AlgorandのFCFSブロックチェーンでの価値最大化

最大抽出可能価値（MEV）の検索は、ブロックチェーンの世界でホットな話題になってるね、特に分散型金融（DeFi）が注目されるようになってから。イーサリアムみたいなネットワークでは、MEVの抽出は主にブロック提案者が取引をブロックに含めるためにもらう手数料に依存してる。でも、アルゴランドみたいな先着順（FCFS）のブロックチェーンでは、取引のタイミングを最適化することに焦点が移る、これは伝統的な金融における高速取引に似てるんだ。この記事では、アルゴランドをケーススタディとして、FCFSネットワークでのMEV抽出がどう機能するかを解説し、アービトラージの機会を検出するために開発されたアルゴリズムを紹介するよ。

#ブロックチェーンにおけるMEVの仕組み

ブロックチェーンでは、ブロックがマイニングされるたびに取引がその中に含まれる。この取引の順序は重要で、収益性に影響を与えることがある。MEVは、取引の順序を操作することを可能にする戦略を通じて得られる価値を指していて、取引を含めたり除外したり順序を変えたりすることができる。この価値抽出はブロック提案者だけに限らず、ネットワーク内の他のプレイヤーも悪用することができる。

DeFiの台頭は、特に中間業者なしで資産を取引できる分散型取引所（DEX）において、利益を得るためのさまざまな機会を生み出した。これらのプラットフォームはしばしば高い日々の取引量を持ち、利益を求めるプレイヤーが狙う大きなMEVの機会を生み出す。

#アルゴランド：その仕組み

アルゴランドは、瞬時の確定性と高い取引速度に重点を置いて作られたブロックチェーンプラットフォームだ。独自のコンセンサスメカニズムであるPure Proof-of-Stake（PPoS）を使用していて、アルゴランドのネイティブトークンであるALGOを1つ以上持っている人は誰でもネットワークに参加できる。イーサリアムとは違って、アルゴランドはマイニングや取引手数料からの固定報酬は提供してない。

アルゴランドのネットワークでは、約8,000取引を毎秒処理でき、新しいブロックはおおよそ3.3秒ごとに生成される。このシステムは約1,100のノードで構成されていて、他のブロックチェーンで発生する可能性のある問題、例えば混雑や遅い確認時間を克服できるように設計されてる。

#アルゴランドの分散型金融

分散型金融は、従来の金融機関が提供するさまざまなサービスを含んでいるけど、ブロックチェーン技術上で動いている。これらのサービスには、貸し出し、借り入れ、取引などが含まれてる。アルゴランドの場合、そのDeFiエコシステムはかなり活発で、トレーダー向けのさまざまなDEXがあるんだ。2023年末の時点で、アルゴランドのDeFiエコシステムはかなりの価値を持っていて、時間と共に安定性と成長を示してるよ。

アルゴランドにはいくつかのDEXがあり、ユーザーは流動性プールを使って直接トークンを取引できる。これらのプラットフォームは、従来の注文書ではなく、自動化されたマーケットメイカー（AMM）に頼ってるから、取引がより早くて効率的なんだ。

#アービトラージの機会を探す

アービトラージは、異なる市場で同じ資産を売買して価格差を利用する行為を指す。この行為は、暗号通貨市場を含む金融では一般的だ。アルゴランドのFCFS構造の場合、タイミングが超重要。目標は、これらの機会を迅速に特定して、他の人より先に行動することなんだ。

アービトラージの機会を見つけるために、DEX上の異なるプール間の価格の不一致を探るアルゴリズムが使われる。このアルゴリズムは、複数のトークンを含む取引のサイクルを調べて潜在的な利益をチェックし、最大のリターンを得られるための最良のルートを計算する。

#検出のアルゴリズム

検出プロセスは、資産のネットワークとそれが交換できるプールを設定するところから始まる。アルゴリズムは、始まりの資産と終わりの資産が同じである取引のサイクルを特定することで、潜在的な利益機会を生み出す。各サイクルについて、アルゴリズムは取引を実行するための異なる方法を探して、最も利益が出るルートを決定する。

