：从包含在区块中的所有交易收取的总交易费用。
• $C_B$：构建区块的成本，如基础设施费用和能源消耗。

构建者旨在通过优化区块组成和可能参与 MEV 提取来最大化其效用。

3.3.4. 验证者的效用

验证者将区块添加到区块链，他们的效用为：

$U_V = R + R_{\text{MEV}} - C_V$

其中：

• $R$：通过区块链协议为添加新块提供的区块奖励。
• $R_{\text{MEV}}$：任何分配给验证者的 MEV 份额。
• $C_V$：与验证者相关的成本，包括计算资源和能源消耗。

验证者的动机是维护网络的完整性，同时最大化他们的奖励。

3.4. MEV 重新分配函数

我们引入重新分配函数 $\phi$，根据提取的 MEV 在各个参与者之间分配而定：

$MEV_{\text{Redistribute}} = \phi(MEV_{\text{Extract}}(\sigma))$

函数 $\phi$ 输出一个重新分配 MEV 数量的向量：

$\phi(MEV_{\text{Extract}}(\sigma)) = \left( R_O, R_E, R_B, R_V \right)$

遵循约束条件：

$MEV_{\text{Extract}}(\sigma) = R_O + R_E + R_B + R_V$

这个函数是我们分析的核心，因为它定义了通过 MEV 提取的价值如何在参与者之间共享，影响他们的激励和行为。

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4. MEV 重新分配机制

不同的 MEV 重新分配机制可能对区块链生态系统的公平性和效率产生重大影响。我们探讨几种潜在的重新分配策略。

4.1. 比例重新分配

在比例重新分配中，MEV 根据每个参与者的预定义权重 $w_X$ 分配：

$R_X = w_X \times MEV_{\text{Extract}}(\sigma)$

约束条件包括：

• 权重之和必须为 1：$\sum_{X} w_X = 1$。
• 每个权重必须非负：$w_X \geq 0$。

这种机制允许根据商定的比例灵活分配 MEV，反映出每个参与者的感知贡献或权益。

4.2. 发起者中心的重新分配

这种方法优先返回 MEV 给交易发起者，旨在补偿由于 MEV 提取造成的任何损失：

$R_O = \sum_{t_i \in T} \gamma_i \times m(t_i, \sigma)$

其中：

• $\gamma_i \in [0,1]$：从交易 $t_i$ 中提取的 MEV 返还给其发起者的比例。

其余的 MEV 将在其他参与者之间分配：

$MEV_{\text{Extract}}(\sigma) - R_O = R_E + R_B + R_V$

这种机制旨在通过直接关注用户所承受的损失来增强公平性。

4.3. 平均重新分配

在平均重新分配中，MEV 在所有参与者之间平均分配：

$R_X = \frac{MEV_{\text{Extract}}(\sigma)}{N}$

其中 $N$ 是参与重新分配的参与者总数。

这种方法促进了平等，但可能不考虑参与者之间的贡献或需求差异。

4.4. 基于权益的重新分配

重新分配基于每个参与者的权益 $s_X$：

$R_X = \left( \frac{s_X}{S} \right) \times MEV_{\text{Extract}}(\sigma)$

其中：

• $S = \sum_{X} s_X$：所有参与者的总权益。

权益可以基于代币持有、计算资源或其他相关指标定义。此机制将 MEV 重新分配与每个参与者的投资或参与水平对齐。

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5. 扩展模型：调和战略视角

在不断发展的区块链生态系统中，调和对去中心化应用 (dApps) 的价值重新分配需求与降低用户成本的迫切性是一项关键挑战。本节整合了关键利益相关者的战略视角，以扩展基础 MEV 重新分配模型，旨在平衡公平的重新分配与降低用户成本之间的关系。

