We study the amount of maximal extractable value (MEV) captured by validators, as a function of searcher competition, in blockchains with competitive block building markets such as Ethereum. We argue that the core is a suitable solution concept in this context that makes robust predictions that are independent of implementation details or specific mechanisms chosen. We characterize how much value validators extract in the core and quantify the surplus share of validators as a function of searcher competition. Searchers can obtain at most the marginal value increase of the winning block relative to the best block that can be built without their bundles. Dually this gives a lower bound on the value extracted by the validator. If arbitrages are easy to find and many searchers find similar bundles, the validator gets paid all value almost surely, while searchers can capture most value if there is little searcher competition per arbitrage. For the case of passive block-proposers we study, moreover, mechanisms that implement core allocations in dominant strategies and find that for submodular value, there is a unique dominant-strategy incentive compatible core-selecting mechanism that gives each searcher exactly their marginal value contribution to the winning block. We validate our theoretical prediction empirically with aggregate bundle data and find a significant positive relation between the number of submitted backruns for the same opportunity and the median value captured by the proposer from the opportunity.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
145+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
29+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
11+阅读 · 2023年8月28日
Arxiv
23+阅读 · 2022年2月24日
Arxiv
12+阅读 · 2021年7月26日
Arxiv
31+阅读 · 2021年6月30日
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月15日
Learning Implicit Fields for Generative Shape Modeling
Arxiv
10+阅读 · 2018年12月6日
A Survey on Deep Transfer Learning
Arxiv
11+阅读 · 2018年8月6日
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Arxiv
11+阅读 · 2023年8月28日
Arxiv
23+阅读 · 2022年2月24日
Arxiv
12+阅读 · 2021年7月26日
Arxiv
31+阅读 · 2021年6月30日
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月15日
Learning Implicit Fields for Generative Shape Modeling
Arxiv
10+阅读 · 2018年12月6日
A Survey on Deep Transfer Learning
Arxiv
11+阅读 · 2018年8月6日
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员