Analyse des comportements internes d'arbitrage lors de l'émission de jetons sur Solana

Résumé

Ce rapport examine un modèle d'arbitrage de jetons largement répandu et hautement collaboratif sur Solana : les déployeurs de jetons transfèrent des SOL à des portefeuilles spécifiques, permettant à ces portefeuilles d'acheter dans le même bloc que le lancement du jeton. En analysant les flux de fonds entre les déployeurs et les acheteurs, nous avons identifié un ensemble de comportements d'arbitrage à haute crédibilité.

L'analyse montre que cette stratégie n'est ni un phénomène aléatoire ni un comportement marginal. Rien que le mois dernier, plus de 15 000 SOL ont été réalisés par arbitrage à partir de plus de 15 000 émissions de jetons, impliquant plus de 4 600 portefeuilles d'acheteurs et plus de 10 400 déployeurs. Ces portefeuilles présentent un taux de succès anormalement élevé de (87 % de bénéfices ), des méthodes de sortie rapides et un mode opératoire structuré.

Principales découvertes :

• Les achats financés par le déployeur sont systématiques, rentables et généralement automatisés, avec une activité concentrée pendant les heures de travail aux États-Unis.
• La structure d'arbitrage multi-portefeuilles est très courante, utilisant souvent des portefeuilles temporaires et des retraits coordonnés pour simuler la demande réelle.
• Les méthodes de dissimulation continuent d'évoluer, telles que les chaînes de fonds multi-sauts et les transactions d'achat multi-signatures, pour échapper à la détection.
• Bien qu'il y ait des limitations, notre filtre de capitaux d'une seule étape peut toujours capturer les cas de comportements "d'initiés" les plus évidents et répétitifs à grande échelle.
• Ce rapport propose une méthode opérationnelle pour aider les équipes de protocole et les interfaces utilisateur à identifier, marquer et répondre en temps réel à de telles activités - y compris le suivi de la concentration des positions précoces, l'attribution de tags aux portefeuilles des déployeurs, et l'émission d'avertissements aux utilisateurs lors d'émissions à haut risque.

Bien que l'analyse ne couvre qu'un sous-ensemble des comportements d'achat dans le même bloc, son ampleur, sa structure et sa rentabilité indiquent que l'émission de jetons Solana est activement manipulée par un réseau collaboratif, tandis que les mesures de défense existantes sont largement insuffisantes.

Méthodologie

Cette analyse vise à identifier les comportements indiquant un arbitrage de jetons collaboratifs sur Solana, en particulier les cas où le déployeur finance un portefeuille spécifique lors de l'émission du jeton dans le même bloc. Nous avons divisé la question en plusieurs étapes :

1. Filtrer les achats dans le même bloc
2. Identifier le portefeuille associé au déployeur
3. Lier l'achat et les bénéfices des jetons
4. Mesurer l'échelle et le comportement des portefeuilles
5. Trace d'activités de la machine
6. Analyse des comportements de sortie

Se concentrer sur les menaces les plus évidentes

Nous avons d'abord mesuré l'échelle des achats dans le même bloc sur une plateforme d'émission de jetons, et les résultats sont surprenants : plus de 50 % des jetons sont achetés lors de la création du bloc - les achats dans le même bloc sont passés d'un cas marginal à un mode d'émission dominant.

Sur Solana, la participation au même bloc nécessite généralement : des transactions pré-signées ; une coordination hors chaîne ; ou que le déployeur partage l'infrastructure avec l'acheteur.

Tous les achats dans le même bloc ne sont pas nécessairement malveillants. Il existe au moins deux types de rôles : "robots de pêche" - testant des heuristiques ou des spéculations de faible montant ; insiders collaboratifs - y compris les déployeurs fournissant des fonds à leurs propres acheteurs.

Pour réduire les faux positifs et mettre en évidence les véritables comportements de collaboration, nous avons intégré un filtrage strict dans l'indicateur final : seules les transactions directes de SOL entre le déployeur et le portefeuille de l'acheteur avant le lancement sont comptabilisées. Cela nous permet de cibler avec confiance : les portefeuilles directement contrôlés par le déployeur ; les portefeuilles agissant sous l'instruction du déployeur ; les portefeuilles disposant de canaux internes.

Étude de cas 1 : financement direct

Le portefeuille de déploiement envoie un total de 1,2 SOL à 3 portefeuilles différents, puis déploie un jeton nommé SOL > BNB. Les 3 portefeuilles de financement terminent l'achat dans le même bloc que la création du jeton, avant qu'il ne soit visible sur le marché plus large. Ensuite, ils les vendent rapidement pour réaliser des bénéfices, exécutant une sortie éclair coordonnée. C'est un exemple typique d'arbitrage de jetons par des portefeuilles acheteurs financés à l'avance, capturé directement par notre méthode de chaîne de financement. Bien que la méthode soit simple, elle se produit à grande échelle à travers des milliers d'émissions.

Étude de cas 2 : financement multi-saut

Un portefeuille est lié à plusieurs achats de jetons. Cette entité n'a pas directement financé le portefeuille de l'acheteur, mais a transféré des SOL via 5 à 7 portefeuilles intermédiaires jusqu'au portefeuille final de l'acheteur, réalisant ainsi l'achat dans le même bloc.

Notre méthode actuelle ne détecte que quelques transferts préliminaires du déployeur, mais n'a pas réussi à suivre l'ensemble de la chaîne jusqu'au portefeuille de l'acheteur final. Ces portefeuilles de relais sont généralement "à usage unique", utilisés uniquement pour transférer SOL, ce qui complique leur association par une simple requête. Cette lacune n'est pas un défaut de conception, mais plutôt un compromis en termes de ressources de calcul - bien qu'il soit possible de suivre des chemins de fonds à plusieurs sauts dans de grandes quantités de données, le coût est énorme. Par conséquent, l'implémentation actuelle privilégie des liens directs à haute confiance pour maintenir la clarté et la reproductibilité.

