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cow-solver 各 volume 區間競爭力(win rate)分析 - Coggle Diagram
cow-solver 各 volume 區間競爭力(win rate)分析
✅ 1. 定口徑
分子 = W4
success to settle auction
(全 source、只有贏家 solver settle)
分母 = SwapEvent
amm/v2 swap
evaluated distinct uid(涵蓋幾乎全 exactIn 單)
單位 = distinct uid(uid-primary)、非 per-auction
⏸ 分母改用 submit-basis(W3)：by-bucket join＋量太大不可行、擱置
選 see-basis(SwapEvent)：可 server-side、trade_value 只在這、涵蓋全 exactIn
✅ 2. 污染①：高頻/re-mint owner
8 個 owner(uids≥1000) = raw 分母 52%、集中 0.1–10 ETH
選「去高頻」不叫「去 spam」：他們贏了 144 張=真 flow、非垃圾
產出 raw＋去高頻兩口徑並列
⏸ 3. 第一版結論〔已推翻〕
posted Asana v1 → 後證實是被錯價假單撐大的、已推翻
✅ 4. 污染②：reference price 系統性錯價〔轉折點〕
怎麼發現(白話)：swap 守恆、input 值≈output 值；挑 output=DAI($1 錨)反抓
鐵證 0x1aad→DAI：宣稱 $101M、實際只換 859 DAI($859)=灌 11.8 萬倍;is_unknown_token=false
⏸ 中途誤判「≥200 全假」→ 撈 raw 見 29,920 WETH→WBTC 估值正確(真$90M 巨單、我們輸)
選：不一竿打翻、區分「真大單」vs「錯價假單」
為何 ≥1000 不可信：71% exotic、16/17 贏是 exotic、真巨單反而輸
✅ 5. 清乾淨並重算
黑名單法：input-vs-output ratio 測試(>3× 判壞)→38 token(13 實證 500–33,000×＋25 冷門無法驗)、剔真 token PAXG
壞 token 散在每個桶(分母−1,152、分子−74 張假贏)
✅ 定版梯度：小單~0.5% → 1–10 ETH ~2.6% → plateau 2–2.6% 不再升;≥200=1.49%(n=3);整體 1.25%
競爭力結論：1–10 ETH 是高點、之後走平;大單非強項(靠 zeroexv2/kyber/amm v1、amm_v2 集中 1–10)
✅ 6. 「假的還在冒」代表什麼
驗證：清完 ≥200=0 殘留(全 ratio≈1 真 token)、先前 caveat 過保守
意義：系統性長尾錯價、黑名單=打地鼠;同源 web3.ValueToWei 也污染 surplus/Score
✅ 7. 上游根治＋原則
兩層：監控(排除＋列)vs 引擎(上游 sanity check)
修法(a)：用價前 sanity check、input vs output 差數量級就拒
修法(b)：擴 is_unknown_token→「有價但價不合理」也擋
🔴 8. 產出與待決〔目前在這〕
✅ Asana 票 1216257193326907 換定版、✅ memory 更新
⏸ 待決：reference-price bug 怎麼走(draft bug 票 / grep 引擎 code / 擴大驗證)
⏸ 待決：把「排除＋另列」規則寫進 amm-v2-monitor 的 value-based modes
⭐ 北極星：solver 在各 volume 區間的競爭力(win rate)到底如何？