Solana MEV Report: Trends, Erkenntnisse und Herausforderungen

Konkrete Erkenntnisse

• MEV funktioniert auf Solana aufgrund seiner besonderen Architektur und des fehlenden globalen Mempools anders als auf anderen Blockchain-Netzwerken. Out-of-Protocol-Mempools müssen unabhängig entwickelt werden. Damit sie effektiv funktionieren, muss ein erheblicher Teil des Netzwerk-Stakes sie einsetzen. Das stellt eine hohe technische und soziale Hürde dar.
• Jito setzte seinen öffentlichen Mempool im März 2024 aus und nahm dadurch erhebliche Umsatzeinbußen in Kauf. Dieser Schritt reduzierte schädliche MEV-Praktiken sofort. Die Entscheidung förderte jedoch auch alternative Mempools, denen es an Transparenz fehlt und von denen hauptsächlich eine ausgewählte Gruppe mit exklusivem Zugang profitiert.
• Memecoin-Trader sind besonders anfällig für Sandwich-Angriffe, da sie beim Handel mit illiquiden und hochvolatilen Assets hohe Slippage-Toleranzen festlegen. Diese Nutzergruppe bevorzugt Telegram-Trading-Bots, weil sie eine schnellere Ausführung und Echtzeitbenachrichtigungen bieten. Memecoin-Trader reagieren relativ unempfindlich auf Front-Running ihrer Trades.
• Der Stake Auction Marketplace (SAM) von Marinade Finance nutzt einen wettbewerbsorientierten Auktionsmechanismus. Validatoren bieten dabei in einem „Pay-for-Stake“-System direkt gegeneinander auf die Zuteilung von Stake. Das Programm steht in der Kritik, weil Validatoren, die Nutzer mit Sandwich-Angriffen attackieren, andere überbieten können. So sichern sie sich mehr Stake und vergrößern ihren Einfluss im Netzwerk.
• Ein Großteil der Sandwich-Angriffe auf Solana stammt aus einem privaten Mempool, den eine einzelne Organisation namens DeezNode betreibt. Ein wichtiger, von DeezNode betriebener Validator mit der Adresse HM5H6 …jdMRA hält derzeit 811.604,73 SOL an delegiertem Stake im Wert von etwa 168,5 Millionen US-Dollar. Der delegierte Stake dieses Validators stieg stark an: von 307.900 SOL am 13. November (Epoche 697) auf 802.500 SOL am 9. Dezember (Epoche 709). Seitdem hat sich das Wachstum stabilisiert. Bemerkenswert ist, dass 19,89 % dieses Stakes aus Marinades liquidem mSOL-Stake-Pool und nativen Delegationen stammen.
• Mehrere Betreiber von Solana-Validatoren haben öffentlich berichtet, lukrative Angebote zur Teilnahme an privaten Mempools erhalten zu haben. Dazu gehörten ausführliche Dokumente über Gewinnbeteiligungen und prognostizierte Einnahmen.
• Jito-Bundles sind die wichtigste Methode, mit der Searcher eine profitable Transaktionsreihenfolge sicherstellen. Die Daten von Jito erfassen jedoch nicht das gesamte Ausmaß der MEV-Aktivitäten. Insbesondere erfassen sie weder die Gewinne der Searcher noch Aktivitäten über alternative Mempools. Außerdem verwenden viele Anwendungen Jito für Zwecke außerhalb von MEV und umgehen Priority Fees, um die rechtzeitige Aufnahme ihrer Transaktionen sicherzustellen.
• Im vergangenen Jahr wurden mehr als 3 Milliarden Jito-Bundles verarbeitet, die insgesamt 3,75 Millionen SOL an Tips generierten. Diese Aktivität zeigte einen klaren Aufwärtstrend: von einem Tiefstand von 781 SOL an Tips am 11. Januar bis zu einem Höchststand von 60.801 SOL am 19. November.
• Der Arbitrage-Erkennungsalgorithmus von Jito analysiert alle Solana-Transaktionen, auch solche außerhalb von Jito-Bundles. Er identifizierte im vergangenen Jahr 90.445.905 erfolgreiche Arbitrage-Transaktionen. Der durchschnittliche Gewinn pro Arbitrage lag bei 1,58 US-Dollar. Die profitabelste einzelne Arbitrage brachte 3,7 Millionen US-Dollar ein. Insgesamt generierten diese Arbitragen Gewinne von 142,8 Millionen US-Dollar, davon 126,7 Millionen US-Dollar (88,7 %) in SOL.
• Der DeezNode-Mempool betreibt unter der Adresse vpeNAL..oax38b einen Sandwich-Bot. Interne Analysen von Jito zeigen, dass fast die Hälfte aller Sandwich-Angriffe auf Solana diesem einzelnen Programm zugerechnet werden kann. Innerhalb von 30 Tagen (7. Dezember bis 5. Januar) führte das Programm 1,55 Millionen Sandwich-Transaktionen aus und erzielte einen Gewinn von 65.880 SOL (13,43 Millionen US-Dollar). Der durchschnittliche Gewinn pro Angriff lag bei 0,0425 SOL (8,67 US-Dollar). Auf ein Jahr hochgerechnet würde das Programm 801.540 SOL Gewinn erwirtschaften. Im schlimmsten Fall für die Dezentralisierung des Netzwerks, bei dem 100 % der Gewinne reinvestiert werden, würde der Anteil am Netzwerk-Stake um 0,2 % steigen.
• Dieser Bot ist nur eines von vielen On-Chain-Programmen, die Sandwich-Angriffe ausführen. Unter sandwiched.me kannst du erkannte Sandwich-Angriffe auf Solana in Echtzeit verfolgen.
• Allowlists für Validatoren gelten weithin als letztes Mittel im Kampf gegen böswillige Akteure. Sie könnten eine teilweise zugangsbeschränkte und zensierte Umgebung schaffen, die dem dezentralen Ethos der Branche direkt widerspricht. In einigen Fällen könnte dieser Ansatz außerdem die Transaktionsverarbeitung verzögern und die User Experience verschlechtern.
• Sandwich-resistente AMMs sind experimentelle Designs, die auf traditionellen Constant-Product-AMMs aufbauen. Bei sr-AMMs wird kein Swap zu einem günstigeren Preis ausgeführt als dem Pool-Preis zu Beginn des Slot-Fensters. Dieser Mechanismus neutralisiert die Profitabilität von Sandwich-Angriffen effektiv. Ellipsis Labs veröffentlichte Plasma, eine geprüfte Referenzimplementierung eines Sandwich-resistenten AMM-Designs.
• Multiple Concurrent Leaders (MCL) bieten eine vielversprechende langfristige Lösung, um schädliches MEV zu reduzieren. Nutzer können damit ohne Verzögerungen zwischen Leadern wählen. Handelt Leader A böswillig, können Nutzer ihre Transaktionen an einen ehrlichen Leader B weiterleiten. Die Implementierung von MCL dürfte jedoch mehrere Jahre Entwicklungszeit erfordern.

Einführung

Maximal Extractable Value (MEV) bezeichnet den Wert, der sich durch die Manipulation der Transaktionsreihenfolge extrahieren lässt. Dazu zählen das Hinzufügen, Entfernen oder Neuordnen von Transaktionen innerhalb eines Blocks. MEV tritt in verschiedenen Formen auf, die jedoch eines gemeinsam haben: Sie hängen von der Transaktionsreihenfolge ab. Searcher – Trader, die On-Chain-Aktivitäten überwachen – versuchen, ihre Trades strategisch vor oder nach anderen Transaktionen zu platzieren, um Wert zu extrahieren.

