공개 경매 vs. 비공개 경매: MEV(Maximal Extractable Value) 위한 경매 방식 선택

저자: Aleksei Adadurov, Sergey Barseghyan, Anton Chtepine, Antero Eloranta, Andrei Sebyakin, Arsenii Valitov (이메일: team@nuconstruct.xyz)

본 연구에서는 이더리움 네트워크 상의 최대 추출 가능 가치(MEV) 경매 시장을 위한 최적의 경매 설계 방식을 연구합니다. 세 개의 주요 오더플로우 제공업체에서 수집한 220만 건의 거래 데이터셋을 사용하여 세 가지 실증적 규칙성을 도출했습니다. 첫째, 추출된 가치는 우측 꼬리 부분에 집중된 로그정규분포를 따릅니다. 둘째, 경쟁 강도는 MEV 유형에 따라 크게 다릅니다. 셋째, 검색자들의 평가 가치 간의 연관성으로 인해 표준 수익 등가 정리가 성립하지 않습니다. 본 연구에서는 이러한 연관성을 가우시안 공통 요인으로 모델링하고, 입찰자 수 n 과 연관성 매개변수 ρ에 대한 세밀한 범위에서 5가지 경매 형식(1차 가격 밀봉 입찰, 2차 가격 밀봉 입찰, 영어식, 네덜란드 식 , 전액 지불 식 ) 에 대한 균형 입찰 전략과 예상 수익을 도출합니다.

요약

• 상위 1% 거래가 전체 수익의 68%를 창출합니다. 따라서 고액 거래에 대한 결제 방식 선택이 전반적인 수익 성과에 큰 영향을 미칩니다.
• 영어 및 SPSB 경매는 중간 정도의 제휴율( ρ = 0.5 ) 에서 네덜란드어 및 FPSB 형식을 14~28%로 압도적으로 지배하며, 입찰자 수가 적을 때는 최대 30%까지 지배합니다.
• 관찰된 뇌물 총액에 적용하면, 연계 격차는 표본 기간 동안 1천만 달러에서 1천8백만 달러에 달하는 수익 손실에 해당합니다.
• 새로운 비단조성: n 이 크고 ρ 가 높을 때, 수익은 제휴 매개변수 공간 내부에서 정점을 찍고 그 이후 감소하는데, 이는 거의 완벽한 상관관계가 경쟁적 지불을 유발하는 순서 통계 분포를 축소시키기 때문입니다.
• 제휴 마케팅을 고려하면 전액 유료 경매는 모든 표준 형식보다 지속적으로 저조한 성과를 보이며, FPSB 수익이 전액 유료보다 40~120% 더 높습니다. MEV 환경에서는 사용을 피해야 합니다.
• 결과는 MEV 유형 전반에 걸쳐 견고하며 연결 원칙은 110개의 (n, \rho) ( n , ρ ) 격자 셀 모두에 적용됩니다.

1. 전기차 시장에서 경매 방식이 중요한 이유는 무엇인가요?

이더리움 생태계에서 블록 생성자들은 매년 수천만 달러 상당의 최대 추출 가능 가치(Maximum Extractable Value, MEVA) 기회를 경쟁하는 검색자들에게 경매 방식으로 제공합니다. 이러한 경매는 거래 순서 지정으로 발생하는 잉여 이익이 수익성 있는 전략을 식별하고 실행하는 검색자와 거래 흐름 접근을 제어하는 주문 흐름 제공자 간에 어떻게 분배되는지를 결정합니다. 이러한 시장의 경제적 규모에도 불구하고, 메커니즘의 최적성, 즉 블록 생성자가 자신의 수익을 극대화하기 위해 어떤 경매 형식을 사용해야 하는지에 대한 문제는 상대적으로 주목을 받지 못했습니다.

이 질문은 여러 가지 이유로 결코 간단하지 않습니다.