5.1. 利益相关者的视角

5.1.1. 重新分配的视角

这种观点倡导将超额利润重新分配给 dApps，以帮助其执行定制的用户获取策略。关键点包括：

• 将价值重新分配给 dApps： 由拥堵和 MEV 产生的超额收入应返回给 dApps，使其能执行定制的用户获取策略。

• 第二层 (L2s) 的竞争因素： 下一代 L2 将基于本地费用市场、高吞吐量执行、开发者体验和强大基础设施展开竞争。关键的差异化因素将是通过重新分配为营收生成 dApps 创造价值的能力。

• 均衡节点操作： 针对运行 L2 完整节点的难度和管理状态增长之间的平衡，确保可及性和扩展性。

5.1.2. 限制 MEV 的视角

这种观点对价值提取的做法提出批评，并强调：

• 对价值提取的批评： 从用户那里提取价值以分配给 dApps 的行为让大型参与者（鲸鱼）从中受益，而牺牲了普通用户，导致不公平。

• 关注降低用户成本： 倡导强调降低用户成本，而非重新分配提取的价值。确认国家增长是一个显著挑战，需直接处理以提高可扩展性并减轻用户负担。

5.2. 将视角整合到模型中

为了调和这些视角，模型扩展为包含同时向 dApps 重新分配 MEV 和降低用户成本的机制。这涉及设计一个与激励相容的重新分配函数，使发起者受益，而不激励过度提取。

5.2.1. 用户成本 ($C_U$)

用户的总成本包括交易费用和由于 MEV 导致的损失：

$C_U = \sum_{t_i} (c_i + l_i)$

降低 $C_U$ 对提高用户效用至关重要。

5.2.2. MEV 提取限制 ($M_{\text{max}}$)

引入对可提取 MEV 的限额以防止过度提取，保护用户免受不相称的损失。

5.2.3. 与激励相容的重新分配函数 ($\phi^*$)

重新设计的重新分配函数与激励相容，确保 MEV 重新分配使发起者受益，而不促进有害的 MEV 提取行为。

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6. 设计一个与激励相容的重新分配函数

6.1. 重新分配函数的目标

重新分配函数 $\phi^*$ 应实现以下目标：

• 惠及发起者： 确保用户获得公平的重新分配 MEV。

• 防止过度提取： 阻止提取者参与有害的 MEV 提取行为。

• 维持或降低用户成本： 避免提高交易费用或因 MEV 导致的损失。

• 对齐激励： 鼓励所有参与者采取有利于整体生态系统的行动。

6.2. $\phi^*$ 的数学公式

我们提出了一种根据对用户的负面影响和惩罚过度提取来分配 MEV 的重新分配函数：

$\phi^*(MEV_{\text{Extract}}(\sigma)) = \left( R_O, R_E, R_B, R_V \right)$

其中：

• $R_O = \alpha \cdot \sum_{t_i} l_i$

  发起者将获得因 MEV 提取造成的总损失的一部分 $\alpha$。

• $R_E = (1 - \alpha - \beta) \cdot MEV_{\text{Extract}}(\sigma) - \lambda \cdot E_{\text{excess}}$

  提取者将获得剩余的 MEV 减去因过度提取带来的惩罚。

• $R_B$ 和 $R_V$ 相应调整，以确保总 MEV 完全重新分配。

参数：

• $\alpha \in [0,1]$：返还发起者的 MEV 损失的比例。

• $\beta \in [0,1-\alpha]$：分配给构建者和验证者的比例。

• $\lambda \geq 0$：对过度提取的惩罚率。

• $E_{\text{excess}} = \max(0, MEV_{\text{Extract}}(\sigma) - M_{\text{max}})$：超出可接受限制的额外 MEV 提取。