Auf Solana funktioniert MEV anders als auf anderen Blockchain-Netzwerken. Das liegt vor allem an der einzigartigen Architektur und dem fehlenden globalen Mempool. Funktionen wie Turbine zur Verbreitung von Statusaktualisierungen und Stake-Weighted Quality of Service (SWQoS) zur Weiterleitung von Transaktionen prägen den Umgang mit MEV. Solanas schnelle, Streaming-basierte Blockproduktion kommt ohne externe Erweiterungen oder Out-of-Protocol-Auktionsmechanismen aus. Dadurch sind herkömmliche Ansätze für bestimmte MEV-Arten wie Front-Running nur eingeschränkt möglich. Um sich einen Vorteil zu verschaffen, betreiben Searcher eigene Nodes oder arbeiten mit Validatoren zusammen, die viel Stake halten und Zugriff auf den aktuellsten Blockchain-Status bieten.

MEV ist zu einem überladenen Begriff geworden, dessen genaue Definition umstritten ist. Entgegen der verbreiteten Annahme ist nicht jedes MEV schädlich. Aufgrund der verteilten und transparenten Natur von Blockchains gilt eine vollständige Beseitigung von MEV weithin als unwahrscheinlich. Netzwerke, die behaupten, MEV beseitigt zu haben, verfügen entweder nicht über genügend Nutzeraktivität, um Searcher anzuziehen, oder setzen Techniken wie eine zufällige Blockzusammenstellung ein. Diese scheint MEV zwar zu reduzieren, kann aber Spam begünstigen.

Sandwiching ist die MEV-Form, die am meisten Aufmerksamkeit erhält und Nutzern schadet. Bei dieser Strategie platziert ein Searcher eine Transaktion vor und eine weitere nach einer Zieltransaktion, um Wert zu extrahieren. Sandwiching ist für Searcher profitabel, erhöht jedoch die Transaktionskosten und verschlechtert die Ausführungspreise für normale Nutzer. Ein späterer Abschnitt behandelt Sandwiching ausführlich.

‍In diesem Bericht analysieren wir die aktuelle MEV-Landschaft von Solana. Er ist in vier Abschnitte gegliedert:

1. Solana-MEV-Zeitleiste: Beschreibt wichtige Ereignisse in chronologischer Reihenfolge und bietet Lesern, die mit der rasanten Entwicklung von MEV auf Solana weniger vertraut sind, wertvollen Kontext.
2. Formen von MEV: Untersucht die verschiedenen MEV-Formen, die heute auf Solana zu beobachten sind, anhand konkreter und detaillierter Beispiele.
3. Solana-MEV-Daten: Dieser Abschnitt präsentiert relevante, quantifizierbare und kontextbezogene Daten, um den aktuellen Umfang und die Auswirkungen von MEV auf Solana zu veranschaulichen.
4. Mechanismen zur MEV-Eindämmung: Untersucht Strategien und Mechanismen, mit denen schädliche MEV-Formen reduziert oder beseitigt werden sollen.

Die Abschnitte lassen sich am besten der Reihe nach lesen, funktionieren aber auch unabhängig voneinander.

Solana-MEV-Zeitleiste

Im Folgenden findest du eine Zeitleiste wichtiger Ereignisse rund um die MEV-Landschaft von Solana.

September 2021 bis April 2022 – Spam- und DDoS-Angriffe

NFTs waren der erste Sektor, der auf Solana deutlich an Zugkraft gewann. MEV im NFT-Bereich entsteht hauptsächlich bei öffentlichen Minting-Events, bei denen Teilnehmer um seltene oder wertvolle Assets konkurrieren. Diese Events schaffen plötzlich extreme Chancen für Searcher: Im Block vor einem Mint gibt es kein MEV-Potenzial, im unmittelbar folgenden Block dagegen erhebliches. Die Mechanismen für das Minting von NFTs gehörten zu den ersten Ursachen für massive Lastspitzen auf Solana. Spam-Transaktionen von Bots überlasteten das Netzwerk und führten zeitweise zu einem Stillstand der Blockproduktion.

Mitte 2022 – Einführung von Priority Fees

Solana führte eine optionale Priority Fee ein, die Nutzer in der Compute-Budget-Instruction angeben können, um ihre Transaktionen zu priorisieren. Dieser Mechanismus half, Netzwerküberlastungen zu reduzieren. Nutzer konnten in Zeiten hoher Aktivität für eine beschleunigte Verarbeitung bezahlen. Außerdem schuf er einen effizienteren Rahmen für Gebührenmärkte und verbesserte das Wirtschaftsmodell des Netzwerks.

Priority Fees wirken Spam entgegen, indem sie die Wettbewerbsdynamik verändern. Bots, die sich zuvor durch die schiere Menge an Transaktionen einen Vorteil verschafften, können nicht mehr allein mit Spam dominieren. Stattdessen richtet sich die Priorisierung auch nach den Gebühren, die Nutzer zu zahlen bereit sind.

August 2022 – Start des Jito-Solana-Clients

Jito hat sich zur standardmäßigen MEV-Infrastruktur von Solana entwickelt. Der Client soll die Erfassung von MEV demokratisieren und Rewards im gesamten Netzwerk gerechter verteilen. Wenn Leader den Jito-Validator-Client verwenden, werden ihre Transaktionen zunächst an den Jito-Relayer geleitet, der als Proxy-Router für Transaktionen dient. Dieser Relayer hält Transaktionen 200 Millisekunden lang zurück, bevor er sie an den Leader weiterleitet. Diese künstliche Verzögerung schafft ein Zeitfenster für Off-Chain-Auktionen über die Jito Block Engine. Searcher und Anwendungen reichen Bundles atomar ausgeführter Transaktionen zusammen mit einem in SOL angegebenen Tip ein. Jito erhebt auf alle Tips eine Gebühr von 5 %, wobei der Mindest-Tip 10.000 Lamports beträgt. Bundles lassen sich im Jito Bundle Explorer untersuchen. 

Dieser Ansatz reduziert Spam und verbessert die Effizienz von Solanas Rechenressourcen. Die Auktionen laufen Off-Chain, und nur der jeweilige Gewinner wird in den Block aufgenommen. Das ist wichtig, da fehlgeschlagene Transaktionen einen erheblichen Teil der Rechenressourcen des Netzwerks verbrauchen.

In den ersten neun Monaten blieb die Verbreitung des Jito-Solana-Clients unter 10 %, da die Netzwerkaktivität gering und die MEV-Rewards minimal waren. Ab Ende 2023 beschleunigte sich die Verbreitung deutlich und erreichte bis Januar 2024 einen Anteil von 50 %. Heute verwenden nach Stake gewichtet mehr als 92 % der Solana-Validatoren den Jito-Solana-Client. 

