En un artículo conjunto con Christoph Schlegel (Flashbots), @AliTslm (@EntropyAdvisors), Ko Sunghun y @totorovirus (Matroos), analizamos el rendimiento de los licitadores de carril rápido de TimeBoost, en particular la correlación entre las pujas y las estimaciones de beneficios - marcaciones de 5s. Corto 🧵:

@AliTslm @EntropyAdvisors @totorovirus La correlación entre las pujas ganadoras y las exclusión es débil entre los licitadores, lo que sugiere que las pujas son un predictor ruidoso del valor extraído. La correlación mejora ligeramente al comparar las pujas pagadas (la segunda puja más alta) en lugar de ganar pujas con las descalificaciones.

@AliTslm @EntropyAdvisors @totorovirus Atribuimos esto al hecho de que la subasta es más de un tipo de valor común, en contraposición a la subasta de valor privado. En todos los contextos, el orden relativo del rendimiento de los tres postores más frecuentes permanece igual, junto con sus beneficios absolutos.

@AliTslm @EntropyAdvisors @totorovirus Las pujas y los descuentos agregados a lo largo de largos intervalos de tiempo muestran una correlación mucho mayor, lo que indica que los postores detectan tendencias mucho mejor que identificar cuándo el valor de arbitraje alto está exactamente disponible.

@AliTslm @EntropyAdvisors @totorovirus Una posible explicación para esto es el hecho de que la correlación entre las marcas de minutos anteriores y las pujas de minuto actual es significativa, lo que sugiere que las marcas de minuto anterior se utilizan para predecir el valor del minuto siguiente al pujar.

@AliTslm @EntropyAdvisors @totorovirus Las pujas y marcas en intervalos de tiempo más cortos están correlacionadas incluso más débiles que el intervalo completo de un minuto. Atribuimos este hallazgo contraintuitivo a un problema de "arranque en frío".