6.3. 约束与条件

• MEV 提取上限 ($M_{\text{max}}$)：定义可提取 MEV 的最大可接受水平，以防止过度提取。

• 零用户成本增加： 确保重新分配机制不会导致用户的交易费用或损失增加。

• 平衡预算约束：

$MEV_{\text{Extract}}(\sigma) = R_O + R_E + R_B + R_V$

这确保总提取的 MEV 在参与者之间完全重新分配。

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7. 机制设计

7.1. 实施 MEV 提取限制

7.1.1. 动态 MEV 上限

• 定义： 上限 $M_{\text{max}}$ 根据网络状态、平均 MEV 水平或预定义阈值动态设置。

• 目的： 防止提取者增加超出可接受水平的 MEV 提取，从而损害用户利益。

7.1.2. 惩罚机制

• 功能： 超过 $M_{\text{max}}$ 的提取者将会遭受惩罚，降低其效用。

• 重新分配： 惩罚会重新分配给发起者，以补偿其遭受的任何额外损失。

7.2. 对齐激励

7.2.1. 与激励相容的重新分配

• 对于提取者： 通过对过度提取施加惩罚，提取者被激励限制 MEV 活动到可接受的水平。其效用 $U_E$ 在 $MEV_{\text{Extract}}(\sigma) \leq M_{\text{max}}$ 时最大化。

• 对于发起者： 由于 MEV 相关损失的补偿 ($r_i$) 增加了 $U_O(t_i)$，鼓励持续参与并建立对系统的信任。

7.2.2. dApps 的作用

• 价值传递: 接收重新分配 MEV 的 dApps 可以选择将利益传递给用户或投资于改善服务。

• dApps 之间的竞争： dApps 可能通过提供更好的用户激励来竞争，这些激励由其 MEV 重新分配的份额资金支持。

7.3. 机制摘要

1. 监测 MEV 提取： 实时跟踪 MEV 提取水平。
2. 施加上限和惩罚： 如果提取超过 $M_{\text{max}}$，则施加惩罚减少提取者的效用。
3. 重新分配 MEV： 根据 $\phi^*$ 分配 MEV 给发起者、dApps、构建者和验证者。
4. 激励对齐： 确保参与者通过遵循机制最大化他们的效用，促进整体系统的健康。

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8. 系统分析方法

为了评估不同 MEV 重新分配机制的有效性，我们采用模拟建模、博弈论分析、敏感性分析和公平性与效率指标的系统分析方法。

8.1. 模拟建模

8.1.1. 目标

模拟建模旨在分析在控制条件下各种 MEV 重新分配机制对不同参与者效用的影响。

8.1.2. 方法论

• 初始化交易： 定义一组具有特定属性的交易 $T$ ，包括潜在 MEV 机会。

• 定义订单： 确定可能的交易订单 $\Sigma$ 并选择代表性排列进行分析。

• 实现重新分配函数： 应用不同的 $\phi$ 函数以代表不同的重新分配机制。

• 计算效用： 在每个机制和订单下计算每个参与者的效用 $U_X$。

• 比较结果： 通过比较结果评估哪些机制促进公平性和效率。

这种方法充分发挥了在控制环境中模拟和观察重分配策略的效果。

8.2. 博弈论分析

8.2.1. 目标

博弈论分析用于理解不同 MEV 重新分配方案下参与者的战略行为和激励。

8.2.2. 非合作博弈模型

• 参与者： 一组参与者 $X = \{ O, E, B, V, D, L2 \}$。

• 策略： 与交易排序、参与 MEV 提取和遵循重新分配协议相关的选择。

• 报酬： 由策略和实施的 MEV 重新分配机制所衍生出的效用 $U_X$。

• 均衡分析： 确定纳什均衡，在此情况下没有参与者可以通过更改策略单方面改善其效用。

此分析提供了有关不同重分配机制的稳定性和可持续性的深入见解。

8.3. 敏感性分析

8.3.1. 目标

敏感性分析评估重新分配机制对关键参数变化的稳健性。

8.3.2. 方法

• 参数变动： 改变关键参数，例如权重 $w_X$、成本 $C_X$ 和权益 $s_X$。

• 影响评估： 分析这些变化对效用 $U_X$ 和整体 MEV 分配的影响。

• 阈值识别： 确定系统行为发生显著变化的临界点，例如导致中心化的拐点。

此种分析帮助理解机制的韧性并优化参数选择。

8.4. 公平性与效率指标

8.4.1. 公平性指数 (FI)