Januar 2024: Beginn der Memecoin-Saison

Anfang 2024 stieg die Netzwerkaktivität sprunghaft an. Memecoins wie Bonk und DogWifHat gewannen an Zugkraft. Dadurch stieg das Interesse der Searcher, und die MEV-Aktivität nahm deutlich zu. In dieser Zeit veränderte sich das Nutzerverhalten spürbar: Memecoin-Trader bevorzugen Telegram-Trading-Bots wie BonkBot, Trojan und Photon gegenüber herkömmlichen dezentralen Börsen oder Aggregatoren. Diese Bots bieten mehr Geschwindigkeit, Echtzeitbenachrichtigungen und eine intuitive textbasierte Oberfläche, die Privatanleger anspricht. Diese Trader legen bekanntermaßen hohe Slippage-Raten fest, um zeitkritische Trades zu priorisieren. Sie reagieren relativ unempfindlich auf Front-Running ihrer Trades.

März 2024: Jito setzt seine wichtigste Mempool-Funktion aus

Der Mempool von Jito gab Searchern ein Zeitfenster von 200 ms, um alle beim Leader eingehenden Transaktionen vorab einzusehen. Während seines Betriebs wurde dieses System häufig für Sandwich-Angriffe genutzt, was die User Experience deutlich verschlechterte. Um das langfristige Wachstum und die Stabilität des Netzwerks zu priorisieren, traf Jito die umstrittene Entscheidung, seinen Mempool auszusetzen. Dabei verzichtete das Unternehmen auf erhebliche Einnahmen. Der Schritt erhielt breite Unterstützung, stieß aber bei einigen bekannten Persönlichkeiten wie Mert Mumtaz und Jon Charbonneau auf Kritik.

Das größte Risiko dieser Entscheidung bestand darin, dass alternative Mempools die Funktionen von Jito nachbilden und dadurch schädlichere MEV-Formen ermöglichen könnten. Öffentliche Mempools verteilen MEV-Chancen gerechter und reduzieren Machtungleichgewichte im Netzwerk. Private, zugangsbeschränkte Mempools arbeiten dagegen ohne Transparenz und nutzen nur den wenigen Akteuren, die Zugang haben.

‍Mehrere Betreiber von Solana-Validatoren haben berichtet, lukrative Angebote zur Teilnahme an privaten Mempools erhalten zu haben.

Mai 2024: Ein neuer Transaktions-Scheduler

Im Rahmen des Updates auf Agave-Solana 1.18 verbesserte ein neuer Scheduler Solanas Fähigkeit erheblich, Transaktionen deterministisch zu ordnen. Der verbesserte Scheduler priorisiert Transaktionen mit höheren Gebühren zuverlässiger und erhöht so die Wahrscheinlichkeit, dass sie in einen Block aufgenommen werden. Der zentrale Scheduler erstellt einen Abhängigkeitsgraphen, den sogenannten „Prio-Graph“. Damit optimiert er die Verarbeitung und Priorisierung kollidierender Transaktionen über mehrere Threads hinweg.‍

Zuvor hatten Bots bei Arbitrage und anderen MEV-Aktivitäten einen Anreiz, den Leader mit Spam zu überfluten, um ihre Chancen auf eine erfolgreiche Ausführung zu erhöhen. Der stochastische Charakter des alten Schedulers führte zu Schwankungen bei der Platzierung von Transaktionen innerhalb eines Blocks. Der neue deterministische Ansatz reduziert diese Zufälligkeit, wirkt Spam entgegen und verbessert die Gesamteffizienz des Netzwerks.

Juni 2024: Marinade startet den Stake Auction Marketplace (SAM)

Der Stake Auction Marketplace (SAM) von Marinade Finance nutzt einen wettbewerbsorientierten Preisauktionsmechanismus. Validatoren bieten dabei in einem „Pay-for-Stake“-System direkt gegeneinander auf die Zuteilung von Stake. Diese Struktur motiviert Validatoren dazu, bis zu dem Höchstsatz zu bieten, den sie für profitabel halten. Das Programm steht in der Kritik, weil Validatoren, die Nutzer mit Sandwich-Angriffen attackieren, andere überbieten können. So sichern sie sich mehr Stake und vergrößern ihren Einfluss im Netzwerk. Marinade Labs schlug kürzlich vor, ein öffentliches Komitee zur Aufsicht über Delegationen einzurichten. mSOL von Marinade Finance ist nach Jito Solanas zweitgrößter Liquid-Staking-Token und Stake-Pool.

‍In Epoche 717 bieten Validatoren mit 0 % Staking-Provision und 0 % MEV-Provision den Stakern normalerweise einen APY von rund 9,4 %. Validatoren, die Out-of-Protocol-Methoden zur Umverteilung von Block-Rewards verwenden, bieten im Allgemeinen höchstens 10 % APY. Bei der SAM-Auktion von Marinade liegt der erfolgreiche APY dagegen bei 13,73 %. Die zehn höchsten Validatorgebote erreichen 18,27 % APY.

Diese Diskrepanz deutet darauf hin, dass diese Validatoren entweder irrational bieten und Verluste machen, ihre Gebote durch Stake-Delegationen der Solana Foundation subventionieren oder ihr Einkommen durch andere Quellen ergänzen, etwa durch MEV aus Sandwich-Angriffen auf Nutzer.

Dezember 2024: Wachsende Bedenken wegen neuer privater Mempools

Solana MEV wurde zu einem kontroversen Thema, nachdem das auf Solana spezialisierte Forschungsunternehmen Temporal öffentlich vor einer möglichen Zentralisierung des Netzwerk-Stakes gewarnt hatte. Dies löste eine breite Debatte aus und gab den Bemühungen neuen Auftrieb, Solanas MEV-Probleme anzugehen. 

Validatoren, die schädliches MEV extrahieren, erzielen einen unverhältnismäßig hohen Wert. Dadurch wächst ihr Stake schneller als der anderer Validatoren. Mit der Zeit können sie so mehr Einfluss im Netzwerk gewinnen. Das birgt Zentralisierungsrisiken für Solanas Validatorökonomie. Validatoren mit höheren Einnahmen können Stakern höhere Renditen bieten, mehr Stake anziehen und ihre Position weiter festigen.

Ein Großteil der Sandwich-Angriffe auf Solana stammt aus einem privaten Mempool, den eine einzelne Organisation namens DeezNode betreibt. Ein wichtiger, von DeezNode betriebener Validator mit der Adresse HM5H6 …jdMRA hält derzeit 811.604,73 SOL an delegiertem Stake im Wert von etwa 168,5 Millionen US-Dollar. Der delegierte Stake dieses Validators stieg stark an: von 307.900 SOL am 13. November (Epoche 697) auf 802.500 SOL am 9. Dezember (Epoche 709). Seitdem hat sich das Wachstum stabilisiert. Bemerkenswert ist, dass 19,89 % dieses Stakes aus Marinades liquidem mSOL-Stake-Pool und nativen Marinade-Delegationen stammen. Der Validator hält 0,2 % des gesamten Stakes, der derzeit 392,5 Millionen SOL beträgt. Damit liegt er nach Stake auf Rang 93 der gesamten Validatorgruppe und außerhalb der Supermajority-Gruppe.

Interne Analysen von Jito zeigen, dass außerhalb des Auktionsmechanismus von Jito immer mehr Sandwich-Angriffe stattfinden. Das deutet darauf hin, dass weitere Block Engines oder modifizierte Validator-Clients an Sandwich-Aktivitäten beteiligt sind.