1. 가치 집중 현상. 실증 분석 결과, MEV(Memory Exchange Value) 가치 평가는 로그정규분포를 따르며, 상위 1%의 거래가 전체 수익의 68%를 차지하는 것으로 나타났습니다. 가치 분포의 지니 계수는 0.933입니다. 가치가 이처럼 분포의 오른쪽 꼬리 부분에 집중될 경우, 고가 거래에 대한 결제 방식 선택이 전체 수익 성과에 큰 영향을 미치며, 일반적인 거래 처리 방식만 다른 결제 방식이라도 가장 중요한 드문 이벤트 처리 방식에서는 큰 차이를 보일 수 있습니다.
2. 이질적인 경쟁. 공개적으로 관찰 가능한 멤풀 정보를 악용하는 샌드위치 공격은 치열한 경쟁을 유발하며 평균 뇌물 비율이 95%를 넘어서는 것으로 나타나는데, 이는 탐색자들이 거의 모든 잉여 자금을 입찰에 쏟아붓는다는 것을 의미합니다. 반면, 무담보 차익거래와 청산은 탐색자 수가 적어 뇌물 비율도 67~68%로 낮습니다. 특정 경쟁 체제에 최적화된 단일 경매 형식은 일반적으로 다른 체제에서는 최적의 성능을 발휘하지 못하므로, MEV 시장의 메커니즘 설계는 획일적이기보다는 세분화되어야 합니다.
3. 제휴 관계. 표준 수익 등가성 논리는 이러한 환경에서 더 이상 적용되지 않습니다. 수익 등가성 정리는 입찰자들이 독립적인 사적 가치를 보유하고, 대칭적이며 위험 중립적이고, 목표물이 최고 가치 입찰자에게 할당될 때 모든 표준 경매 형식이 동일한 기대 수익을 산출한다는 것을 보여줍니다. 그러나 MEV(다중 거래소 가치) 평가는 제휴 관계를 가질 가능성이 있습니다. 시장 상황이 특정 탐색자에게 교차 DEX 차익 거래 기회를 가치 있게 만든다면, 모든 탐색자가 동일한 온체인 상태와 오프체인 가격 신호를 관찰하기 때문에 다른 탐색자에게도 가치 있게 만드는 경향이 있습니다. 제휴 관계가 존재하는 상황에서 연결 원칙은 엄격한 수익 순위를 예측합니다. 즉, 정직한 입찰 방식(영어식 및 2차 가격 밀봉 입찰)이 전략적 입찰 방식(1차 가격 밀봉 입찰 및 더치식)보다 우수한 성과를 보입니다.

2. 데이터

본 연구에서는 2024년 9월부터 2025년 8월까지의 이더리움 MEV 번들 거래 데이터를 libmev 데이터셋에서 추출했습니다. 원시 데이터는 Blink, Merkle, MEV Blocker라는 세 주요 경매 플랫폼을 통해 이루어진 총 220만 건의 거래와 약 1억 6,850만 달러 상당의 추출된 거래 가치를 포함합니다. 각 레코드에는 거래 해시, 블록 번호, MEV 유형, 블록 제안자에게 지급된 팁( 뇌물 ), 그리고 검색자가 보유한 이익이 포함되어 있습니다. 추출된 거래 가치 는 팁과 이익의 합으로 정의하며, 이는 블록 생성자에게 지불하기 전 검색자가 보유한 총 잉여 가치를 나타냅니다. 뇌물 비율은 추출된 가치 중 블록 생성자에게 지급된 비율을 의미하며, 뇌물 비율이 높을수록 검색자들이 잉여 가치를 포기하고 더 치열한 경쟁을 벌였음을 나타냅니다.

MEV 유형 및 시장 구조

이 데이터 세트는 거래를 샌드위치 공격, 무차별 차익거래(표적 지정 없는 블록 상단 DEX-DEX 차익거래), 백런, 청산의 네 가지 MEV 유형으로 분류합니다.

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샌드위치 공격과 무차익거래는 거래량과 거래액 모두에서 지배적인 위치를 차지합니다. 샌드위치 공격은 89만 1천 건의 거래를 통해 총 약 6,650만 달러의 가치를 창출했으며, 무차익거래는 91만 5천 건의 거래를 통해 5,260만 달러의 가치를 창출했습니다. 백런은 40만 6천 건의 거래를 통해 2,820만 달러의 가치를 가져왔고, 청산은 개별 거래에서 가장 큰 가치를 창출하지만 상대적으로 드물게 발생하여 5천 건 미만의 거래를 통해 총 2,120만 달러의 가치를 창출했습니다.