公平性指数用于衡量参与者之间 MEV 分配的平等性：

$FI = 1 - \frac{\sum_{X} (R_X - \bar{R})^2}{N \times \bar{R}^2}$

其中：

• $\bar{R} = \frac{MEV_{\text{Extract}}(\sigma)}{N}$：每个参与者获得的 MEV 的平均值。

• $FI \in [0,1]$：值为 1 表示完美平等。

8.4.2. 效率指标 (EM)

效率指标评估所有参与者的总效用：

$EM = \sum_{X} U_X$

较高的 $EM$ 表示在最大化总效用方面系统更高效。

这些指标提供了比较和评估不同重分配机制的定量标准。

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9. 案例研究：MEV 重新分配机制模拟

为了阐明不同 MEV 重新分配机制的实际影响，我们提供了一个模拟案例研究。

9.1. 模拟设置

9.1.1. 交易与参与者

• 交易： 模拟一组 10 个交易，具有不同的价值、费用和潜在的 MEV 影响。

• 参与者： 包括发起者、提取者、构建者、验证者、dApps 和第二层解决方案，具有定义的效用和成本。

9.1.2. MEV 机会

• 定义的机会： 纳入特定的 MEV 机会，例如在两个去中心化交易所之间的套利和针对大额交易的潜在三明治攻击。

9.2. 场景

分析几个场景以比较不同重新分配机制的效果。

9.2.1. 基线场景

• 无重新分配： MEV 完全被提取者和构建者捕获，未向发起者、dApps 或验证者重新分配。

• 结果： 在没有任何重新分配的情况下评估参与者的效用 $U_X$ 以建立比较基线。

9.2.2. 比例重新分配

• 权重： 设置权重为 $w_O = 0.2$, $w_E = 0.2$, $w_B = 0.3$, $w_V = 0.1$, $w_D = 0.1$, 和 $w_{L2} = 0.1$。