Formen von MEV

Sehen wir uns die verschiedenen MEV-Arten auf Solana anhand konkreter Beispiele echter Transaktionen an. Im Folgenden findest du die heute am häufigsten auf Solana beobachteten MEV-Transaktionstypen.

Liquidationen

Wenn Kreditnehmer die erforderliche Besicherungsquote ihrer Kredite in Lending-Protokollen nicht einhalten, können ihre Positionen liquidiert werden. Searcher überwachen die Blockchain auf solche unterbesicherten Positionen und führen Liquidationen aus. Dabei zahlen sie einen Teil oder die gesamten Schulden zurück und erhalten als Reward einen Anteil der Sicherheiten. Liquidationen gelten als gutes MEV. Sie sind entscheidend für die Solvenz von Protokollen und tragen zur Stabilität des gesamten On-Chain-DeFi-Ökosystems bei.

Beispiel für eine Liquidationstransaktion

Diese Liquidation fand am 10. Dezember über Kamino statt, Solanas nach Liquidität und Nutzerbasis größtem Lending-Protokoll. Die Transaktion umfasste drei Schritte:

• Der Searcher leitete die Liquidation ein, indem er 10,642 USDC an die Kamino Reserve übertrug, um die Schuldenposition eines Nutzers zu decken.
• Im Gegenzug übertrug die Kamino Reserve die Sicherheit des Nutzers in Höhe von 0,05479 SOL an den Searcher.
• Der Searcher zahlte eine Protokollgebühr von 0,0013 SOL.

Zusätzlich zahlte der Searcher eine Priority Fee von 0,001317 SOL für die Transaktion. Daraus ergab sich ein Nettogewinn von 0,0492 USD.

Arbitragen

Arbitrage erhöht die Markteffizienz, indem sie Preise an verschiedenen Handelsplätzen angleicht und Preisunterschiede desselben Assets ausnutzt. Solche Chancen können innerhalb einer Chain, Chain-übergreifend oder zwischen zentralisierten und dezentralisierten Börsen auftreten (CEX/DEX-Arbitrage). Bei diesen Formen garantiert die Arbitrage innerhalb einer Chain Atomarität, da beide Seiten des Trades gemeinsam in einer einzigen Solana-Transaktion ausgeführt werden können. Chain- und plattformübergreifende Arbitrage erfordert dagegen zusätzliche Vertrauensannahmen.

Atomare Arbitrage ist die vorherrschende MEV-Form auf Solana. Das einfachste Beispiel entsteht, wenn zwei DEXs für dasselbe Handelspaar unterschiedliche Preise angeben. Dabei werden meist veraltete Quotes eines automatisierten Constant-Product-Market-Makers (xy=k) (AMM) ausgenutzt und der Trade in einem On-Chain-Limit-Orderbuch ausgeglichen. Dort haben Market-Maker ihre Quotes bereits an Off-Chain-Preisbewegungen angepasst.

Beispiel für eine Arbitrage-Transaktion

In diesem Szenario hat sich der Preis des SOL/USDC-Paars Off-Chain verändert. Deshalb aktualisiert ein Market-Maker auf Phoenix seine Quotes. Der Orca-AMM stellt seine Quotes dagegen weiterhin auf Basis eines veralteten Preises und schafft so eine Arbitrage-Chance für einen Searcher. Der Searcher kauft auf Orca 2,11513 SOL für 45 USDC und verkauft anschließend 2,115 SOL auf Phoenix für 45,0045 USDC. Damit erzielt er einen Gewinn von 0,00013 SOL (etwa 0,026 US-Dollar). Arbitrage-Transaktionen werden atomar ausgeführt, sodass Searcher keinen Bestand halten müssen. Das Hauptrisiko sind die Gebühren für rückgängig gemachte Transaktionsversuche.

Front-Running

Beim Front-Running erkennt ein MEV-Searcher die Kauf- oder Verkaufsorder eines anderen Traders im Mempool und platziert vor diesem Trader eine identische Order. So profitiert er von den Preisauswirkungen der Transaktion des Opfers.

Front-Running tritt auf, wenn ein Beobachter eine unbestätigte Transaktion bemerkt, die den Preis eines Tokens wahrscheinlich beeinflussen wird, und diese Information nutzt, bevor die ursprüngliche Transaktion verarbeitet wird. Diese Front-Running-Strategie ist unkompliziert und enthält nicht die komplexeren Abläufe anderer Methoden wie Sandwich-Angriffe.

Ein Searcher erfährt von einer ausstehenden Kauftransaktion, die sich positiv auf den Preis des Ziel-Tokens auswirken wird. Er bündelt seine eigene Kauftransaktion mit der Zieltransaktion. Seine Order wird vor dem Ziel zu einem niedrigeren Preis verarbeitet. Sobald die Zieltransaktion abgeschlossen ist, erzielt der Searcher einen Gewinn. Das Ziel erleidet dabei einen Verlust, da es wegen der Preisauswirkung der Kauftransaktion des MEV-Searchers zu einem höheren Preis kauft.

Back-Running

Back-Running ist das Gegenstück zu Front-Running und eine spezielle MEV-Strategie, die vorübergehende Preisungleichgewichte ausnutzt, die durch eine andere Transaktion entstehen und oft auf schlechtes Routing zurückgehen. Nachdem die Transaktion eines Nutzers ausgeführt wurde, gleichen Back-Running-Searcher die Preise zwischen Pools an. Dazu handeln sie dasselbe Asset und sichern sich einen Gewinn. Theoretisch hätte der Nutzer diesen Gewinn durch eine effizientere Ausführung seines Trades selbst erzielen können.

Beispiel für eine Back-Run-Transaktion

Dieser berühmte Back-Run fand am 10. Januar 2024 statt, als ein Nutzer in einer einzigen Transaktion DogWifHat (WIF) im Wert von 8,9 Millionen US-Dollar kaufte. Zu diesem Zeitpunkt wurde der WIF-Token zu 0,2 US-Dollar gehandelt und verfügte an allen On-Chain-Handelsplätzen zusammen nur über wenige Millionen US-Dollar Liquidität. Der Jupiter-Aggregator führte diese Transaktion über die begrenzte Liquidität in drei Pools aus. Dadurch entstand eine Preisspitze bis auf 3 US-Dollar.

Der Searcher führte den Back-Run mit einem Jito-Bundle aus und bot einen erheblichen Jito-Tip von 890,42 SOL (91.621 US-Dollar). Zunächst tauschte er über einen Concentrated-Liquidity-Pool von Raydium 703,31 SOL (72.368 US-Dollar) gegen 490.143,90 WIF-Token. Anschließend tauschte er diese WIF-Token über einen Raydium-V4-Liquiditätspool gegen 19.035,97 SOL (1.958.733 US-Dollar). Diese Abfolge brachte in einer einzigen Transaktion einen Nettogewinn von 17.442,24 SOL (1.794.746 US-Dollar). Alle Dollarbeträge entsprechen den Preisen zum Zeitpunkt der Transaktion.

Sandwich-Angriffe

Sandwich-Angriffe sind die berüchtigtste Form von toxischem MEV. Sie nutzen Trader aus, die Orders mit hohen Slippage-Toleranzen bei AMMs oder Bonding Curves platzieren. Trader legen hohe Slippage nicht fest, um schlechtere Preise zu akzeptieren, sondern um eine schnelle Orderausführung sicherzustellen. Memecoin-Trader, die nach den nächsten Assets mit 100-fachem Potenzial suchen, sind besonders anfällig für Sandwich-Angriffe. Beim Handel mit illiquiden, hochvolatilen Assets legen sie oft hohe Slippage-Toleranzen fest. Sandwiching verursacht für den End-Trader einen eindeutig negativen externen Effekt: Dieser Nutzer erhält den schlechtestmöglichen Ausführungspreis.