오른쪽 패널은 MEV 유형별 경쟁 강도에 상당한 이질성이 있음을 보여줍니다. 샌드위치 공격은 평균 뇌물 비율이 95%로 가장 높은데, 이는 해당 기회의 특성과 일치합니다. 즉, 공개된 멤풀에서 확인할 수 있고, 많은 탐색자가 동시에 감지할 수 있으며, 실행이 대부분 상품화되어 있다는 것입니다. 무담보 차익거래 및 청산 탐색자는 더 높은 잉여 이익(각각 67% 및 68%)을 보유하는데, 이는 보다 전문화된 인프라 또는 더 빠른 실행으로 인해 실질적인 경쟁자 수가 제한됨을 시사합니다. 백런은 그 중간에 해당하는 76%를 기록합니다.

이러한 유형 간 차이는 경매 이론적 분석에 직접적인 영향을 미칩니다. 유효 입찰자 수 (n ) 는 MEV 유형에 따라 달라지는데, 샌드위치 공격은 n 이 클 때, 청산 및 무담보 차익거래는 n 이 작을 때 나타납니다. 아래에서 살펴보듯이, 연결 격차와 제휴 프리미엄은 모두 n 이 작을 때 가장 크므로, 경매 형식 선택은 탐색자가 가장 많은 잉여를 보유하는 MEV 범주에서 가장 중요한 의미를 갖습니다.

가치 분포

최대우도추정법을 이용하여 추출된 값들을 통합하여 로그정규분포를 적용한 결과, 모수 추정값은 \hat{\mu} = 1.102 ^ μ = 1.102 및 \hat{\sigma} = 2.524 ^ σ = 2.524로 나타났다. \hat{\sigma} ^ σ 값이 큰 것은 MEV 기회의 극심한 분산을 반영한다. 로그 값의 표준편차는 2.5이며, 이는 잠재 신호가 표준편차만큼 상승하면 추출된 값이 e^{2.524} ≈ 12.5 배 증가 함을 의미한다.

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수익 집중도

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거래 금액 기준으로 상위 1%가 전체 수익의 68%를 차지하고, 상위 10%가 90%를 차지합니다. 이러한 집중 현상은 경매 설계에 실질적인 영향을 미칩니다. 즉, 메커니즘 선택이 수익에 미치는 영향은 소수의 고가 거래에 의해 좌우됩니다.

요약 통계

USDC에서 추출된 값에 대한 요약 통계는 다음과 같습니다.

몇 가지 특징이 두드러집니다. 평균 대 중앙값 비율이 엄청나게 큽니다. 평균($76.0)이 중앙값($3.01)보다 25배나 큰데, 이는 두꺼운 꼬리 분포의 전형적인 특징 입니다 . 청산 은 다른 유형 과 질적 으로 다릅니다 . 드물지만 개별적 으로 는 훨씬 더 큰 규모 입니다 ( 중앙값 $ 157 대 전체 샘플 의 경우 $ 3 ) . 이는 청산 이 ( n , ρ ) 매개 변수 공간 의 특정 영역 을 차지 한다는 것을 확인 시켜 줍니다 . 즉 , 낮은 n 값 , 잠재적 으로 높은 ρ 값 영역 , 이 영역 에서는 형식 선택 이 가장 중요 합니다 . 뇌물 비율 열은 경쟁 구도를 더욱 명확히 보여줍니다. 샌드위치 시장은 거의 완벽한 경쟁 시장(95%)인 반면, 무담보 차익거래와 청산은 낙찰자에게 상당한 잉여 이익을 남깁니다(67~68%). 건설업체 입장에서 뇌물 비율이 가장 낮은 MEV(다목적 에너지) 카테고리는 개선된 경매 방식을 통해 가장 큰 수익 증대를 기대할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 이는 더 나은 메커니즘을 통해 확보할 수 있는 잉여 이익이 더 많기 때문입니다.

