HFT 深度研究報告：代幣演進與未來軌跡

執行摘要 高頻交易（HFT）已從傳統市場遷移至數位資產領域，現正對代幣的流動性、價格發現及網路資源使用產生實質影響。2024-2025年間，我們觀察到三股相互強化的力量：(1) 機構資金與現貨 ETF 機制改變了流動性模式；(2) 演算法搜尋者及 MEV（可萃取最大價值）機器人蠶食鏈上容量，改變了交易經濟學；(3) 先進 AI 與增強學習方法被應用於微秒及秒級別的執行策略。本報告綜合近期研究與市場證據，闡述 HFT 如何影響代幣發展與價格動態，並為專案、交易者及託管安全實務提供情境預測與實用建議。每節均附有關鍵參考資料。(insights.glassnode.com)

1. 現今加密貨幣市場中的「HFT」意涵

• 範疇：在加密領域，HFT 包括集中式交易所（CEX）之間的低延遲套利、去中心化交易所（DEX）上的自動化市價單策略、重新排序或插入交易的搜尋者/MEV 活動，以及頻繁更新部位的演算法流動性提供（市價單）。與傳統股票不同，加密 HFT 必須同時應對鏈上狀態、鏈下訂單簿及跨場域結算機制。(emergenresearch.com)

• 兩種操作模式：

  • 鏈下微延遲策略：CEX 套利、與 ETF 及衍生品掛鉤的資金利率/價差獲取。
  • 鏈上搜尋者策略：MEV 萃取、多步驟三明治/反向套利/套利流程，以及與智能合約直接互動的 DEX 流動性掃蕩。近期產業研究顯示，鏈上 MEV/搜尋者活動已成為許多高吞吐量網路上的主要區塊空間消耗者。(theblock.co)

2. 近期市場驅動因素與證據

• 機構資金流與 ETF：比特幣與以太坊現貨 ETF 將部分可交易供應量轉移至受監管的基金包裹中，增加了資金及現貨價差套利，並在某些時段減少了自由交易的流動性。這改變了 HFT 公司配置資本的地點與方式——催化了跨場域套利與機構級市價單方案。(insights.glassnode.com)

• MEV 與「垃圾訊息拍賣」：Flashbots 及產業報告記錄顯示，MEV 驅動的機器人流量可能消耗大量 Rollup 及 L1 容量（例如，在某些 OP-Stack Rollup 上消耗超過 50% 的 Gas 費用；在特定時段對 Solana 造成約 40% 的區塊空間壓力），即使在原始吞吐量擴大時，也會形成經濟壅塞的上限。Flashbots 已提出拍賣和「可編程隱私」方法，以引導搜尋者價值並減少浪費性的垃圾訊息。這些動態很重要，因為它們增加了普通用戶的執行成本，並改變了交易者可用的有效流動性。(theblock.co)

• 複雜演算法 HFT 的證據：學術與實驗室研究顯示，增強學習（RL）與分層 RL 方法正被應用於加密貨幣的次分鐘級執行任務，以改善在動態微觀結構環境中的代理效能。這些方法能夠實現適應趨勢、波動性及鏈上嘗試失敗成本的策略。(arxiv.org)

• 鏈上攻擊面：分析提供商與學術追蹤者確認，三明治攻擊及其他 MEV 攻擊仍然是散戶交易者滑價與租金提取的重要來源，搜尋者參與者的集中化對費用及延遲產生不成比例的影響。標註三明治活動與搜尋者行為的工具及數據集，現已成為風險管理的核心輸入。(eigenphi-1.gitbook.io)

3. HFT 如何改變代幣發展與代幣經濟學

• 流動性設計與代幣速度：依賴鏈上流動性的協議（具有費用分享、流動性挖礦或集中流動性設計的 AMM）必須考量同時供給與提取價值的 HFT 活動。集中流動性 AMM（Uniswap V3 風格設計及其演進）提高了資本效率，但需要主動再平衡——這使得它們更適合演算法流動性提供者（LP）與 HFT 市場 maker，同時也為被動 LP 帶來了無常損失與再平衡的考量。因此，協議必須權衡費用層級、激勵設計與再平衡工具。(gov.uniswap.org)

