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Meme币WIF暴涨背后:一位巨鲸被MEV套利的血泪史

2024.01.15

原文作者:Jito Foundation

原文编译:深潮 TechFlow

近期,Solana 上的 Meme 币 WIF 迎来暴涨。

似乎每一次 Meme 暴涨,大家都会羡慕那些提前捕捉消息或者吃到大肉的巨鲸和他们疯狂的盈利倍数;但事实证明,他们也并非稳赚不赔。

处在加密市场这个黑暗森林,风险对每位用户都是平等的。有时,比起羡慕,更多应该自省和引以为戒。

2024 年 1 月 10 日,一位巨鲸交易 WIF 时发生了一起重大交易失误,导致数百万美元资金流入套利机器人、Jito 验证者及其持币者之手。

这篇文章深入分析了这起事件的过程,展示了 Solana 上的 MEV(矿工可提取价值)是如何在短时间内产生巨额利润的。

2024 年 1 月 10 日,地址 5qYuZ9ZLShLB1MuV83xHRcTgVA9A5pUajnQUUcPbk3bf(zer 0x trading.sol)犯下了一个代价高昂的错误,将数百万美元从他们的手中转移到套利机器人、Jito 验证者及其持币者手中。

在一笔交易中,他们用 86, 739.1 SOL(价值约 860 万美元)兑换了 17, 225, 407.03 个 WIF(一个在 Solana 上流行的 Meme)。不幸的是,由于流动性很低,这个兑换占用了绝大部分的流动性,WIF 的价格从大约 0.14 美元上涨了 2800% ,达到 3.99 美元。随后,Solana 上的套利机器人蜂拥而至,捕捉套利机会,赚取数百万美元。

Meme币WIF暴涨背后:一位巨鲸被MEV套利的血泪史

WIF 的一分钟 K 线图

发生了什么?

在 241056629 Slot 插槽,zer 0x trading.sol 发出了一笔交易,对 Solana 上的 WIF 市场产生了巨大的价格影响。交易员 2Fa st 利用 Jito 的区块引擎发送一个捆绑包,以原子方式捕捉这种套利。该捆绑包是在 Figment 的验证器上执行的。 2Fa st 最终获得了 190 万美元的利润,向 Figment 的验证者和质押者总共提供了 890.42 SOL(89, 000 美元)。2Fa st 资金有限,最终没有捕获全部的套利机会。

编者注:bundle(捆绑)通常指的是一组合并在一起的交易。这种做法允许交易者同时执行多个交易,以优化他们的交易策略或利用市场的特定机会。slot(插槽)通常指的是特定的时间段或序列中的一个位置,用于处理交易或数据

在同一个区块中,pUEsyy 进行了一笔交易,通过 SOL→ BONK → WIF → SOL 进行了 WIF 的套利操作。他将 6.4 个 SOL 变成了 132.81 个 SOL。在接下来的几个区块中,大量的机器人涌入抢夺套利机会。

在 WIF 相关交易的后续 50 个区块(24 秒内)中,发生了以下情况:

  • 通过捆绑包向 Jito 验证者提供 2, 286.5 SOL

  • 从基础费用和优先费用中,验证者获得了 8.53 个 SOL 的费用

  • 在这段时间内, 13% 的总计算单元用于处理 WIF 相关交易

  • 54% 的 WIF 计算单元来自失败的交易

  • 44% 的 WIF 相关交易失败

  • 收入最高的三名验证者是:

  • Validator.com: 978.95 个 SOL

  • Figment: 890.42 个 SOL

  • Staking Facilities: 403.64 个 SOL

  • 由于这 50 个区块中有超过 500 笔触及 WIF 代币的交易,我将跳过每一笔套利交易的具体描述。如果你想更深入地了解,可以查看这个使用代码生成的电子表格。我强烈建议你浏览这些数据,因为有超过 572 笔 WIF 交易涉及 69 个独特的套利者,其中几个套利者赚取了超过十万美元。让我们通过几个图表来了解整体发生了什么,因为它最终为那些交易者、Jito-Solana 验证者及其质押者带来了极高的利润。

    数据观察

    Meme币WIF暴涨背后:一位巨鲸被MEV套利的血泪史

    在上图中,展示了每个插槽的捆绑包数量(只有在成功时才会上链)与非捆绑包成功和失败的数量。通过比较蓝色与红色的数据,我们可以看到大量利用捆绑包的套利者迅速做出反应。这里有一些间隙,当时的领导者没有运行 Jito-Solana,所以没有捆绑包落地。随着时间的推移,越来越多的机器人察觉到了这个机会,开始在 WIF 市场上完成更多的交易。

    Meme币WIF暴涨背后:一位巨鲸被MEV套利的血泪史

    上图包含了每个区块的计算单元的细分。验证者之间的计算单元以及专用于执行 WIF 交易的计算量(作为所有非投票交易的函数)之间存在差异。事实上,大约 13% 的无投票权计算总量花费在这些区块中与 WIF 相关的交易上。

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