• 结果： 计算每个参与者的 $R_X$ 和 $U_X$，观察比例分配如何影响效用。

9.2.3. 发起者中心的重新分配

• 返还率： 设置 $\gamma_i = 0.8$ ，为所有交易从中返回 80% 的 MEV。

• 结果： 大多数 MEV 返回发起者，评估其对发起者效用和整体公平性的影响。

9.2.4. 基于权益的重新分配

• 权益： 根据参与者的参与水平或持有情况定义权益 $s_O$、$s_E$、$s_B$、$s_V$、$s_D$ 和 $s_{L2}$。

• 结果： MEV 根据权益成比例分配，分析公平性和效率的影响。

9.3. 结果与分析

9.3.1. 效用与公平性

• 效用计算： 计算每个场景下每个参与者的效用 $U_X$。

• 公平性评估： 使用公平指数评估每个场景中 MEV 分配的平等性。

9.3.2. 效率

• 效率指标： 计算每个场景中的总效率 $EM$，确定整体系统性能。

• 权衡分析： 讨论不同重分配机制中观察到的公平性与效率之间的权衡。

9.4. 见解

• 重分配机制的重要： $\phi$ 的选择显著影响 MEV 的分配和参与者的激励。

• 保护发起者： 偏向发起者的机制可以减少他们的损失 $l_i$，并增加他们的效用 $U_O(t_i)$，增强用户满意度。

• 合作的潜力： 公平的重分配可能鼓励参与者间的合作，促进一个更健康和可持续的网络。

该案例研究展示了不同 MEV 重新分配策略的实际效果，并为设计有效的机制提供了信息。

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10. 实际实施考虑

实施 MEV 重新分配机制需要仔细考虑技术、治理和法律方面的因素。

10.1. 智能合约设计

10.1.1. MEV 重新分配合约

• 功能： 实现 $\phi^*$ 作为可执行的智能合约，自动根据预定义规则重新分配 MEV。

• 安全性： 确保合约能够有效防御攻击，如重入攻击或溢出漏洞，以维护信任和可靠性。

10.1.2. 透明性和可审计性

• 记录： 将 MEV 提取和分配事件记载在链上，以提供透明性。

• 验证： 允许第三方审计 MEV 计算和分配的正确性，促进问责。

智能合约在自动化和执行重分配机制中发挥着关键作用。

10.2. 治理机制

10.2.1. 利益相关者参与

• 投票系统： 使参与者参与关于参数如权重 $w_X$ 和比例 $\gamma_i$ 的决策。

• 激励对齐： 鼓励平衡所有参与者利益的政策，促进协作环境。

10.2.2. 动态调整

• 自适应政策： 根据网络状态（如拥堵水平或 MEV 活动）调整重新分配机制。

• 反馈循环： 利用公平性指数和效率指标等指标来制定调整决策并优化结果。

包容性的治理确保重新分配机制保持有效并与社区目标保持一致。

10.3. 合规性与法律考虑

• 合规监管： 确保 MEV 重新分配机制遵循相关法律与法规，例如反洗钱 (AML) 和了解你的客户 (KYC) 的要求。

• 伦理考虑： 处理与公平性、包容性和潜在负外部性相关的关注，维护区块链生态系统的完整性。

法律和伦理合规对重分配机制的可持续性和接受度至关重要。

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11. 调和战略视角

11.1. 价值重新分配

• 将价值重新分配给 dApps： 该机制允许 dApps 接收一部分 MEV，帮助其进行用户获取或增强服务。

• L2 之间的竞争： L2 可以通过采用使 dApps 和用户受益的机制来区别自己，符合为 dApps 创造更具吸引力的生态系统的目标。

11.2. MEV 上限

• 降低用户成本： 通过限制 MEV 提取和补偿用户损失，该机制防止用户成本的增加。

• 抑制过度提取： 惩罚和激励对齐措施减少有害的 MEV 行为，解决从用户提取价值的问题。

11.3. 取得平衡的目标

• 平衡重新分配和成本降低： 该机制在不增加用户成本的情况下重新分配价值，实现了两个视角的平衡。

• 激励对齐： 设计的 $\phi^*$ 确保 MEV 重新分配惠及发起者，且不促进过度提取，满足阐述的目标。

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12. 潜在挑战与缓解方案

12.1. 强制执行 MEV 上限

• 挑战： 提取者可能会尝试规避上限和惩罚。

• 缓解： 运用先进的检测算法，并在协议层面上加以限制，使规避变得困难。

12.2. 设置适当参数

• 挑战： 不正确的参数设置可能导致意想不到的后果。

• 缓解： 定期审查和调整参数，以根据实证数据和反馈进行改善。

12.3. 对创新的影响

• 挑战： 过度监管可能会抑制合法的 MEV 活动，对市场效率产生贡献。

• 缓解： 允许对不损害用户利益的 MEV 提取活动维持可接受的水平，同时促进有益活动。

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13. 结论

本文呈现的全面模型为理解和分析区块链系统中的 MEV 重新分配提供了系统框架。通过形式化参与者之间的互动并结合数学公式，我们评估了与各种重新分配机制相关的激励和结果。整合关键利益相关者的战略观点，我们扩展了模型，以平衡价值重新分配与降低用户成本的必要性。

我们的分析强调了设计促进公平和效率的政策和协议的重要性。通过平衡价值重新分配和成本降低，并通过诸如所提议的重新分配函数 $\phi^*$ 等机制对齐激励，我们可以减轻 MEV 的不利影响，并增强区块链生态系统的整体健康性。应用特定排序（ASS）成为 dApps 控制其订单流的强大工具，为减少 MEV 机会和改善用户经历提供了潜力。最终，从这一模型获得的见解可以指导更公平和高效区块链协议的开发，造福所有参与者。

