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HyperEVM アービトラージロボットの解析：2 秒のチャンスを捉えて 500 万ドルを稼ぐ方法は？

核心的な視点

フォーサイトニュース

2025-10-22 09:30:55

コレクション

HyperEVMブロックの2秒価格差の脆弱性を発見し、アービトラージロボットを構築して競合を圧倒し、さらに永続契約を導入して500万ドルの利益を実現するまで、私たちは8ヶ月でこの暗号アービトラージの実戦を完了しました。

原文标题：How We Made $5M Running the #1 Arbitrage Bot on HyperEVM
原文作者：CBB
原文编译：Saoirse，Foresight News

今は2025年3月、暗号通貨業界は危機的な状況に見え、関税の影響が深刻です。私たちは次の優良な機会を探していました------当時、まだ40%のHYPEトークンがコミュニティに配分されるのを待っており、これは潜在的な突破口だと考えました。2月の初めには、UNIT資産でいくつかのマーケットメイキング戦略をテストしましたが、規模には至りませんでした。

HyperEVMが立ち上がった際、いくつかの分散型取引所（DEX）が同時に導入されました。兄が提案しました：「HyperEVMとHyperliquidの間でアービトラージを試してみない？コストをかけても、Hyperliquidの第3四半期のイベントに参加できるかもしれない。」私たちはすぐに試みを始め、実際にアービトラージの機会を見つけましたが、自分たちが競争力を持っているかどうかは不明でした。

なぜHyperEVMにはアービトラージの機会があるのか？

HyperEVMのブロック生成間隔は2秒で、これはHYPEトークンの価格が2秒ごとにしか更新されないことを意味します。この2秒の間にHYPEの価格が変動する可能性があるため、Hyperliquidプラットフォームに比べて、HyperEVM上のHYPEはしばしば「過小評価」または「過大評価」されることがあります。

初期の試みと成果

私たちは最初のアービトラージボットのバージョンを構築しました。機能は基本的なもので、HyperEVMの自動マーケットメーカー（AMM）DEXの資金プールとHyperliquidの現物市場に価格差が生じると、HyperEVM上で取引を開始し、Hyperliquidでヘッジ操作を行います。

例を挙げると：

· HYPEがHyperliquidで価格が上昇した場合、HyperEVMでは過小評価されます；
· アービトラージの流れ：HyperEVMでUSDT0を使って「低価格」のHYPEを購入→HYPEを売却してUSDCに交換→HyperliquidでUSDCをUSDT0に戻す。

最初の数日間、私たちのHyperliquidでの1日の取引量は約20万から30万ドルで、損失は出さず、数百ドルの利益を上げることができました。最初に設定したアービトラージのハードルは、AMM DEXとHyperliquidの取引手数料を差し引いた後、利益が0.15%を超えた場合にのみ取引を実行するというものでした。

2週間後、利益が持続的に増加する中で、私たちはより大きな潜在能力を見ましたが、同時に私たちと全く同じ操作を行っている競合他社が2社いることにも気付きました------しかし彼らは規模が小さく、私たちは彼らを排除する決意をしました。

2025年4月、HyperliquidはHYPEのステーキングリベートメカニズム（ステーキングトークンで取引手数料を免除）を導入しました。これは私たちにとって絶好の機会でした------私たちの資金規模はすでに競合他社を上回っていたため、10万枚のHYPEをステーキングし、30%の取引手数料の免除を受け、アービトラージの利益閾値を0.15%から0.05%に引き下げました。

私たちの目標は明確でした：最大限のプレッシャーをかけて競合を排除し、市場を独占すること；同時に、2週間以内に取引量を5億ドル以上に引き上げ、Hyperliquidでの取引手数料のレベルをアップグレードする計画を立てました。

最終的に、取引量と利益は同時に急増しました------取引量が5億ドルを突破したとき、競合他社は完全に受動的になりました。今でもその日を覚えています：私は兄と一緒にパリからドバイに飛んでいて、ロボットが狂ったように「お金を印刷」しているのを見て、24時間で12万ドルの利益を上げ、2社の競合他社は彼らのロボットを閉じました。

それにもかかわらず、一部の競合他社はまだ諦めておらず、彼らはより高い手数料を負担し、私たちはアービトラージの利益幅を約0.04%に圧縮せざるを得ませんでした（基本的に私たちと彼らの手数料の差と同等です）。それでも、私たちの取引量は依然として強力で、日々の利益は2万から5万ドルの間で安定していました。