• 代幣分發與集中風險：參與代幣市場的 HFT 公司與搜尋者實體，可能創造出微流動性或表面深度，但在壓力下會迅速消失。代幣持有集中化的專案（團隊、金庫或交易所主導的分發）在 HFT 反向操作或套利者掃蕩低流動性場域時，面臨不對稱的價格影響。專案團隊應規劃受市場影響意識演算法的金庫執行窗口，並溝通時間表，以避免不利的前置交易。 (詳見下方建議。)

• 協議原生收入捕獲 vs. 外部提取：隨著 MEV 的日益顯著，建構者正設計捕獲或分享機制（例如，排序器拍賣、費用平滑、私有訂單流管道），將部分 HFT 價值內部化供給協議利益相關者，或返還給用戶。審慎的代幣經濟學可以利用這些資金流（用於穩定或回購計劃），而非僅允許外部租金被無限制地提取。(collective.flashbots.net)

4. 價格與市場結構的影響（短期至中期）

• 波動性與微觀結構：HFT 與 MEV 活動增加了鏈上用戶的盤中波動性與實際交易成本。在套利或搜尋者競爭激烈的時期，執行失敗的垃圾訊息會增加節點負荷，並可能產生暫時性的流動性真空，從而加劇價格波動。鏈上流動性不足的協議最容易受到影響。(theblock.co)

• ETF 與衍生品套利：壓制或放大趨勢：ETF 與期貨之間的機構現金現貨價差套利，通常能減少市場間的價格錯配，長期而言改善了跨場域的同質性——但集中的 ETF 流動也會加劇標的資產的動能，同時消耗交易所可用的現貨供應。這種雙重性創造了與市場狀態相關的 HFT 利潤：有時是微薄的套利價差，有時是較大的結構性資金流。(insights.glassnode.com)

• 三種可行的代幣市場情境：

  1. 機構成熟化（大市值代幣趨於樂觀，尾部代幣趨於中性）：持續的 ETF 與機構採用將使大型藍籌代幣的流動性常態化，並降低其長期實現的波動性——HFT 利潤將轉向獲取狹窄的價差和資金利率機會。(insights.glassnode.com)
  2. MEV 限制的擴展性（碎片化與零售成本升高）：如果鏈上 MEV 問題未能解決，Rollup 和 L1 將呈現「有效容量」的上限；零售用戶將持續支付固定的手續費地板，小型代幣將因滑價被放大而受苦。那些內部化 MEV 或採用意向導向/拍賣解決方案的協議，在用戶體驗和採用率方面將表現更佳。(theblock.co)
  3. 監管與監控收緊（掠奪性流動有害，整體情況複雜）：對操縱性 HFT 行為（訂單氣球、洗售交易、操縱性取消模式）的執法加強和監控改善，可能會削減掠奪性 HFT 的利潤並恢復執行質量，但也可能提高市場 makers 的合規成本。目前跨司法管轄區的監管對話仍在進行中。(nasdaq.com)

5. 將塑造 HFT 與代幣的技術趨勢

• AI / RL 驅動的代理：專門為 HFT 任務調優的增強學習框架，正在改進訂單放置策略、庫存控制和條件性再平衡。使用這些工具的專案能夠在鏈上提供更具競爭力的自動化市價單和限價單級別策略。(arxiv.org)

• 私有拍賣與 TEE：允許搜尋者在私有、可驗證的環境（TEE、密封競標、PBS/ePBS 模型）中爭奪排序權的架構，可以將浪費性的鏈上探測轉化為結構化的拍賣，更好地補償驗證者並減少垃圾訊息。Flashbots 的提議和實驗正朝此方向發展。(theblock.co)

• 更佳的分析與標註數據集：提供可審計的 MEV 和三明治攻擊標籤的公司，使專案能夠衡量萃取行為、保護用戶（透過 RPC 層級的 MEV 阻擋器），並更準確地定價代幣互動。這些分析成為金庫風險模型和 DEX 用戶體驗工具的一部分。(eigenphi-1.gitbook.io)

