Посібник з розробки MEV-ботів: досягнення місячного доходу за допомогою штучного інтелекту

MEV-бот стає все більш привабливим інструментом у екосистемі DeFi. За допомогою автоматизованих стратегій та інтелектуальної торгівлі такі роботи здатні захоплювати можливості ринку на блокчейні. За даними поточного ринку, при ідеальних умовах місячний дохід MEV-бота може становити від 300 000 до 1 мільйона доларів США. Завдяки таким інструментам, як ChatGPT та іншим AI, терміни розробки та витрати на навчання значно знижуються, що створює можливості для більшої кількості розробників долучитися до сфери MEV.

Що таке MEV-бот та його основна роль

MEV — це скорочення від Miner Extractable Value, що перекладається як «можливість вилучення цінності майнером». MEV-бот — це автоматизована програма, створена на основі цього принципу, яка сканує транзакції у черзі, виявляє арбітражні можливості, виконує передчасні транзакції або атаки типу «триєдине» (sandwich attacks) для отримання прибутку. Ці роботи здатні виконувати складні операції за мілісекунди, значно швидше за звичайних трейдерів.

Основні типи роботи MEV-ботів

Залежно від стратегії, MEV-боти поділяються на кілька спеціалізованих типів. Арбітражні боти шукають цінові різниці між різними торговими парами; боти для передчасної торгівлі вставляють свої транзакції перед великими ордерами для отримання прибутку; «триєдині» атаки вставляють ордери перед і після цільової транзакції; боти для ліквідації слідкують за позиціями, близькими до ліквідації у кредитних протоколах; швидкі позики використовують беззаставні позики для арбітражу. Кожна стратегія вимагає цілеспрямованої розробки та оптимізації.

Поточний стан доходів та ринкові дані

Наприклад, на платформі Moonshot, згідно з даними Dune Analytics, лише 0.29% токенів успішно пройшли етап запуску, що навіть менше за 1.41% у Pump.fun. Це свідчить про те, що у великому криптовалютному ринку без відповідних інструментів та MEV-ботів важко виявити цінні проєкти. Точне розпізнавання та швидке виконання автоматизованих систем є ключем до отримання прибутку.

Технічні вимоги для створення MEV-бота

Перед початком розробки потрібно налаштувати базове оточення. Щодо мов програмування, хорошим вибором є Python та Rust. Python у поєднанні з бібліотекою Web3.py широко використовується в екосистемі Ethereum. Доступ до нодів необхідний — RPC-сервіси Infura та Alchemy дозволяють швидко підключитися до мереж Ethereum або Solana, або ж можна налаштувати власний нод для підвищення приватності та незалежності. Інструменти управління середовищем, такі як Anaconda, допомагають спростити процес розробки, підтримуючи повний цикл від тестування до розгортання у головній мережі.

Основний процес розробки MEV-бота

Перший етап: дизайн стратегії та прототип

Спершу потрібно обрати конкретну арбітражну стратегію — будь то арбітраж, ліквідація або передчасна торгівля. Кожен напрямок вимагає індивідуального підходу. Можна звернутися до ChatGPT із запитами типу «створи торгового бота для збору інформації про криптовалюти», і AI надасть базову структуру та функціональні рекомендації. Потім, використовуючи Hardhat або Ganache, можна змоделювати роботу у ізольованому середовищі, тестуючи цілісність стратегії, рівень газу та ймовірність успіху.

Другий етап: інтеграція з екосистемою Moonshot

Якщо ціль — працювати на платформі Moonshot, потрібно отримувати дані через API DEX Screener та офіційний API Moonshot. Важливо створити надійний канал передачі даних, щоб бот міг у реальному часі отримувати інформацію про цільові токени. Параметри налаштувань включають поріг віку токена, мінімальний об’єм ліквідності, обмеження на одну транзакцію та середній розмір угоди — ці умови визначають область сканування та точність виконання.

Третій етап: перевірка безпеки та розгортання

Перевірте власника цільового токена через Solscan — це включає баланс головного аккаунта, історію транзакцій та портфель. Це допомагає знизити ризик rug pull. За допомогою інструментів на кшталт @getmoni_io можна оцінити репутацію розробників проекту через їхні соцмережі. На завершальному етапі інтегруйте логіку купівлі-продажу, встановлюючи точні цінові рівні входу/виходу, кількість ордерів і тригери для автоматичного запуску. Ці параметри безпосередньо впливають на прибутковість.

Унікальні переваги розробки на Solana

Розробка MEV-ботів у мережі Solana має свої особливості. Внутрішні програми Solana мають природну здатність до комбінації — вже розгорнуті контракти можна викликати без додаткової розробки. Це значно скорочує час розробки та знижує складність коду, що робить її більш доступною для новачків.

Повний цикл розгортання від тестової мережі до основної

Перед запуском у головній мережі потрібно ретельно протестувати у тестовій або форкованій середовищі. Це включає перевірку всіх транзакційних сценаріїв, обробку помилок, оптимізацію газу та підтвердження логіки розрахунку прибутку. Після розгортання важливо постійно моніторити роботу бота: відслідковувати успіхи та невдачі транзакцій, аналізувати зміни у витратах газу та порівнювати фактичний дохід із прогнозами. На основі цих даних можна вдосконалювати код для підвищення ефективності та прибутковості.

Реальні ризики та управління очікуваннями

Створення та експлуатація MEV-ботів — це не разова дія. Конкуренція у сфері MEV зростає, і «гонка озброєнь» між ботами стає все жорсткішою. Новачки ризикують зіткнутися з високими ймовірностями невдач. Крім того, існують ризики, пов’язані з уразливістю контрактів, передачею транзакцій, які можуть бути перехоплені, коливаннями газових цін, що призводять до перевитрат. Регуляторне середовище також залишається невизначеним — у деяких юрисдикціях діяльність MEV може бути під питанням. Рекомендується починати з малих масштабів, поступово накопичуючи досвід, і не очікувати одразу мільйонних доходів.

Висновки та рекомендації

MEV-боти — це передовий напрям автоматизованої торгівлі, і використання AI, зокрема ChatGPT, може значно скоротити час навчання. Хоча потенційно місячний дохід може бути дуже високим, реальні результати залежать від якості стратегій, ринкових умов, конкуренції та управління ризиками. Рекомендується систематично вивчати технології, поступово тестувати рішення і обережно розгортати їх у реальних умовах. За допомогою системного підходу, ретельного тестування та обережної роботи можна створити власний ефективний MEV-бот у екосистемі DeFi.