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14. 未来方向

为了在本研究的基础上进一步发展，可以识别出几个未来研究和发展的领域：

14.1. 实证验证

• 数据收集： 收集 MEV 发生、交易排序和不同重新分配机制影响的真实数据。

• 模型校准： 根据现有区块链网络中观察到的行为对模型参数进行调整，以增强准确性和相关性。

14.2. 政策建议

• 协议调整： 建议对共识机制或交易处理规则进行修改，以支持公平的 MEV 重新分配。

• 监管指导： 为政策制定者提供有关管理 MEV 相关问题的见解，平衡创新与消费者保护。

14.3. 跨学科协作

• 经济分析： 纳入先进的经济模型以了解市场影响并优化激励。

• 加密解决方案： 探索诸如零知识证明的加密技术，以增强隐私并减少 MEV 机会。

• 博弈论扩展： 深入研究战略互动，包括合作博弈和时间上的重复互动。

通过追求这些方向，我们可以进一步完善我们对 MEV 动态的理解，并为区块链技术的发展做出贡献。

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附录

A. 数值示例

A.1. 设置

• 交易： 5 个具有不同 MEV 影响的交易。

• 参数：

  • $M_{\text{max}} = 10$ 单位
  • $\alpha = 0.5$
  • $\beta = 0.3$
  • $\lambda = 2$

A.2. 计算

• 提取的总 MEV： $MEV_{\text{Extract}}(\sigma) = 12$ 单位

• 超额 MEV： $E_{\text{excess}} = 12 - 10 = 2$ 单位

• 施加的惩罚： $\lambda \cdot E_{\text{excess}} = 2 \cdot 2 = 4$ 单位

• 重新分配：

  • $R_O = \alpha \cdot \sum_{t_i} l_i = 0.5 \cdot L$ (假设 $L = 6$ 单位) $R_O = 0.5 \cdot 6 = 3$ 单位
  • $R_E = (1 - 0.5 - 0.3) \cdot 12 - 4 = (0.2 \cdot 12) - 4 = 2.4 - 4 = -1.6$ 单位

A.3. 解释

• 负的 $R_E$： 表明由于惩罚，提取者承担了净损失，从而抑制过度 MEV 提取行为。

• 发起者获得补偿： $R_O = 3$ 单位，增加了他们的效用。

• 构建者和验证者： 根据 $\beta$ 获得 $R_B$ 和 $R_V$。

这个例子展示了所提出的重新分配函数 $\phi^*$ 如何有效地在惩罚过度提取的同时重新分配 MEV，从而保护发起者并对齐激励。

B. 符号和定义

• $u_i$： 交易 $t_i$ 的内在效用。

• $c_i$： 交易 $t_i$ 的成本（Gas费）。

• $l_i$： 交易 $t_i$ 的 MEV 提取损失。

• $r_i$： 交易 $t_i$ 的发起者收到的 MEV 重新分配金额。

• $MEV_{\text{Extract}}(\sigma)$： 给定交易排序 $\sigma$ 提取的总 MEV。

• $M_{\text{max}}$： 可提取 MEV 的最大可接受水平。

• $E_{\text{excess}}$： 超出 $M_{\text{max}}$ 的额外 MEV 提取。

• $\phi^*$： 与激励相容的 MEV 重新分配函数。

• $FI$： 公平指数。

• $EM$： 效率指标。

通过用精心设计的机制扩展 MEV 重新分配模型，我们实现了在价值重新分配和成本最低化之间的平衡，使激励得以对齐，从而惠及区块链生态系统中的所有参与者。

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关键要点- MEV 再分配需要仔细设计： 为了避免对用户产生负面影响， redistribution 机制必须透明和公平。

• 平衡利益至关重要： dApps、用户和网络的需求必须得到平衡，以实现整体效率和公平性。

• 可扩展性不应被忽视： 解决状态增长和提高吞吐量对减少对 MEV 提取的依赖至关重要。

• 利益相关者参与可以提升结果： 让所有参与者参与决策可以制定出更可接受和有效的政策。

• 原文链接： github.com/thogiti/thogi...
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