MEV 搜索者（Searcher）的策略及生態系統

MEV 主流策略分類：價值如何被捕捉？

MEV 策略的核心目標，是在極短時間內識別鏈上的可獲利狀態，並以最佳順序執行交易。各種策略對應不同的利潤來源，展現 Searcher 生態的多元性。

1. 套利類：從價格偏差獲利

套利策略是最早期且最基礎的 MEV 策略。當不同 DEX 之間出現價格差異，或跨鏈市場價格不一致時，Searcher 會立即執行同步買賣以鎖定利潤。

常見套利方式包含：

• DEX 價差套利：運用 AMM 曲線的差異進行試算與對沖。
• 跨鏈套利：利用不同鏈的價格及流動性差異創造機會（需更複雜的橋接與預模擬系統）。

2. 清算類：借貸協議的結構性機會

在 Aave、Maker 等協議中，當抵押物價值下跌觸發清算門檻時，清算者可獲得獎勵。Searcher 透過即時監控抵押率和價格預言機的更新時點，搶奪清算權，通常利潤穩定但競爭激烈。

3. 三明治攻擊：利用用戶滑點獲利

三明治機制利用 AMM 的交易滑點，透過在用戶交易前後插入操作來獲利。

流程包含：

• 搶先下單（Front-run）
• 用戶執行原始交易
• 吃滑點的反向交易（Back-run）

雖然爭議性高，但也是鏈上利潤最高的 MEV 類型之一。

4. 時間套利：與時間相關的結構性機會

部分價格或費用變動具有週期性，Searcher 會利用這些時間窗口獲利，例如：

• 預言機更新時機（如 Chainlink、Pyth 的更新週期）
• 永續合約資金費率的下一次結算
• 區塊間狀態更新延遲造成的短暫不一致

這類策略強調時序估算而非傳統價格偏差，是更高階的 MEV 技巧。

Searcher 的核心技術堆疊：速度、預測與執行的綜合實力

高效能的 Searcher 不僅依賴策略，更仰賴完整且精準的技術堆疊支撐。

1. 基礎框架：Flashbots 與去中心化 MEV 系統

現代 Searcher 多建立於專業 MEV 基礎設施，包括：

• Flashbots Bundle —— 將多筆交易打包，確保原子性執行，防止被複製。
• MEV-Share —— 提供用戶與 Searcher 共享收益的新模式，強調隱私與公平。

這些工具降低公開 Mempool 的競爭成本，使交易執行更具可靠性。

2. 資料層：Mempool 監控與鏈上狀態預模擬

對 Searcher 而言，資料處理能力幾乎決定勝負。

關鍵能力包括：

• 監控 Mempool：追蹤用戶大額訂單、套利路徑變化、Gas 競價。
• 狀態預模擬（Simulation）：透過本地節點模擬未來區塊狀態變化，評估策略能否成功或是否被搶跑。

預模擬是 Searcher 的第二層大腦，決定策略是否執行。

3. 執行層：高頻提交與 Gas 策略

在 MEV 世界，慢 10 毫秒就可能失去一整天的利潤。

執行層技術包含：

• 高頻提交同一 Bundle，提高成功率
• 動態 Gas 競價模型：依競爭狀況調整出價
• 多路徑提交：透過多個 Builder、Relayer 提高被驗證者選中的機率

這些技術共同構成 Searcher 的核心競爭壁壘。

Searcher 之間的競爭如何推動排序市場演進？

Searcher 的競爭促使市場持續演化，並催生新基礎設施。

此競爭推動：

• PBS（Proposer-Builder Separation）模型成熟
• Builder 市場興起，由專業團隊打造最佳 MEV 區塊
• 反三明治與保護型交易機制（如 MEV-Blocker）普及
• Mempool 結構專業化與私有化

Searcher 之間的競爭本身，就是推動鏈上市場結構改進的重要動力。

為何 Searcher 是 MEV 生態中最具創新力的角色？

Searcher 位居 MEV 金字塔最前線，無論策略更新速度、技術迭代，甚至倫理爭議，都走在生態最前端。

原因包括：

• 策略創新週期極短，從發現到應用僅需數週
• 對鏈上所有新協議最敏感，新機制一上線即可能成為 MEV 新來源
• 高度自由的工程文化，促使 Searcher 持續探索未被利用的市場結構
• 龐大利潤誘因，推動算力、資料、演算法競爭全面升級

因此，Searcher 不只是尋找利潤的角色，更是推動 DeFi、MEV 基礎設施持續發展的真正加速器。