Kann KI profitable DeFi-Bots auch ohne Fachwissen finden? Die MEV-Falle

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„Dafür braucht man Domänenwissen.“ Das klingt nach Hunderten Lernstunden vor der ersten Codezeile. Aber mit KI könnte man doch viele Möglichkeiten sammeln, filtern und aus realen Transaktionen lernen. Für Bots, die kleine DeFi-Preisunterschiede suchen, ist das plausibel. Nur kann ein anderer Bot den Gewinn zuerst einsammeln. Man sucht Kleingeld, während nebenan bereits ein Industriestaubsauger läuft.

1. Domänenwissen bedeutet, die Eigenheiten des Marktes zu kennen

Es umfasst Regeln, Gewohnheiten, Ausnahmen und typische Fehlermuster eines Fachgebiets. Python zu beherrschen ist etwas anderes. Programmierung beantwortet, wie etwas gebaut wird; Fachwissen hilft zu verstehen, wo Chancen liegen und warum sie scheitern. Bei DeFi zählen Preisbildung, Liquidität, Netzwerkkosten, Ausführungssicherheit und Konkurrenz.

2. KI kann die Lernreihenfolge umdrehen

Früher: lernen, Hypothese aufstellen, entwickeln, testen. Mit KI: viele Ideen erzeugen, eingrenzen, mit kleinem Einsatz prüfen und Wissen aus den Ergebnissen gewinnen. Dazu gehören Kursunterschiede zwischen Handelsplätzen, Liquidationen, Einlösungen, Brücken zwischen Blockchains und ungewöhnliche Tauschwege. Hundert angefragte Gewinnideen können allerdings auch hundert hübsch formulierte Vermutungen sein.

3. Ein sichtbarer Kursunterschied ist noch kein Gewinn

Prüfen sollte man Kapitalbedarf, Gebühren, Netzwerkkosten, Preiseinfluss, Fehlversuche, Ausführungswahrscheinlichkeit und Konkurrenz. Nettoergebnis = Kursgewinn − Handelsgebühren − Netzwerkkosten − ungünstige Preisänderung − Fehlversuchskosten. Wenn ETH auf einem Markt 300.000 Yen und auf einem anderen 310.000 Yen kostet, beträgt die theoretische Differenz 10.000 Yen. Preise und Kosten können sich vor der Abwicklung ändern.

4. MEV ist zusätzlicher Wert durch Transaktionsreihenfolge

MEV entsteht durch die Auswahl, den Ausschluss und die Reihenfolge der Transaktionen in einem Block. Ethereum nennt Arbitrage, Kreditliquidationen und sogenannte Sandwich-Geschäfte als Beispiele.[1] Ein Bot kann vor einem Geschäft handeln, unmittelbar danach einen Preisunterschied nutzen oder eigene Geschäfte um einen großen Tausch herum platzieren. Letzteres kann den Preis für andere Nutzer verschlechtern.

5. Nicht jedes verlorene Bot-Rennen ist MEV

Zwei Bots können denselben Kursunterschied unabhängig entdecken. Um MEV von normalem Wettbewerb zu unterscheiden, braucht es Transaktionsdaten und die Reihenfolge im Block. Zuerst entdecken garantiert keine frühere Ausführung; höhere Gebote und andere Einreichungswege können die Gelegenheit beseitigen.[1] Ein positiver Simulationswert ist kein realisierter Ertrag.

6. Kleine und kurzlebige Chancen lassen sich testen

Bekannte Arbitragewege sind stark umkämpft. Seltene Vermögenswerte oder komplizierte Einlösungen könnten übersehene Möglichkeiten bieten, doch das ist eine Hypothese. Testen Sie mit kleinem Einsatz, berücksichtigen Sie alle Kosten, stoppen Sie bei verschwindendem Nettogewinn und vermeiden Sie Schwachstellen, die fremde Vermögenswerte schädigen. KI erweitert die Suche, reale Ausführungen grenzen sie ein, und aus den Ergebnissen entsteht Domänenwissen. Wenn der MEV-Bot wieder gewinnt, wurde aus der Schatzsuche ein Staubsaugertest.

Quelle: [1] Ethereum.org, “Maximal extractable value (MEV)” — https://ethereum.org/en/developers/docs/mev/

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