規模拡大に伴う問題と解決策

ビジネスの規模が拡大するにつれて、新たな制約に直面しました：HyperEVMの各ブロックのガス料金上限は200万であり、単一のアービトラージ取引は約13万ガスを消費します。これは、各ブロックで最大7-8件のアービトラージを完了できることを意味します。特に、より多くの資金プールとDEXがHyperEVMに導入されるにつれて、この制約はますます顕著になり、一部の取引が遅延することさえありました------私たちは迅速に解決し、取引の待機や注文簿の不均衡を避けなければなりませんでした。

そのため、私たちは4つの措置を講じました：

· 100以上のウォレットを有効化し、それぞれのウォレットがアービトラージ取引を開始して、単一のウォレットが取引過多で待機するのを避ける；
· 各ブロックで最大8件のアービトラージ取引を実行することを制限；
· ガス価格の管理：HyperEVMのガス価格が急上昇した場合、アービトラージに必要な投資収益率（ROI）を引き上げ、ガスが高すぎて遅延する取引を避ける；
· 取引速度の制限：過去12秒以内に送信された取引が設定された数（x件）を超えた場合、新しい取引の利益要件を引き上げる。

最適化アップグレードの時代：「食い手」から「マーケットメーカー」へ

私たちの利益が持続的に増加し、取引量が競合他社の5-10倍に達するにつれて、私たちはさらなる最適化に夢中になり始めました------結局、暗号通貨業界では、今日利益を上げていても、明日には新しいプレイヤーに排除される可能性があります。

マーケットメーカーへの転換：より多くの機会を捉える

2025年6月、兄が数週間温めていたアイデアを提案しました：Hyperliquidで「マーケットメーカー」としてアービトラージを行う（注：マーケットメーカーは流動性を提供し、注文を出して成立を待つ；食い手は既存の注文を直接成立させる）。この転換には2つの大きな利点があります：

· HYPEの価格の急速な変動によるより多くのアービトラージ機会を捉えることができる；
· 各取引で0.0245%の手数料を節約でき、直接的に利益を増加させる。

しかし、転換にはリスクも伴います：マーケットメーカーとして、私たちはまずHyperliquidで注文を出して成立させる必要がありますが、HyperEVMで反対取引を完了できるかどうかは保証されていません（競合が私たちよりも早い可能性があります）。これにより、注文簿の不均衡が生じ、損失を生む可能性があります。

初期のテストでは、毎回±10k HYPEの不均衡が発生しました------時には20秒以内に100件の取引を送信しましたが、データ分析ツールがなく、不均衡の原因を全く見つけられず、状況は混乱しました。

この問題を解決するために、私たちは一連の概念を追加し、それをコードとパラメータに変換しました：

· 利益範囲：いつ注文を作成するか、いつ注文を保持するか、いつキャンセルして再度注文を出すかを明確にする；
· マーケットメーカー取引範囲：参加する意欲のあるAMM資金プールを制限する（例えば、HyperSwap上の0.05%手数料のHYPE/USDT0プール、PRJX上の0.3%手数料のHYPE/UBTCプール）；
· 単一プールの取引規模と注文数：各AMM資金プールに最大取引規模と注文数の上限を設定する。

マーケットメーカー取引のパラメータは以下の通りです：

数日間の微調整を経て、私たちはついに不均衡の問題を基本的に解決しました；たとえ不均衡が時折発生しても、「時間加重平均価格」（TWAP）を通じて迅速に調整し、リスクを管理することができました。この転換は「ゲームルールの変更者」となりました------競合他社は依然として「食い手」モデルに留まっており、私たちの取引量は彼らの20倍に達しました。

USDT0/USDCの交換をスキップし、コストを削減

もう一つの大きな課題はステーブルコインに関連しています：Hyperliquidでの主流のステーブルコインはUSDCであり、HyperEVMではUSDT0です；HyperEVMで取引量が最も多く、アービトラージ機会が最も多いのはHYPE/USDT0資金プールです。しかし、プラットフォーム間でステーブルコインが異なるため、私たちはHyperliquidで資産ヘッジを完了するために追加で2件の取引を実行する必要があります。例えば、HYPEの価格が急騰した場合：

マーケットメーカーの注文が成立→0手数料でHYPEを売却してUSDCに交換；
HyperEVMでUSDT0を使ってHYPEを購入；
Hyperliquidで食い手としてUSDCを売却してUSDT0に交換（0.0245%の手数料がかかる）。