Ein typischer Sandwich-Angriff umfasst drei atomar gebündelte Transaktionen. Zunächst führt der Angreifer eine unprofitable Front-Run-Transaktion aus. Er kauft das Asset und treibt dessen Preis damit auf den schlechtesten Ausführungskurs, den die Slippage-Einstellungen des Opfers zulassen. Anschließend wird die Transaktion des Opfers zu diesem ungünstigen Kurs ausgeführt und treibt den Preis weiter nach oben. Zuletzt führt der Angreifer eine profitable Back-Run-Transaktion aus. Er verkauft das Asset zum erhöhten Preis, gleicht seinen anfänglichen Verlust aus und sichert sich einen Nettogewinn.

Beispiel für eine Sandwich-Angriffstransaktion

Dieser Angriff fand am 16. Dezember 2024 über ein bekanntes Programm für Sandwich-Angriffe statt (vpeNALD… Noax38b). Ein Searcher reichte diese Transaktionen als atomares Jito-Bundle ein und zahlte einen Tip von 0,000148 SOL (0,03 US-Dollar).

• Die Front-Run-Transaktion: Der Searcher zahlte 14,63 SOL, um 32,9 Millionen Token von Komeko zu kaufen, einem neu gestarteten Memecoin auf der Pump-Fun-Plattform.
• Die Transaktion des Opfers: Tauschte 0,33 SOL gegen 624.000 Komeko-Token.
• Die Back-Run-Transaktion: Der Searcher verkaufte 32,9 Millionen Komeko-Token für 14,65 SOL.

Folgende Merkmale zeigen, dass es sich um einen Sandwich-Angriff handelte:

• Der Unterzeichner der mittleren Transaktion unterscheidet sich von den Unterzeichnern der ersten und letzten Transaktion.
• Der in den ersten beiden Transaktionen gekaufte Token ist derselbe Token, der in der dritten Transaktion verkauft wird.
• Der gehandelte Token war ein neu geminteter, illiquider und hochvolatiler Pump-Fun-Token.

Der Searcher erzielte einen Nettogewinn von 0,01678 SOL, zum Zeitpunkt der Transaktion etwa 3,35 US-Dollar.

Solana-MEV-Daten 

Dieser Abschnitt bewertet die aktuelle MEV-Landschaft auf Solana anhand öffentlich verfügbarer Daten. Zunächst untersuchen wir die Leistungskennzahlen von Jito. Danach betrachten wir die Anzahl zurückgesetzter Transaktionen und schlüsseln die Rentabilität von Arbitrage auf. Abschließend zeigt eine Fallstudie das Verhalten und die Rentabilität eines bekannten Sandwich-Bots.

Jito

Jito Bundles sind die wichtigste Methode, mit der Searcher eine profitable Reihenfolge von Transaktionen sicherstellen. Die meisten Jito Tips entstehen durch die Nachfrage nach den vordersten Positionen eines Blocks. Nutzer wollen dort als Erste einen Token kaufen oder eine Gelegenheit nutzen. Jito-Daten bilden jedoch nicht das gesamte Ausmaß der MEV-Aktivitäten ab. Insbesondere erfassen sie weder die Gewinne von Searchern noch Aktivitäten über alternative Mempools. Außerdem nutzen viele Anwendungen Jito für Zwecke außerhalb von MEV. Sie umgehen dabei Priority Fees, um Transaktionen rechtzeitig in einen Block aufzunehmen.

Daten zu Überweisungen an acht festgelegte Jito-Tip-Konten zeigen, dass im vergangenen Jahr mehr als 3 Milliarden Bundles verarbeitet wurden. Dabei entstanden insgesamt 3,75 Millionen SOL an Tips. Die Aktivität stieg deutlich: von einem Tiefstand von 781 SOL an Tips am 11. Januar bis zu Höchstständen von 60.801 SOL beziehungsweise 60.636 SOL am 19. und 20. November. Im dritten Quartal verlangsamte sich die Entwicklung spürbar. Am 7. September fielen die Tips auf einen Tiefstand von 1.661 SOL. Vor Dezember 2023 waren die Tip-Werte im Vergleich zum starken Wachstum im Jahr 2024 vernachlässigbar.

‍Das Volumen der über Jito verarbeiteten Bundles ist im Laufe des Jahres 2024 kontinuierlich gestiegen. Am 21. Dezember erreichte es mit 24,4 Millionen Bundles seinen Höchststand. Dabei gab es zwei deutliche Wachstumsschübe. Der erste trat zwischen Mai und Anfang Juli auf. Die tägliche Zahl der Bundles vervierfachte sich von etwa 3 Millionen auf 12 Millionen, wahrscheinlich als Reaktion auf Probleme mit der Netzwerkauslastung. Der zweite Schub folgte von November bis Dezember. Das tägliche Bundle-Volumen verdoppelte sich von rund 12 Millionen auf einen Höchststand von 24 Millionen.

‍Die Anzahl der Konten, die Jito nutzen, entwickelte sich ähnlich stark. Zu Jahresbeginn gab es etwa 20.000 tägliche Tip-Zahler. Am 10. Dezember erreichte ihre Zahl mit fast 938.000 ihren Höchststand. Besonders stark war das Wachstum von 21.000 Anfang März auf 135.000 Mitte April, also um das Sechsfache. Ein weiterer deutlicher Anstieg erfolgte von 208.000 im Oktober auf 703.000 zum Monatsende, also um das 3,4-Fache. 

‍Die Verbreitung des Jito-Solana-Clients unter Validatoren nahm im Jahr 2024 stetig zu. Dadurch wurden Jito Bundles für die schnelle Aufnahme von Transaktionen effektiver. Zu Jahresbeginn entfielen auf Validatoren mit dem Jito-Solana-Client 189,5 Millionen gestakte SOL. Das entsprach 48 % des gesamten Stakes im Netzwerk. Anfang 2025 war dieser Wert auf 373,8 Millionen gestakte SOL und damit auf 92 % des gesamten Stakes gestiegen.

Zurückgesetzte Transaktionen

Ein erheblicher Teil der Transaktionen auf Solana entfällt auf Spam im Zusammenhang mit der MEV-Extraktion. Das Verhältnis zwischen zurückgesetzten und erfolgreichen Transaktionen zeigt Muster, die auf konkurrierende MEV-Bots beim Ausnutzen von Arbitragemöglichkeiten hindeuten.

Spam stellt eine große Herausforderung dar, da er viele zurückgesetzte Transaktionen verursacht. Bei MEV gilt das Prinzip „Alles oder nichts“: Nur eine Transaktion kann eine bestimmte Gelegenheit nutzen. Doch selbst nachdem diese Gelegenheit genutzt wurde, verarbeiten Leader häufig weitere Transaktionen, die dasselbe versuchen. Diese zurückgesetzten Transaktionen verbrauchen dennoch wertvolle Rechenressourcen und Netzwerkbandbreite. Der Wettbewerb der Searcher um die niedrigste Latenz verschärft das Problem zusätzlich. Er flutet das Netzwerk mit doppelten Transaktionen und verursacht in Extremfällen Überlastungen und eine schlechtere Nutzererfahrung. Wegen der niedrigen Transaktionskosten auf Solana behält zurückgesetzter Arbitrage-Spam einen positiven Erwartungswert. Durch die Ausführung solcher Trades in großem Maßstab können Trader langfristig trotz einzelner Fehlschläge Gewinne erzielen.