3. 모델

본 연구에서는 단일 건설업체가 n 명의 경쟁 입찰자에게 MEV 추출 기회를 판매하려는 상황을 고려합니다. 각 입찰자 i 는 공통 로그정규분포에서 추출한 개인 가치 평가 v_i 를 가지고 있습니다. 우리는 다섯 가지 경매 형식을 비교합니다. 첫 번째는 1차 가격 밀봉 입찰(최고 입찰자가 낙찰, 낙찰자는 자신의 입찰가를 지불, 균형 상태에서는 입찰가 조정이 발생함), 두 번째는 2차 가격 밀봉 입찰(최고 입찰자가 낙찰, 낙찰자는 두 번째로 높은 입찰가를 지불, 정직한 입찰이 약하게 우세함), 두 번째는 영국식(입찰자가 한 명 남을 때까지 가격이 상승, 개인 가치 하에서는 정직한 입찰 포기가 우세함), 세 번째는 네덜란드식(입찰자가 수락할 때까지 가격이 하락, 모든 상관관계 구조에서 FPSB와 전략적으로 동일함), 세 번째는 전액 지불(결과와 관계없이 모든 입찰자가 지불함)입니다.

독립적인 개인 가치(IPV) 하에서 수익 등가 정리가 성립합니다. 모든 표준 형식은 예상 수익 E[v_{(2)}] E [ v ( 2 ) ] 를 산출합니다. 우리는 가우시안 공통 요인 모델을 통해 제휴 평가를 도입하여 독립성 가정을 완화합니다. 각 검색자 i 는 잠재 신호를 받습니다.

평가값은 v_i = \exp(\mu + \sigma z_i) v i = exp입니다. ( μ + σ z i ) . z_i \sim \mathcal{N}(0,1) z i ∼ N ( 0 , 1 ) 주변 분포이므로, 주변 분포 v_i \sim \text{Lognormal}(\mu, \sigma^2) v i ∼ Lognormal ( μ , σ 2 ) 는 모든 \rho ρ 에 대해 유지되어 소속 수준 간 비교에서 상관 효과를 분리할 수 있습니다. 매개변수 \rho \in [0,1) ρ ∈ [ 0 , 1 ) 는 소속 정도를 제어합니다. \rho = 0 ρ = 0은 IPV 사례를 복원하고, \rho \to 1 ρ → 1은 거의 공통된 값을 의미합니다.

MEV 시장에서 공통 요소 Z Z는 피해 거래 규모(샌드위치), 교차 DEX 가격 차이(차익거래) 또는 담보 부족(청산)과 같은 공유 정보를 포착하는 반면 \varepsilon_i ε i는 실행 효율성과 인프라의 차이를 반영합니다.

제휴 관계 하에서 진실한 입찰은 사적 가치 설정에서 영어 및 SPSB 경매에서 여전히 약하게 우세합니다. 즉, 둘 다 제휴 E[v_{(2)}] E [ v ( 2 ) ] 를 산출합니다. FPSB/네덜란드 방식에서는 입찰 결정 전에 정보가 전송되지 않으며 균형 입찰 함수가 변경됩니다. 높은 사적 가치를 관찰한 탐색자는 공통 요소를 통해 경쟁자도 높은 가치를 가질 가능성이 높다고 추론하므로 IPV 방식보다 경쟁이 더 치열해집니다. 이에 따라 탐색자는 덜 조정합니다. \beta_{\text{aff}}(v) > \beta_{\text{IPV}}(v) β aff ( v ) > β IPV ( v ) . 따라서 연계 원칙은 엄격한 수익 순위를 의미합니다. 영어 및 SPSB 경매는 네덜란드 및 FPSB 경매를 지배하고, 네덜란드 및 FPSB 경매는 다시 전액 지불 형식을 지배합니다. 세 가지 수준이 일치하는 경우는 ρ = 0 일 때뿐이며, 이는 독립성 하에서 수익 동등성을 회복합니다.

4. 수치 결과

우리는 n ∈ {2, 3, ..., 8, 10, 12, 15, 20} 및 ρ ∈ { 0.0 , 0.1 , ... , 0.9 } 범위 의 격자 에서 5 가지 경매 형식 모두 에 대한 예상 수익 을 시뮬레이션 합니다 . 각 셀 에는 10 ^ 6 개의 경매 추첨 이 있습니다. 이 격자 선택은 경험적으로 관련된 모든 시나리오를 포괄합니다. = 2$–$5$는 소수의 정교한 탐색자가 지배하는 청산이나 무차익거래와 같은 특수 MEV 유형에 해당하며, $n = 10$–$20$는 샌드위치 공격과 같이 경쟁이 더 치열한 범주를 나타냅니다.