Découverte

En se concentrant sur ce sous-ensemble de "achat dans le même bloc + chaîne de financement directe", nous révélons un comportement collaboratif en chaîne, large, structuré et hautement rentable. Toutes les données suivantes couvrent la période du 15 mars à aujourd'hui :

1. Les achats financés par le déployeur et dans le même bloc sont très courants et systématiques.

a. Au cours du mois dernier, plus de 15 000 jetons ont été directement achetés par des portefeuilles de financement dès leur émission sur la blockchain. b. Implique plus de 4 600 portefeuilles d'acheteurs, plus de 10 400 déployeurs; c. Représente environ 1,75 % de l'émission de jetons d'une plateforme d'émission de jetons.

2. Ce comportement génère des profits à grande échelle

a. Le portefeuille de l'acheteur a réalisé un bénéfice net > 15 000 SOL; b. Taux de réussite d'achat de 87 %, très peu de transactions échouées; c. Rendement typique d'un portefeuille unique de 1 à 100 SOL, quelques-uns dépassent 500 SOL.

3. Déploiement répété et achat pointant vers le réseau d'arbitrage

a. De nombreux déployeurs utilisent de nouveaux portefeuilles pour créer en masse des dizaines à des centaines de jetons; b. Certains portefeuilles d'acheteurs effectuent des centaines d'achats en une journée; c. Observation de la structure "centre-rayonnement" : un portefeuille investit dans plusieurs portefeuilles d'acheteurs, tous achetant le même jeton.

4. L'achat présente un modèle temporel centré sur l'homme

a. Les pics d'activité se situent entre UTC 14:00 et 23:00 ; UTC 00:00-08:00 est presque à l'arrêt ; b. Correspondant aux horaires de travail aux États-Unis, indiquant qu'il s'agit d'un déclenchement manuel / à heure fixe, et non d'une automatisation complète 24 heures sur 24.

5. Confusion des droits de propriété entre les portefeuilles à usage unique et les transactions multisignatures

a. Le déployeur injecte des fonds dans plusieurs portefeuilles en même temps et signe l'achat dans la même transaction; b. Ces portefeuilles ne signeront plus aucune transaction par la suite; c. Le déployeur divise l'achat initial en 2-4 portefeuilles pour masquer la demande réelle.

Comportement de sortie

Pour mieux comprendre comment ces portefeuilles sortent, nous avons décomposé les données selon deux dimensions de comportement.

1. Vitesse de sortie - Le temps écoulé entre l'achat initial et la vente finale;
2. Nombre de ventes - Nombre de transactions de vente indépendantes utilisées pour quitter.

conclusion des données

1. Vitesse de retrait

a. 55 % des acheteurs ont tout vendu en 1 minute ; b. 85% liquidé en 5 minutes; c. 11% terminé en 15 secondes.

2. Nombre de ventes

a. Plus de 90 % des portefeuilles des acheteurs ne sortent qu'avec 1 à 2 ordres de vente; b. Très peu de ventes progressives.

3. Tendance des bénéfices

a. Les plus rentables sont les portefeuilles de sortie en moins d'une minute, suivis de ceux en moins de cinq minutes; b. Une détention plus longue ou plusieurs ventes, bien que le profit moyen par transaction soit légèrement plus élevé, reste très faible en quantité et contribue donc de manière limitée au profit total.

explication

Ces modèles indiquent que l'achat financé par le déployeur n'est pas une transaction, mais une stratégie d'arbitrage automatisée et à faible risque :

• Acheter en avance → Vendre rapidement → Sortie complète.
• Une vente unique représente une indifférence totale aux fluctuations de prix, se contentant de profiter de l'opportunité pour vendre.
• Quelques stratégies de sortie plus complexes ne sont que des exceptions, des modes non dominants.

Conclusion

Ce rapport révèle une stratégie d'arbitrage d'émission de jetons Solana continue, structurée et hautement rentable : l'achat dans le même bloc financé par le déployeur. En suivant les transferts directs de SOL du déployeur vers le portefeuille de l'acheteur, nous avons identifié un comportement de style initié, exploitant l'architecture à haut débit de Solana pour réaliser des arbitrages collaboratifs.

Bien que cette méthode n'ait capturé qu'une partie des achats dans le même bloc, son ampleur et son modèle indiquent : ce n'est pas une spéculation éparse, mais plutôt un opérateur avec une position privilégiée, un système répétable et une intention claire. L'importance de cette stratégie se manifeste dans :

1. Distorsionner les signaux précoces du marché, rendant les jetons apparemment plus attrayants ou compétitifs;
2. Mettre en danger les petits investisseurs - Ils deviennent des liquidités de sortie à leur insu;
3. Affaiblir la confiance dans l'émission de jetons ouverte, en particulier sur les plateformes qui recherchent la rapidité et la facilité d'utilisation.

Pour atténuer ce problème, il ne suffit pas d'une défense passive, mais il faut également de meilleures heuristiques, des alertes en temps réel, des garde-fous au niveau des protocoles, ainsi que des efforts continus de cartographie et de surveillance des comportements collaboratifs. Les outils de détection existent - le problème est de savoir si l'écosystème est réellement prêt à les appliquer.

Ce rapport a fait un premier pas : il a fourni un filtre fiable et reproductible pour identifier les comportements de collaboration les plus évidents. Mais ce n'est que le début. Le véritable défi réside dans la détection de stratégies hautement obscures et en constante évolution, et dans la création d'une culture en chaîne qui récompense la transparence plutôt que l'arbitrage.