Zurückgesetzte Transaktionen erreichten im April 2024 ihren Höchststand und machten 75,7 % aller Non-Vote-Transaktionen aus. Nach der Einführung wichtiger Updates, darunter der zentrale Scheduler von Agave 1.18, sank dieser Anteil deutlich. Der neue Scheduler verbesserte die deterministische Reihenfolge von Transaktionen innerhalb der Banking Stage und verringerte dadurch die Wirksamkeit von Spam.

Rentabilität von Arbitrage

Der Arbitrage-Erkennungsalgorithmus von Jito analysiert alle Solana-Transaktionen, auch außerhalb von Jito Bundles. Im vergangenen Jahr identifizierte er 90.445.905 erfolgreiche Arbitrage-Transaktionen. Der durchschnittliche Gewinn pro Arbitrage betrug $1,58. Die profitabelste einzelne Arbitrage erzielte $3,7 Millionen. Insgesamt generierten diese Arbitragen Gewinne von $142,8 Millionen. Davon waren $126,7 Millionen (88,7 %) in SOL denominiert.

Fallstudie: Vpe-Sandwich-Programm

DeezNode betreibt unter der Adresse vpeNAL..oax38b einen Onchain-Sandwich-Bot als Teil seiner alternativen Mempool-Aktivitäten. Dieses äußerst aktive Programm ist zuletzt durch groß angelegte Sandwich-Angriffe auf Nutzer bekannt geworden.

Interne Analysen von Jito zeigen, dass fast die Hälfte aller Sandwich-Angriffe auf Solana auf dieses eine Programm zurückzuführen ist.

Innerhalb eines Zeitraums von 30 Tagen, vom 7. Dezember bis zum 5. Januar, führte das Programm 1,55 Millionen Sandwich-Transaktionen aus. Das entspricht durchschnittlich etwa 51.600 Transaktionen pro Tag bei einer Erfolgsquote von 88,9 %. Das Programm erzielte einen Gewinn von 65.880 SOL ($13,43 Millionen), also ungefähr 2.200 SOL pro Tag. Die vom Programm gezahlten Jito Tips beliefen sich auf insgesamt 22.760 SOL ($4,63 Millionen), durchschnittlich rund 758 SOL pro Tag. Die durchschnittliche Rentabilität einer Sandwich-Transaktion betrug 0,0425 SOL ($8,67).

Die meisten betroffenen Transaktionen waren über Raydium ausgeführte Swaps. Von den 20 am häufigsten von Sandwich-Angriffen betroffenen Token wurden 16 auf Pump Fun erstellt. Sie sind an personalisierten Token-Mint-Adressen mit der Endung „pump“ zu erkennen.

Der Vpe-Sandwich-Bot ist eines von vielen Onchain-Programmen, die Sandwich-Angriffe ausführen. Unter sandwiched.me kannst du erkannte Sandwich-Angriffe auf Solana in Echtzeit verfolgen.

Auf ein Jahr hochgerechnet wird dieses Programm laut den Gewinndaten vom Dezember voraussichtlich einen jährlichen Gewinn von 801.540 SOL erzielen. Im schlimmsten Fall für die Dezentralisierung des Netzwerks würden 100 % dieser Gewinne erneut in die Validatoren des alternativen Mempools investiert. Ihr Anteil am Netzwerk-Stake würde dann um 0,2 % steigen, sofern der gesamte Netzwerk-Stake unverändert bleibt.

Dieses Worst-Case-Szenario ist aus mehreren Gründen unwahrscheinlich. Erstens verzeichnet das Netzwerk derzeit eine Aktivität nahe dem Rekordniveau. Zweitens ist davon auszugehen, dass Searcher und Betreiber des Pools einen Teil ihrer Gewinne auszahlen lassen, statt alle Erträge erneut zu investieren.

Mechanismen zur Eindämmung von MEV

Erhebliche Ressourcen flossen in die Untersuchung verschiedener Mechanismen, die MEV eindämmen oder neu verteilen sollen. Allgemeine Lösungen außerhalb des Protokolls werden zunehmend in Anwendungen und Infrastruktur integriert, um die Onchain-Angriffsfläche für MEV zu minimieren. Dazu gehören:

Validator-Allowlists

Ein Vorschlag sieht vor, dass Staker, RPC-Anbieter und andere Validatoren jene Validatoren sozial ausschließen, die bei Sandwich-Angriffen ertappt wurden. Dazu würden sie deren Leader-Slots ignorieren. Allowlists gelten jedoch weithin als letztes Mittel. Da Leadern vier aufeinanderfolgende Slots zugewiesen werden, könnte dieser Ansatz die Verarbeitung von Transaktionen um mehrere Sekunden verzögern. Das würde die Nutzererfahrung beeinträchtigen. Noch kritischer ist das Risiko, dass Allowlists eine teilweise genehmigungspflichtige und zensierte Umgebung schaffen. Das widerspricht direkt dem dezentralen Ethos der Blockchain-Branche. Außerdem besteht bei solchen Systemen immer die Gefahr, ehrliche Validatoren irrtümlich auszuschließen und dadurch das Vertrauen in das Netzwerk sowie die Beteiligung daran zu schwächen.

Unabhängige Entwickler und Anwendungen können außerdem eigene Allow- oder Denylists für Validatoren erstellen. Der sendTransaction-Methode im Helius Node.js SDK unterstützt diese Funktion.

Dynamische Slippage + MEV-Schutz

Die Verwaltung von Slippage war für Nutzer traditionell schwierig und mühsam. Sie mussten die Einstellungen manuell an die jeweils gehandelten Token anpassen. Bei volatilen oder illiquiden Token ist das besonders aufwendig. Die passenden Slippage-Einstellungen für stabile Assets wie Liquid-Staking-Token oder Stablecoins unterscheiden sich deutlich von denen für Memecoins.

Im August 2024 führte Jupiter Aggregator, die beliebteste Handelsplattform für Privatanleger auf Solana, dynamische Slippage ein. Dieser algorithmische Mechanismus optimiert Slippage-Einstellungen in Echtzeit. Er nutzt verschiedene Heuristiken, um für jeden Trade den idealen Slippage-Grenzwert zu berechnen. Dabei berücksichtigt er unter anderem:

• Aktuelle Marktbedingungen
• Die Arten der gehandelten Token, zum Beispiel stabile Paare im Vergleich zu volatilen Memecoins
• Die Pools oder Orderbücher, über die der Trade geleitet wird
• Die maximale Slippage-Toleranz des Nutzers

Die Heuristiken optimieren den Trade mit möglichst geringer Slippage auf eine erfolgreiche Ausführung und reduzieren so den Spielraum für MEV-Extraktion.