6. 實用建議 對於代幣專案與協議設計者

• 設計激勵兼容的流動性：考慮混合費用層級、定時流動性激勵，或協議收入回收機制，以降低掠奪性提取的吸引力，同時獎勵長期 LP。針對 HFT 參與情況，模擬再平衡成本與預期費用收益。(gov.uniswap.org)

• 採用分階段、低影響的金庫執行：大規模金庫交易應採用演算法執行策略（TWAP/VWAP 結合考慮市場影響的滑價限制），並盡可能與鏈下流動性提供者合作，以避免鏈上搶先交易和三明治滑價。在適當時，公開溝通執行時段。

對於交易者與整合者

• 量化執行風險：在鏈上交易時，將 MEV 風險與潛在的交易失敗成本納入預期滑價模型；如果可用，請使用注重隱私的端點或 MEV 保護 RPC。分析提供商可以顯示哪些交易對和場域最容易受到三明治攻擊。(eigenphi-1.gitbook.io)

• 保護私鑰和流量：執行基礎設施的安全性至關重要——託管和自行託管的密鑰控制必須假設敏感的時間和訂單流數據。為交易機器人和金庫使用經過硬體保護的簽署和分割的密鑰策略。

對於基礎設施與協議建構者

• 考慮基於拍賣的排序：探索將搜尋者競爭轉化為透明費用捕獲的隊列和拍賣設計（例如，明確的 MEV 拍賣、PBS），並測試基於 TEE 的證明，以評估用戶隱私與可萃取性之間的權衡。(theblock.co)

7. 託管與安全 — 為何硬體錢包依然重要 HFT 與金庫自動化增加了簽署事件數量，並擴大了私鑰的攻擊面。對於團隊和長期持有者而言，採用強健的密鑰管理實務（硬體支援簽署、金庫的多簽、基於角色的密鑰分離）可顯著降低託管風險。如果您負責代幣託管或金庫簽署，一個堅固的硬體錢包和多簽工作流程，可在高頻或大額交易期間，降低單點故障的風險。

OneKey 的硬體錢包提供離線密鑰隔離、清晰的交易審查用戶界面，並支援多簽協調——這些功能與在高頻及自動化環境中運營的專案和交易者的風險狀況相符。考慮將基於硬體的簽署整合到任何自動化執行流程中，以維持密鑰安全性，同時不阻礙必要的營運吞吐量。

結論 — 關注未來動向

• MEV 的經濟學及其提出的拍賣或隱私原語（TEE / PBS）將決定鏈上 HFT 是變得更有效率，還是持續侵蝕用戶體驗和有效容量。Flashbots 近期的政策和工程提案是業界關注的焦點。(theblock.co)
• 機構採用（ETF 和衍生品）將持續轉移場域間的流動性；專案必須為一部分供應量被鎖定在受監管基金中的環境設計代幣經濟學和金庫策略。(insights.glassnode.com)
• AI 驅動的微觀結構代理將提高自動化 LP 和市場 maker 的門檻；提供低成本再平衡工具或能捕獲部分搜尋者價值的專案將佔據優勢。(arxiv.org)

精選參考資料與進一步閱讀

• Glassnode x Gemini：2025 加密貨幣市場趨勢（市場結構與 ETF 流動）。(insights.glassnode.com)
• The Block — 關於 Flashbots 2025 MEV 研究發現與解決方案的報導。(theblock.co)
• Flashbots 研究與社群頁面（MEV 信件與實驗）。(collective.flashbots.net)
• EigenPhi 文件與 MEV 標註工具（三明治與搜尋者分析）。(eigenphi-1.gitbook.io)
• MacroHFT 與 EarnHFT — arXiv 論文，探討增強學習方法在 HFT 上的應用。(arxiv.org)
• Uniswap 治理與集中流動性討論（協議設計影響）。(gov.uniswap.org)

如果您需要，我可以：

• 產出一份簡短、可操作的代幣金庫準備進行大規模鏈上執行的檢查清單；
• 起草一份整合硬體簽署（OneKey 相容工作流程）至自動化交易/金庫系統的技術檢查清單；
• 建構一個簡報，總結三種市場情境，並為 DAO 和中心化金庫提出建議的應對策略。

(報告結束)