一度アルゴリズムが機会を特定すると、他の取引によって関係するプールの状態が変わる前にどれくらいの時間があるかを考慮しなければならない。アルゴランドのFCFSネットワークでは、競合が行動する前に取引を正確に発行するタイミングが必要なんだ。

#テストの実施とデータ収集

アルゴリズムのパフォーマンスを評価するために、アルゴランドからの歴史的なデータセットが作成された。この際、ネットワークの状態更新を監視し、アービトラージの機会がどれくらい頻繁に発生するかを見るためにデータをプールした。関連する取引プールは平均して6ブロックごとに更新されるが、ほとんどのアービトラージ機会はそれが現れる同じブロック内で実行されることがわかったので、その後に行動するのは難しいんだ。

アルゴリズムの有効性は、制約のない設定と制約のある設定の両方で測定された。制約のないテストでは、最大利益を測るために自由に実行されることが許可された。制約のあるシナリオでは、アルゴリズムがどれくらい早く反応できるかを考慮する必要があった。

#MEV抽出に影響を与える主要要因

研究は、アルゴランドのFCFSネットワークでMEVを成功裏にキャッチするために影響を与えるいくつかの要因を明らかにした：

1. レイテンシー: 取引がネットワークを通じて伝播するのにかかる時間が重要。取引が競合の取引よりも早くブロック提案者に届けば、優先的に含まれる可能性が高くなる。

2. ネットワークトポロジー: ノードがどのように接続されているかは、取引が目的地に達するまでの速さに影響を与える。「よく接続された」中継地点、特に高額のステークを持つノードとの接続は、取引が優先される可能性を高める。

3. 取引手数料: 他の多くのブロックチェーンとは異なり、アルゴランドの取引手数料構造は、提案者が手数料に基づいて取引を並べることを奨励しないため、手数料レベルは優先順位にあまり影響を与えない。

4. 高額のステークを持つノードへの近さ: ブロックを提案する可能性が高いノードの近くにいることは、取引が最初に処理される可能性を大幅に高める。

#成功のための戦略

これらの発見を活用しようとするトレーダーは、取引のタイミングとネットワークのポジショニングを最適化することが鍵となる。ここにいくつかの実用的な戦略があるよ：

• ポジショニング: トレーダーは、高額のステークを持つノードと強い接続を持つ中継とつながるべき。これらのノードに近いと、取引が優先される助けになる。

• レイテンシーの最適化: 取引が伝播するのにかかる時間を短縮することは、ひどく影響を与える可能性がある。トレーダーは使用するネットワークを考慮し、レイテンシーが減少するネットワークの一部になることを目指すべき。

• リアルタイムモニタリング: プールの状態を継続的に監視することが重要で、機会は数秒で現れたり消えたりするからね。

#将来の方向性

今後、この研究はアービトラージ検出アルゴリズムをさらに洗練させて、さまざまなプールを含めてネットワークレベルで適用することを目指してる。アルゴランドのメインネットでより広範なテストを行って、高額のステークを持つノードの行動がMEV抽出の成功にどう影響するかを探る予定だよ。

機会を検出する能力を高め、取引戦略を最適化することで、アルゴランドネットワークの参加者はこの急速に展開する環境でMEVを成功裏にキャッチするチャンスを高めることができる。DeFiの風景が進化し続ける中で、プレイヤーがブロックチェーンエコシステムでの利益を最大化しようとする上で、働いているダイナミクスを理解することがますます重要になるね。

#結論

結論として、アルゴランドのMEVゲームはユニークな挑戦と機会を提供している。そのFCFS構造は、タイミングが全てで、迅速な行動が求められる。ネットワークのメカニクスを理解し、レイテンシーの最適化を行い、検出アルゴリズムを洗練させることで、トレーダーはこの競争が激しい環境で価値を捕らえるのに成功できる。今回の研究から得られた洞察を応用することで、参加者は戦略を強化し、アルゴランドブロックチェーンが提供する機会を最大限に活かすことができるよ。