Der MEV-Schutzmodus wird bei dezentralen Börsen und Telegram-Trading-Bots immer üblicher. Ist er aktiviert, werden Nutzertransaktionen ausschließlich an Jito Block Engines geleitet. Das senkt das Risiko von Sandwich-Angriffen deutlich. Dieser Schutz führt jedoch zu leicht höheren Transaktionsgebühren. Einzelberichte deuten darauf hin, dass viele Nutzer von Telegram-Bots den MEV-Schutz nicht aktivieren, selbst wenn er angeboten wird. Für sie zählt vor allem, dass ihre Transaktion schnell aufgenommen wird. Daher priorisieren sie Geschwindigkeit gegenüber einem geringeren Risiko von Sandwich-Angriffen.

RFQ-Systeme

RFQ-Systeme gewinnen auf Solana an Bedeutung. Sie ermöglichen es professionellen Market Makern, Orders zu erfüllen, statt sie über Onchain-AMMs oder Orderbücher auszuführen. Diese Systeme verwenden signaturbasierte Preise und ermöglichen so Berechnungen außerhalb der Chain. Die Preisfindung erfolgt offchain, während nur die endgültige Transaktion onchain aufgezeichnet wird. Beispiele sind:

‍Kamino Swap

eine intent-basierte Handelsplattform, die Slippage und MEV eliminieren soll. Kamino nutzt das Pyth Express Relay, um Swap-Anfragen an ein Netzwerk von Searchern zu senden. Diese konkurrieren in einer Auktion um die Ausführung der Transaktion. Der Gewinner bietet den besten Ausführungspreis und zahlt dem Nutzer einen Tip. Wenn sich Arbitragemöglichkeiten ergeben, können Searcher Trades zu noch besseren Preisen als angefragt ausführen und so einen Handelsüberschuss erzielen. Nutzer behalten diesen Überschuss aus ihren Transaktionen und erhalten dadurch einen höheren Ausführungswert.

‍JupiterZ (Jupiter RFQ)

Seit Dezember ist JupiterZ standardmäßig für alle Swaps auf Jupiter aktiviert. Dadurch können Swaps automatisch den besten Preis zwischen der standardmäßigen Onchain-Routing-Engine von Jupiter und dem RFQ-System auswählen. Mit RFQ profitieren Nutzer von Trades ohne Slippage oder MEV, da sie direkt mit Offchain-Market-Makern ausgeführt werden. Außerdem übernehmen die Market Maker die Priority Fee der Transaktion. Die Transaktionen sind zudem CU-effizient und benötigen keine komplexe Routing-Logik.

‍RFQ-Systeme eignen sich besonders für häufig gehandelte Token, die auf CEXs gelistet sind. Bei neueren, wenig liquiden und sehr volatilen Onchain-Assets sind sie jedoch weniger effektiv. Leider sind genau diese Trades am stärksten von MEV-Ausnutzung bedroht. Ein weiterer Nachteil: Die Liquidität wird offchain verlagert, wodurch die Komponierbarkeit sinkt.

Sandwich-resistente AMMs

Sandwich-resistente AMMs (sr-AMMs) sind experimentelle Designs, die auf herkömmlichen AMMs mit konstantem Produkt (xy=k) aufbauen. Bei sr-AMMs wird kein Swap zu einem günstigeren Preis als dem Poolpreis zu Beginn des Slot-Fensters ausgeführt. Dieser Mechanismus neutralisiert effektiv die Rentabilität von Sandwich-Angriffen.

sr-AMMs verwalten Trades über Slot-Fenster. Swaps innerhalb eines Slot-Fensters wirken sich asymmetrisch auf Kauf- und Verkaufsorders im Pool aus:

• Bei der Ausführung einer Kauforder steigt der Briefkurs im Pool entlang der xy=k-Kurve, während der Geldkurs unverändert bleibt. Dadurch entsteht effektiv zusätzliche Liquidität auf der Geldseite.  
• Verkaufsorders bauen diese Liquidität auf der Geldseite dagegen ab. Dadurch sinkt der von der xy=k-Kurve bestimmte Briefkurs.

Zu Beginn jedes neuen Slot-Fensters wird der sr-AMM auf seinen entsprechenden xy=k-Zustand zurückgesetzt. Dabei werden Geld- und Briefkurs neu kalibriert. Da diese Rücksetzungen von einzelnen Transaktionen entkoppelt sind und die Preisbildung innerhalb jedes Slot-Fensters konsistent bleibt, unterbrechen sr-AMMs die für profitable Sandwich-Angriffe erforderliche atomare Ausführung und machen sie damit unwirksam.

An den Grenzen zwischen Slots bleiben Sandwich-Angriffe möglich. Kontrolliert ein Leader aufeinanderfolgende Slot-Fenster, kann er am Ende des ersten Slots einen Front-Run und die Zieltransaktion ausführen, gefolgt von einem Back-Run zu Beginn des nächsten Slots.

Ellipsis Labs veröffentlichte im November Plasma, eine auditierte Referenzimplementierung eines Sandwich-resistenten AMM-Designs.

Bedingte Liquidität und Segmentierung des Orderflows

Dezentrale Börsen (DEXs) verfügen derzeit über keine Mechanismen, um variable Preise auf verschiedene Arten von Marktteilnehmern abzustimmen. Das liegt daran, dass DEXs die Kosten nicht genau ermitteln können, die der Orderflow dem DEX-Protokoll verursacht. DEXs verringern ihre Spreads, um Orderflow anzuziehen. Dadurch erhöhen sie unbeabsichtigt ihr Risiko einer negativen Auswahl durch erfahrene Taker.

Bedingte Liquidität führt einen neuen Mechanismus ein, mit dem DEXs ihre Spreads dynamisch an die erwartete Toxizität des eingehenden Orderflows anpassen können. Dadurch können DEXs eine größere Bandbreite an Onchain- und Just-in-time-Präferenzen ausdrücken. Statt allen Teilnehmern denselben Spread anzubieten, können DEXs mit bedingter Liquidität eine Abstufung von Spreads bereitstellen. Diese werden anhand der vermuteten Wahrscheinlichkeit einer negativen Auswahl durch bestimmte Taker kalibriert.

Dieser Prozess stützt sich auf eine neue Klasse von Marktteilnehmern, die Segmenter genannt werden. Segmenter bewerten gezielt die Toxizität des Orderflows und passen die Spreads entsprechend an. Als Vergütung erhalten sie einen Teil des angepassten Spreads, während der Rest an die Wallet oder den Trader fließt. Indem sie die Festlegung der Spreads übernehmen, helfen Segmenter DEXs, besser um nicht toxischen Orderflow zu konkurrieren. Segmenter konkurrieren miteinander, um das Risiko einer negativen Auswahl für Liquiditätsanbieter zu minimieren. Die engsten Kurse sind Flows vorbehalten, die Liquiditätsanbietern voraussichtlich am wenigsten schaden. In der einfachsten Form kann eine Wallet oder Anwendung als Segmenter für ihren eigenen Orderflow fungieren. Alternativ kann sie die Segmentierung des Flows an einen Marktplatz delegieren.

Nutzer profitieren davon über „deklarative Swaps“. Damit können sie ihre Absicht zu einem Swap erklären und für die Ausführung einen Segmenter einsetzen. Diese Swaps interagieren sowohl mit bestehenden Liquiditätsquellen auf Solana als auch mit DEXs, die bedingte Liquidität unterstützen. Deklarative Swaps basieren auf Jito Bundles. Sie garantieren Tradern zum Zeitpunkt der Signatur einen Kurs und berechnen die optimale Route unmittelbar vor der Aufnahme der Transaktion ins Netzwerk neu. Dabei halten sie den ursprünglichen Kurs ein.