第三のステップの操作には明らかな欠点があります：食い手手数料を支払う必要があり（利益を減少させ、競争力を弱める）、HyperliquidでのUSDT0/USDC取引市場は成熟していないため（スプレッドや価格偏差が存在する）。

そのため、私たちは新しいパラメータとロジックを設計し、このステップをできるだけスキップすることにしました：

· USDC残高の閾値：USDC残高が120万を超えた場合のみ、USDT0→USDCの交換をスキップ；
· USDT0残高の閾値：USDT0残高が30万を超えた場合のみ、USDC→USDT0の交換をスキップ；

· 実際の価格データソース：毎分Cowswap APIを呼び出してUSDT0/USDCの実際の価格を取得し、Hyperliquidの注文簿価格に依存しない。

永続契約を導入し、収益源を拡大

まず声明します：私たちは暗号通貨投資の過程で、レバレッジや永続契約を一度も使用したことがありません（2018年にBitmexで試みたことを除いて、その結果は非常に失敗しました）、その運用メカニズムについてもほとんど知識がありません。

しかし、私たちはHYPEの永続契約の取引量が現物よりもはるかに高く、手数料も低い（現物0.0245%対永続契約0.019%）ことに気付きました。そこで、アービトラージ戦略を永続契約と組み合わせて試すことに決めました------当時、競合他社はこのモデルを使用しておらず、同じ注文簿の流動性で彼らと競争する必要はありませんでした。

さらに重要なのは、テストの過程で私たちは発見しました：永続契約を利用することで、アービトラージ利益を得るだけでなく、「資金コスト」からも利益を得ることができること；HYPEの永続契約が現物に対してプレミアムまたはディスカウントが発生した場合、さらに多くのアービトラージ機会を捉えることができる------これらは競合他社が手を出していない領域です。

そのため、私たちは新しいシステムパラメータを設計しました：

· ポジション制限：HYPEの永続契約の最大ロング/ショートポジションの規模を設定し、強制清算やUSDC/HYPE残高の枯渇を避ける；
· プレミアム/ディスカウントの監視：永続契約が現物に対してプレミアムまたはディスカウントの幅をリアルタイムで追跡；
· プレミアム/ディスカウントの上限：プレミアムが高すぎる場合、ロングポジションの開設を停止し、現物取引に切り替える；
· 漸進的ROI：ポジション規模が大きくなるほど、要求されるアービトラージ利益が高くなり、リスクポジションに早く陥るのを避ける；
· ROI計算式：永続契約のプレミアム/ディスカウントの幅とポジション規模を総合的に計算。

食い手としてHYPEトークンのショートポジションを設定するインターフェース/パラメータ設定の例は以下の通りです：

永続契約の導入は最も重要なアップグレードの一つです------資金コストだけで約60万ドルを稼ぎ、プレミアム/ディスカウントを利用してさらに多くのアービトラージ機会を捉えました。

兄弟パートナー：協力モデルと相互補完の利点

よく私たちの分業や協力方法について質問されます。外部の人々は、私が「ジョークを言う人」で、暗号通貨のソーシャルプラットフォーム（CT）でおしゃべりするだけだと思っているようです；兄は「技術者」で、コードを書くことだけを担当していると。しかし、実際の状況はもっと複雑です------私たちの協力モデルは、以前にBlurのマイニングに参加していたときと非常に似ています。

アービトラージロボットを運営する過程で、毎日新しい問題に直面し、迅速に解決する必要があります。私たちは毎日最適化の提案を議論し、どんな決定も合意に達した後に実行されなければなりません。兄はコードを担当していますが、私が自分でパラメータを調整できるようにツールを開発してくれます；私はコードを書くことが全くできず、兄はロボットのパラメータ設定が得意ではありません------私たちはちょうど相互補完しています。

面白いことに、私たちの作業スタイルは正反対です：兄は更新をプッシュし、新機能を試すのが好き（私は少し過剰だと思います）；私は非常に保守的で（彼は過度に保守的だと思っています）、ロボットが安定して利益を上げている限り、既存のバージョンを変更したくありません。

私たちの日常の会話はしばしばこんな感じです：

· 私（焦った口調）：「ロボットが変だ…… 何か変更したの？」

· 兄：「いや……せいぜい重要でない小さなところを少し変えただけ。」

また、2人の小さなチームとして、正式な会社のプロセスがないため、ロボットが250以上のバージョンに進化した後、私たちは時々感じます：自分たちが作ったものが、逆にますます完全に理解し、把握するのが難しくなっている；毎回更新をプッシュするたびに、それがどのような連鎖反応を引き起こすかを予測するのが非常に難しいです。