수익 동등성 검증

IPV( ρ = 0 ) 조건 에서 수익 등가 정리(Revenue Equivalence Theorem)는 모든 표준 형식이 동일한 기대 수익을 산출해야 함을 요구합니다. 다음 표는 테스트된 모든 n 값 에서 0.2% 이내의 일치를 보여줍니다. 잔차는 N = 10^ 6 추출 에서 발생 하는 몬테카를로 샘플링 노이즈와 일치합니다.

절대 수익 수준은 n 이 증가함에 따라 급격히 증가합니다. n = 2 일 때 5.41달러에서 n = 10 일 때 79.72달러까지 증가합니다. 이는 경험적 MEV 분포의 두꺼운 꼬리 부분을 반영합니다. 10개의 독립적인 로그정규분포 표본을 추출하면 2차 통계량이 이미 분포의 가장 오른쪽 꼬리 부분에 도달하여 큰 기대 지불액을 생성합니다.

연계 원리 검증

ρ = 0.5 일 때, 시뮬레이션 결과는 연계 원리가 예측하는 엄격한 순위 관계를 확인시켜 줍니다. 다음 표의 다섯 번째 열은 연계 격차 = (Eng − FPSB) / FPSB를 나타내고, 마지막 열은 (FPSB − AP) / AP를 나타냅니다.

영어와 FPSB 간의 격차는 n 이 증가함에 따라 감소합니다( n = 2 일 때 27.7%에서 n = 10 일 때 14.0%로). 이는 경쟁이 심화될수록 연계 이점이 희석된다는 이론적 직관과 일치합니다. 입찰자가 많을수록 각 개인의 정보는 덜 중요해지고, 정보 통합 부족으로 인한 밀봉 입찰 방식의 수익 손실이 줄어듭니다.

n=5 에서 의 메커니즘 비교

또한, n= 5 명의 입찰자 가 참여하는 경매에서 각 제휴 수준별 예상 수익을 비교해 볼 것을 제안합니다.

상관계수 ρ = 0 일 때, 수익은 동일하게 유지됩니다. 즉, 모든 형식의 수익은 약 30달러입니다. 제휴가 증가함에 따라 세 가지 수익 수준은 분산됩니다. ρ = 0.5 일 때, 영어/SPSB는 59.87달러를 벌어들여 IPV 벤치마크보다 99% 높고, FPSB/네덜란드어는 51.10달러를 벌어들여 기준선보다 70% 높습니다. ρ = 0.5 일 때 영어/SPSB의 네덜란드어/FPSB 대비 우위는 17%이며, ρ = 0.8 일 때는 18%까지 증가합니다. 모든 유료 콘텐츠의 기준선은 약 30달러로 변동이 없습니다.

경제적 규모는 놀랍습니다. ρ = 0 에서 ρ = 0.5 로 이동 하면 두 형식 그룹 모두 수익이 거의 두 배로 증가합니다. 이러한 효과는 가우시안 코퓰라 모델의 공통 요소 Z 가 v_{(1)} v ( 1 ) 과 v_{(2)} v ( 2 ) 사이의 간격을 압축하기 때문에 발생합니다. 검색자의 가치가 양의 상관관계를 가질 때 두 번째로 높은 입찰자의 가치가 낙찰자의 가치에 더 가까워져 지불액이 증가합니다. ρ = 0.8 에서 영어/SPSB는 83.15달러에 도달하는데, 이는 IPV 기준선의 거의 세 배에 달하며, 이 입찰자 수에서는 제휴 프리미엄이 경쟁 효과를 지배한다는 것을 나타냅니다.

