搜索者：MEV 生態領域的策略與生態系統

主流 MEV 策略類型：價值如何被捕捉？

MEV 策略的核心在於以毫秒為單位辨識鏈上可獲利狀態，並以最優順序完成交易。不同策略對應不同獲利來源，展現搜尋者生態的多元面貌。

1. 套利：利用價格差獲利

套利是 MEV 最早期且最基礎的策略。當 DEX 或跨鏈市場出現價格差異時，搜尋者會瞬間買進賣出，鎖定獲利。

常見方式包括：

• DEX 價格套利：運用 AMM 曲線差異進行計算與避險。
• 跨鏈套利：利用鏈間價格和流動性差異（需更複雜的橋接和模擬系統）。

2. 清算：借貸協議中的結構性機會

在 Aave、Maker 等協議中，抵押品價值下跌觸發清算門檻，清算人可獲得獎勵。搜尋者即時監控抵押率及預言機更新時機，爭奪清算權，獲利穩定但競爭激烈。

3. 三明治攻擊：利用用戶滑價獲利

三明治策略透過在用戶交易前後插入自身交易，利用 AMM 滑價賺取利潤。流程包括：

• 提前搶單
• 用戶執行原始交易
• 跟單交易捕捉滑價

儘管爭議頗多，三明治攻擊仍是鏈上獲利最高的 MEV 類型之一。

4. 時間套利：與時機相關的結構性機會

部分價格或費用變化具備週期性，搜尋者可利用這些時間窗口獲利，典型事件包括：

• 預言機更新（如 Chainlink、Pyth 的週期）
• 永續合約資金費率下次結算
• 區塊間狀態更新造成的暫時性不一致

此類策略更重視順序預估而非單純價格差，屬於進階 MEV 技術手段。

搜尋者核心技術堆疊：速度、預測與執行的融合

高階搜尋者不僅仰賴策略，更倚重強大的技術基礎設施來取得成功。

1. 基礎框架：Flashbots 與去中心化 MEV 系統

現代搜尋者主要依賴專用 MEV 基礎設施，包括：

• Flashbots Bundle——批量執行多筆交易，確保原子性，防止被複製跟單。
• MEV-Share——實現用戶與搜尋者利潤共享，強調隱私與公平。

這些工具能降低公開記憶池競爭成本，提升執行可靠度。

2. 數據層：記憶池監控與鏈上狀態模擬

資料處理能力幾乎決定搜尋者一切，關鍵技能包括：

• 監控記憶池中的大額訂單、套利路徑變化、Gas 競價戰。
• 透過本地節點模擬未來區塊狀態，預判策略可行性及搶跑風險。

模擬系統如同搜尋者的第二大腦，決定策略是否執行。

3. 執行層：高頻提交與 Gas 策略

在 MEV 領域，慢 10 毫秒就可能損失整天獲利。

執行層技術包括：

• 高頻批量提交，提升成功率
• 動態 Gas 競價模型，實時根據競爭調整
• 多路徑提交（不同建構者/中繼者），提高驗證者選擇機率

這些共同構成搜尋者的競爭壁壘。

搜尋者競爭如何推動市場演化？

搜尋者間的競爭推動市場不斷創新與新基礎設施的誕生：

這種競爭帶來：

• PBS（提議者-建構者分離）模型日趨成熟
• 建構者市場興起，專業團隊打造最優 MEV 區塊
• 反三明治及保護性交易機制普及（如 MEV-Blocker）
• 記憶池結構日益專業化與私有化

搜尋者競爭本身即是優化鏈上市場結構的核心驅動力。

為何搜尋者是 MEV 生態中最具創新性的角色？

搜尋者站在 MEV 金字塔頂端，引領策略迭代、技術創新甚至倫理討論。

主要原因包括：

• 策略創新週期極短，從發現到部署僅需數週
• 對新鏈上協議最敏感，每個新機制都可能成為 MEV 來源
• 高度自主的工程文化，搜尋者持續探索未開發市場結構
• 巨大利潤驅動下，在算力、資料獲取、演算法等方面競爭極為激烈

搜尋者不僅是逐利者，更是推動 DeFi 與 MEV 基礎設施加速發展的真正引擎。