AFT 2026 论文提出 RANDAO 操纵的通用奖励模型并分析敏感性
RANDAO Manipulation in the Presence of MEV
内容摘要
Kaya Alpturer、Nicholas Hope 与 S. Matthew Weinberg 在 AFT 2026 发表论文《RANDAO Manipulation in the Presence of MEV》。作者指出既有研究只用出块占比作为策略收益的代理，他们提出一个覆盖共识奖励滚存、多区块 MEV、CEX-DEX 套利、预言机操纵等多种常见形式的通用奖励模型，并给出为模型内任意奖励方案计算 ε-最优策略的方法。作者将该方法应用于若干典型情形，发现当奖励部分滚存或随连续出块数超线性增长时，操纵 RANDAO 的动机被放大；尾部槽罚没可作为奖励函数建模，并可恢复诚实均衡。当前材料仅为作者摘要与元数据，未读取论文全文，方法细节与数据未核验。
把出块占比换成通用奖励模型后，部分滚存或随连续出块超线性增长会放大操纵动机，尾部槽罚没可恢复诚实均衡。
来源：AFT 2026 · 金融科技论文 · drops.dagstuhl.de
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