Dieser Ansatz verkürzt die Latenz zwischen der Routenberechnung und dem Abschluss der Transaktion erheblich und reduziert dadurch Slippage. Außerdem senken deklarative Swaps die Wahrscheinlichkeit von Sandwich-Angriffen, wenn sie über DEXs mit bedingter Liquidität geroutet werden. Indem diese DEXs nicht toxischen Flows engere Spreads anbieten, verbessern sie die Handelsbedingungen für Solana-Nutzer. Deklarative Swaps bieten Tradern somit weniger Slippage, niedrigere Latenz und einen besseren Schutz vor Sandwich-Angriffen. Das sorgt für eine effizientere und sicherere Handelserfahrung.

Paladin

Paladin-Solana, eine modifizierte Version des Jito-Solana-Validator-Clients, die einen minimalen Code-Patch (~2k Zeilen) einführt, um Transaktionen des Paladin Priority Port (P3) während der Bundle Stage aufzunehmen. Der Paladin Priority Port (P3) ermöglicht Transaktionen mit hohen Priority Fees. Validatoren öffnen diese Überholspur als Leader und können wertvolle Transaktionen so schnell verarbeiten. Jede P3-Transaktion erfüllt einen Mindestgebührenwert von 10 Lamports pro CU und wird direkt an die Bundle Stage weitergeleitet. Dort wird sie in der Reihenfolge ihres Eingangs verarbeitet.

Paladin priorisiert Transaktionen mit hohen Priority Fees. Anhand ihrer Transaktionsmuster erkennt und verwirft es aktiv Sandwich-Bundles. Das mag zunächst nachteilig für die Belohnungen der Validatoren erscheinen. Paladin-Validatoren werden jedoch über vertrauensbasierte Mechanismen entschädigt. Validatoren, die auf Sandwich-Angriffe verzichten, können direkte Transaktionen anziehen. So entsteht ein Ökosystem mit mehr Vertrauen und höheren Einnahmen.

Zusätzliche Belohnungen und das Vertrauen der Nutzer, die sich auf die P3-Überholspur verlassen, schaffen Anreize für Validatoren. Nehmen sie jedoch Sandwich-Bundles in ihre Blöcke auf, riskieren sie die Einnahmen aus P3-Transaktionen. Dieses Vertrauen wird durch PAL-Token besichert.

Der PAL-Token soll die Interessen von Validatoren, Nutzern und der breiteren Solana-Community aufeinander abstimmen. Das feste Angebot beträgt eine Milliarde Token. Davon werden 65 % an Validatoren und Staker verteilt. Der Rest entfällt auf Entwickler im Solana-Ökosystem, das Paladin-Team und einen Entwicklungsfonds. Validatoren können PAL sperren, um P3-Transaktionen auf ihren Nodes zu aktivieren. So entsteht ein dezentraler, genehmigungsfreier und tokenbeschränkter Mechanismus für MEV-Extraktion und die Priorisierung von Transaktionen.

Das Projekt befindet sich noch in einer frühen Phase und hat noch keine kritische Verbreitung erreicht. Derzeit führen 80 Validatoren Paladin aus. Sie repräsentieren 6 % des Netzwerk-Stakes. Paladin gibt an, die Blockbelohnung um 12,5 % zu erhöhen.

Mehrere gleichzeitige Leader

Blockproduzenten haben innerhalb der ihnen zugewiesenen Slots ein Monopol auf die Aufnahme von Transaktionen. Selbst wenn bekannt ist, dass der aktuelle Leader Transaktionen absichtlich mit Sandwich-Angriffen manipuliert, wissen Nutzer davon nichts. Sie senden ihre Transaktionen in der Erwartung, dass diese ohne Verzögerung verarbeitet werden. Da Nutzer nicht wählen können, welcher Node ihre Transaktionen verarbeitet und anordnet, sind sie Manipulationen ausgesetzt.

Ein System mit mehreren gleichzeitigen Leadern (MCL) schafft Wettbewerb zwischen Blockproduzenten innerhalb desselben Slots. Nutzer können zwischen Leadern wählen, ohne Verzögerungen in Kauf zu nehmen. Wenn Leader A böswillig handelt und für Sandwich-Angriffe bekannt ist, könnten Nutzer oder Anwendungen ihre Transaktion stattdessen an den ehrlich handelnden Leader B senden.

Um den Wettbewerb zwischen Leadern langfristig zu maximieren, müssen die Slot-Dauer verkürzt, die Anzahl aufeinanderfolgender Slots pro Leader begrenzt und die Anzahl gleichzeitiger Leader pro Slot erhöht werden. Wenn mehr Leader pro Sekunde eingeplant werden, erhalten Nutzer mehr Flexibilität. Sie können dann für die Aufnahme ihrer Transaktion das günstigste Angebot der verfügbaren Leader auswählen.  

MCL bietet langfristig einen überzeugenden Ansatz zur Eindämmung von MEV. Die Umsetzung ist jedoch komplex und wird wahrscheinlich mehrere Jahre Entwicklungszeit benötigen.

Asynchrone Ausführung (AE) bietet einen weiteren möglichen Ansatz zur Reduzierung von MEV. Bei AE werden Blöcke erstellt, ohne die einzelnen Transaktionen auszuführen oder deren Ergebnisse zu bewerten. Diese Geschwindigkeit erschwert es Algorithmen erheblich, profitable Gelegenheiten zu berechnen und rechtzeitig wirksame Sandwich-Strategien auszuführen.

Fazit

Die MEV-Landschaft von Solana entwickelt sich rasant und ist noch weit von einem stabilen Wettbewerbsgleichgewicht entfernt. Searcher entwickeln immer ausgefeiltere Strategien zur Wertabschöpfung. Gleichzeitig setzt das Ökosystem auf verschiedene Infrastrukturen und Mechanismen, um schädliches MEV einzudämmen. Vorausschauende Investoren im Ökosystem wie Multicoin Capital stellen Kapital bereit. Sie gehen davon aus, dass Teams im Ökosystem künftig deutlich mehr Wert aus Solana MEV abschöpfen und sich die Verteilung dieser Wertabschöpfung in den kommenden Jahren grundlegend verändern wird.

MEV ist eine unvermeidliche Herausforderung für jede dezentrale Blockchain mit hoher finanzieller Aktivität. Dieser „MEV-Dämon“ muss bekämpft und kontrolliert werden, damit das Netzwerk langfristig erfolgreich bleibt. Solana ist gestärkt aus den Schwierigkeiten des Jahres 2023 hervorgegangen und floriert heute als Blockchain mit hoher Aktivität und wachsender Akzeptanz. Doch neue Herausforderungen stehen bevor. Um die nächste Stufe der Akzeptanz zu erreichen, muss sich das Ökosystem ihnen direkt stellen. Dies ist ein entscheidender Moment auf Solanas Weg und eine richtungsweisende Gelegenheit, seine Zukunft zu gestalten.

Weitere Ressourcen

• MEV: Eine Einführung – Helius-Blog
• Arbitrage als konvexes Optimierungsproblem – Umberto Natale, Chorus One
• Ethereum und Solana: MEV und mehr – Uncommon Core