論文の概要: Where Does MEV Really Come From? Revisiting CEXDEX Arbitrage on Ethereum

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.15973v1
• Date: Fri, 17 Apr 2026 11:37:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-20 22:00:19.900806
• Title: Where Does MEV Really Come From? Revisiting CEXDEX Arbitrage on Ethereum
• Title（参考訳）: MEVはどこから来たのか? Ethereum上のCEXDEXアービタージュを再考
• Authors: Bence Ladóczk, Miklós Rásonyi, János Tapolcai,
• Abstract要約: エコシステムの中心的な疑問は、MEV(Maximal Extractable Value, 最大抽出可能価値)がどこから生まれたのか、そしてそれがどの程度の程度で、疑わしいユーザーを傷つけることに起因するのかである。 離散時間AMMモデルを提案する。このモデルでは、価格プロセスは拡散成分の和であり、任意の雑音分布を持つことができるジャンプである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9847673458229393
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A central question of the Ethereum ecosystem is where Maximal Extractable Value (MEV)revenue originates and to what extent it stems from harming unsuspecting users. It is acceptable if MEV arises from arbitrages between centralised and decentralised exchanges (CEX-DEX). Yet theoretical models have significantly underestimated the scale of these arbitrages, while empirical studies have highlighted their importance - though these remain conservative estimates, constrained by numerous debatable heuristic assumptions. Revisiting the theoretical model, we found that CEX-DEX arbitrages require trading volumes on the order of the total activity of major liquidity pools and yield profits comparable to MEV. Most prior AMM models utilised the Black-Scholes (BS) stochastic differential equation (SDE) - i.e., geometric Brownian motion - and assumed continuous price trajectories where asset prices move in small increments only.We argue that BS underestimates arbitrage profits by ignoring price jumps, which are precisely the points at which arbitrage opportunities tend to arise. To address this gap, we present an extended discrete-time AMM model in which the price process is the sum of a diffusive component and stochastic jumps that can have arbitrary noise distributions. Although mathematically more involved this framework allows us to employ a general discrete-time SDE and compute the stationary probability distribution via function iteration with geometric convergence. We further prove that the resulting mispricing process is an ergodic Markov chain. We implement our model in C++, collect spot prices and AMM exchange data from the Ethereum blockchain and fit the model parameters to the observed prices. The estimates derived from our model closely match empirical observations and provide a natural theoretical explanation for several fundamental questions in the blockchain ecosystem.
• Abstract（参考訳）: Ethereumエコシステムの中心的な疑問は、MEV(Maximal Extractable Value)ルーがどこから生まれたのか、そしてそれがどの程度の程度で、疑わしいユーザを傷つけているかである。 MEVが中央集権取引所(CEX-DEX)間の仲裁から生じる場合、それは許容される。 しかし、理論モデルはこれらの仲裁の規模を著しく過小評価しているが、実証的研究はその重要性を強調している。 理論モデルを再検討した結果,CEX-DEX仲裁は主要な流動性プールの総活動量に基づいて取引量を必要とし,MEVに匹敵する利益を得ることがわかった。 従来のAMMモデルは、ブラック・スコルズ確率微分方程式(SDE)、すなわち幾何学的ブラウン運動(英語版)を用いて、資産価格が小さなインクリメントでのみ動く連続的な価格軌道を仮定した。 このギャップに対処するために,任意の雑音分布を持つような拡散成分と確率ジャンプの和である離散時間AMMモデルを拡張した。 数学的には、このフレームワークは一般的な離散時間SDEを用いて、幾何収束を伴う関数反復による定常確率分布を計算することができる。 さらに、結果のミスプライシング過程がエルゴード的マルコフ連鎖であることを証明した。 我々は,私たちのモデルをC++で実装し,スポット価格とEthereumブロックチェーンからのAMM交換データを収集し,モデルパラメータを観測価格に適合させる。 我々のモデルから得られた見積もりは、経験的観察と密接に一致し、ブロックチェーンエコシステムにおけるいくつかの基本的な疑問に対する自然な理論的説明を提供する。

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