수익 및 제휴

수익 대 로(rho) 2214×1319 227KB

두 가지 주요 패턴이 나타납니다. n ≤ 8 n ≤ 8 의 경우 English/SPSB와 Dutch/FPSB 모두에 대해 수익이 단조롭게 증가하며 그 간 격차 가 확대됩니다. n = 2 n = 2 의 경우 English/SPSB 수익은 ρ = 0 일 때 $5.41에서 ρ = 0.9 일 때 $40.59로 증가합니다. 이는 v( 1 ) - v ( 2 ) 간극 의 축소에 의해 전적으로 발생하는 650% 증가입니다.

n ≥ 10 인 경우 수익은 ρ = 0.6–0.7 부근 에서 최고점 을 찍고 감소합니다. n = 20 일 때 English /SPSB는 ρ = 0.5 에서 $238로 최고점을 찍고 ρ = 0.9 에서 $ 171 로 떨어지는데 , 이는 IPV 벤치마크인 $186보다도 낮습니다. 이러한 반전은 거의 완벽한 상관관계로 인해 주문 통계량 간의 차이가 줄어들기 때문에 발생합니다. 모든 입찰자가 대략 같은 값을 관찰할 때 v_{(2)} v ( 2 )를 v_{(1)} v ( 1 ) 에 가깝게 만드는 경쟁 압력이 사라집니다. 더 정확하게는, 소속에 따른 v_{(2)} v ( 2 ) 는 \exp(\mu + \sigma(\sqrt{\rho}\,Z + \sqrt{1-\rho}\,\varepsilon_{(2)})) exp로 분해될 수 있습니다. ( μ + σ ( √ ρ Z + √ 1 − ρ ε ( 2 ) ) ) 여기서 \varepsilon_{(2)} ε ( 2 ) 는 두 번째로 큰 특이적 충격입니다. \rho \to 1 ρ → 1 일 때 특이적 분산 \sigma^2(1-\rho) \to 0 σ2 ( 1 − ρ ) → 0 이 되고 IPV 하에서 n n이 클 때 높은 v_{(2)} v ( 2 ) 를 생성하는 순서 통계량 분산이 붕괴됩니다. E[v_{(2)}] E [ v ( 2 ) ] 에 대한 순 효과는 단조롭지 않습니다. 처음에는 상관 관계가 v_{(1)} - v_{(2)} v ( 1 ) − v ( 2 ) 를 압축하여 도움이 되지만 결국에는 여러 독립적인 추출로 인한 오른쪽 꼬리 증폭을 제거하여 해를 끼칩니다.

수익과 경쟁

수익 대 n 2214×1321 246KB

ρ = 0 일 때(왼쪽 상단 패널), 세 선이 모두 일치하여 수익이 동일함을 시각적으로 확인할 수 있습니다. ρ 가 증가함에 따라 세 선은 점차 분리됩니다. ρ = 0.9 일 때(오른쪽 하단 패널), 극적인 교차점이 나타납니다. n ≥ 15 인 경우 IPV 벤치마크가 제휴 포맷을 추월하며, 극단적인 제휴 관계에서 발생하는 수익 역전 현상이 특정 n 값 의 결과가 아니라 체계적인 현상임을 확인시켜 줍니다. 이는 MEV 시장에 실질적인 의미를 갖습니다. 샌드위치 공격과 같이 경쟁이 치열한 분야에서는 많은 검색자가 유사한 기회를 포착하기 때문에, 상관관계 구조로 인해 단순한 IPV 모델이 예측하는 것보다 수익이 실제로 감소할 수 있습니다.

연계 격차

연계 격차( 영국/SPSB 예상 수익이 네덜란드/FPSB 예상 수익을 초과하는 비율)는 메커니즘 설계자에게 직접적인 조치를 취할 수 있는 지표입니다. 이는 다른 모든 설계 매개변수를 고정했을 때 건설업체가 오름차순 입찰 방식 대신 밀봉 입찰 방식을 선택함으로써 놓치는 수익을 측정하는 것입니다.

연결 간격 히트맵 1645×1017 140KB

다음으로 히트맵에서 네 가지 규칙성이 나타납니다.

(1) 비음수성. 간격은 그리드의 110개 셀 전체에서 비음수입니다. ρ = 0 일 때, 항목은 Monte Carlo 노이즈 및 수익 등가 예측과 일치하여 0 의 ± 0.5 % 이내에서 변동합니다. ρ > 0 인 경우, 간격은 엄밀히 양수입니다. 어떤 셀도 Monte Carlo 노이즈 플로어보다 더 크게 이론적 경계를 벗어나지 않으므로 전체 매개변수 공간에 걸쳐 연결 원칙이 명확하게 확인됩니다.

(2) ρ 의 혹 모양 . 고정된 n n 에 대해 간격은 먼저 ρ 에 따라 증가하고 작은 n n 의 경우 ρ = 0.7–0.8 ρ = 0.7 – 0.8 부근에서, 큰 n n 의 경우 ρ = 0.5–0.6 ρ = 0.5 – 0.6 부근에서 최고점에 도달한 다음 ρ = 0.9 ρ = 0.9 에서 감소합니다. 극단적인 소속감에서의 감소는 모든 평가가 공통 값으로 수렴하는 것을 반영합니다. 즉 , \rho \approx 1 ρ ≈ 1 일 때 v_{(2)}^{\text{aff}} v aff ( 2 ) 와 \beta_{\text{aff}}(v_{(1)}^{\text{aff}}) β aff ( v aff ( 1 ) ) 는 모두 동일한 공통 요소 Z Z 에 의해 구동되며 개방형 형식의 정보 이점은 사라집니다.

(3) n n 의 단조 감소. 고정된 \rho > 0 ρ > 0 의 경우, 차이는 n n 에 따라 감소합니다. \rho = 0.5 ρ = 0.5 에서 차이는 27.7%( n = 2 n = 2 )에서 17.2%( n = 5 n = 5 ), 14.0%( n = 10 n = 10 ), 9.8%( n = 20 n = 20 )로 감소합니다. 입찰자가 많아지면 경쟁으로 인해 이미 v_{(2)} v ( 2 ) 가 v_{(1)} v ( 1 ) 에 가까워지므로 개방형 형식으로 인한 추가 수익은 비례적으로 더 작아집니다.

(4) 현실적인 매개변수에 대한 안정적인 범위. MEV 시장과 가장 관련성이 높은 매개변수 범위( n ∈ [ 5 , 10 ] , ρ ∈ [ 0.3 , 0.7 ] ) 의 경우, 차이는 10~18%로 안정화됩니다. 이러한 안정성 은 실질적으로 중요합니다. 즉, 제작자는 포맷 선택이 중요하다는 결론을 내리기 위해 n 또는 ρ를 정확하게 추정 할 필요가 없습니다.

달러 환산. 백분율 차이를 달러 금액으로 환산하기 위해 관찰된 뇌물 총액에 적용했습니다. n = 5 , ρ= 0.5 일 때 , 관찰된 뇌물 총액 1억 130만 달러에 17.2%의 차이를 적용하면, 오름차순 경매 대신 밀봉 입찰 방식을 사용함으로써 약 1,740만 달러의 수익 손실이 발생함을 의미합니다. 보수적인 가정(n = 10 , ρ = 0.3 ) 에서도 9.9%의 차이는 1,000만 달러에 해당합니다. 이러한 추정치는 상한값으로 해석해야 합니다. 즉, 입찰자가 동일하고 구현 비용이 발생하지 않는다는 가정을 기반으로 합니다. 그럼에도 불구하고, 표본 기간 동안 1,000만~1,800만 달러의 차이는 건설업체가 입찰 방식 변경을 고려할 만한 상당한 동기를 부여합니다.

5. 경매 진행자를 위한 실용적인 비법

이론적 및 실증적 결과는 경매를 통해 수익을 극대화하려는 건설업체에게 구체적인 접근 방식을 제시합니다.

1. 상관계수 ρ > 0.2 이고 경매 진행자에 대한 신뢰도가 높으면 영어 또는 SPSB 방식을 사용하는 것이 좋습니다. 이것이 주요 권장 사항입니다. 긍정적인 연관성이 있는 경우, 연결 원칙에 따라 영어 및 SPSB 형식이 FPSB 및 네덜란드어 방식을 엄격하게 압도합니다. 상관계수 ρ = 0.5 일 때 14~28%의 이점이 있습니다. 지연 시간이 중요한 제약 조건일 경우 SPSB 방식이 영어 방식보다 유리합니다. 실시간 상승 시계 대신 단일 밀봉 입찰만 필요하기 때문입니다. 그러나 SPSB 방식은 허위 입찰에 취약하므로 검증 가능한 온체인 계약과 같이 메커니즘이 투명하게 구현된 경우에만 사용해야 합니다. 영어 경매 방식은 가격 공개를 통해 이러한 위험을 완화하지만 담합에 취약해집니다.
2. ρ ≈ 0 이거나 담합 위험이 높거나 지연 시간이 중요한 경우에는 FPSB 또는 더치 경매 방식을 사용하십시오. 거의 독립적인 상황에서는 수익 동등성이 유지되며, 형식 선택이 예상 지불액에 실질적인 영향을 미치지 않습니다. FPSB는 실시간 전략적 상호 작용을 제거하여 반복 참여자 간의 암묵적 담합 위험을 줄입니다. 이는 소수의 정교한 검색자들이 반복적으로 경쟁하는 MEV 시장에서 현실적인 우려 사항입니다. 더치 경매는 전략적으로 FPSB와 동일하며 속도 측면에서 이점을 제공합니다.
3. MEV 환경에서는 전액 지불 방식을 피해야 합니다. 대칭적인 IPV(입찰 결과와 관계없이 모든 참가자가 입찰가를 지불해야 하는 방식) 하에서는 이론적으로 수익이 동일하지만, 소속을 고려하면 시뮬레이션 결과 FPSB(Fulfillment by Project Board)의 수익이 전액 지불 방식보다 40~120% 더 높은 것으로 나타났습니다. 이 방식은 모든 참가자가 결과와 관계없이 입찰가를 지불하도록 요구하기 때문에 검색자들이 입찰가를 크게 낮추게 되고, 그로 인한 총 손실액이 낙찰에 실패한 참가자들의 기여분을 상쇄하고도 남습니다.
4. 서로 다른 MEV 유형에 서로 다른 메커니즘을 적용합니다. 경쟁 매개변수 (n , ρ ) 는 MEV 범주별로 현저하게 다릅니다. 샌드위치 공격은 n ≈ 10–20 , ρ 가 1 에 가까운 값을 보이며, 이는 높은 제휴 관계가 오히려 수익을 억제하는 수익 표면의 비단조 영역에 해당합니다. FPSB/Dutch 방식이 선호될 수 있으며, 반복 플레이로 인한 담합 위험이 가장 높습니다. 청산 및 무담보 차익거래는 n ≈ 2–5 , ρ 가 중간 정도 인 값을 보이며, 이는 연결 원칙이 개방형 형식에서 가장 큰 이득을 예측하는 매개변수 영역입니다. 서로 다른 MEV 유형을 서로 다른 메커니즘으로 라우팅하는 분할 접근 방식은 단일 균일 형식보다 우수한 성과를 낼 수 있습니다.

6. 제한 사항

본 논문은 입찰 참여자가 대칭적이라고 가정하는데, 이는 실질적 경쟁을 과대평가할 수 있습니다. 실질적 입찰 참여자 수 n 과 제휴 매개변수 ρ는 외생 변수로 취급됩니다. 균형 상태에서 입찰 방식의 변화는 더 많은 참여자를 유치하고 이러한 매개변수를 변화시킬 수 있습니다. 모델은 분석의 용이성을 위해 모든 MEV 유형을 통합하여 사용합니다. 향후 확장 방안으로는 유형별 매개변수를 추정하고 각 MEV 범주별로 수익 시뮬레이션을 별도로 수행하는 것이 있습니다. 로그정규분포를 사용한 것은 의도적인 단순화입니다. 실제 분포는 좌측 꼬리 부분에서 첨도가 약간 높으며, 네 가지 MEV 유형은 서로 다른 분포 매개변수를 가질 가능성이 높습니다. 달러 추정치는 건설업체가 오름차순 입찰 방식을 비용 부담 없이 구현할 수 있다고 가정하며, 밀봉 입찰 방식의 단순성을 뒷받침하는 지연 시간 및 통신 오버헤드는 고려하지 않았습니다.