If It Walks Like an Arbitrage: Protocol-Agnostic Detection with Decidable Structural Equivalence
Este artículo presenta un sistema agnóstico al protocolo y formalmente verificado que utiliza una forma canónica decidible de las trazas de transacciones de Ethereum para detectar oportunidades de arbitraje mediante la detección de ciclos estructurales, logrando una alta concordancia con las plataformas de MEV de producción mientras identifica miles de detecciones exclusivas sin depender de patrones específicos del protocolo.
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En la cadena de bloques de Ethereum, el dinero se mueve a través de una compleja red de contratos digitales. Cada vez que un usuario envía una transacción, se ejecuta un script oculto, llamando a otros programas en una secuencia anidada que puede durar cientos de pasos. Dentro de esta maquinaria invisible, los bots automatizados escanean constantemente las pequeñas diferencias de precios entre intercambios digitales. Cuando encuentran una, ejecutan una serie rápida de operaciones para comprar barato y vender caro, capturando el beneficio antes de que el mercado se corrija. Esta actividad, conocida como arbitraje, es el motor detrás de una industria masiva llamada Valor Extraíble Máximo (Maximal Extractable Value), donde los bots compiten por exprimir cada centavo posible de beneficio de la red. Sin embargo, debido a que estos bots utilizan miles de contratos diferentes e inventan constantemente nuevas formas de mover dinero, detectarlos ha sido como intentar encontrar una aguja específica en un pajar que cambia de forma continuamente. Las herramientas existentes suelen depender de la memorización de los patrones específicos de los intercambios conocidos, lo que significa que pasan por alto cualquier cosa nueva o inusual.
Un equipo de investigadores de Functori ha desarrollado una nueva forma de ver estas transacciones que no depende de conocer los nombres de los contratos involucrados. En lugar de buscar patrones específicos, tratan cada transacción como un objeto estructural que puede simplificarse en una única forma única. Construyeron un sistema que toma el registro bruto de una transacción y la reescribe, paso a paso, eliminando el ruido de la jerarquía de llamadas hasta que solo queda el flujo esencial de fondos. Este proceso garantiza que produzca la misma forma final cada vez, sin importar cuán compleja fuera la transacción original. Si dos transacciones diferentes resultan en la misma forma final, son estructuralmente idénticas. Esto permite al sistema identificar el arbitraje no mediante el reconocimiento de un patrón conocido, sino viendo si el flujo de dinero forma un ciclo cerrado que comienza y termina con más valor del que empezó. Es un método que funciona independientemente de qué tokens digitales se utilicen o de qué intercambios específicos estén involucrados.
Los investigadores probaron este sistema en 220.000 bloques de la cadena de bloques de Ethereum, cubriendo un mes de actividad a finales de 2025. Compararon sus resultados con Eigenphi, una plataforma comercial líder en detección de arbitraje, y ArbiNet, un clasificador de aprendizaje automático. El nuevo sistema coincidió con la plataforma comercial en el 83,5% de las transacciones detectadas, pero también encontró 60.199 ciclos de arbitraje confirmados que la plataforma comercial pasó por alto. Estas detecciones perdidas eran a menudo operaciones de múltiples pasos complejas que involucraban préstamos relámpago (flash loans) o rutas inusuales que no encajaban con los patrones estándar que la herramienta comercial había sido entrenada para reconocer. El sistema también identificó 245.497 transacciones que parecían intentos de arbitraje pero que no generaron beneficios, a menudo porque los bots perdieron una guerra de ofertas por velocidad de transacción o pagaron demasiadas comisiones. Estos intentos fallidos son invisibles para los sistemas que solo buscan beneficios exitosos, pero revelan la verdadera escala de la competencia que ocurre en la red.
Para entender cómo funciona esto, imaginen a los investigadores tomando una bola de estambre enredada que representa una transacción y desenredándola sistemáticamente. No les importa de qué está hecho el estambre ni de dónde proviene; solo les importa cómo se conectan los extremos. Si el estambre forma un bucle donde el extremo se conecta de nuevo con el inicio, y el bucle contiene una ganancia neta de material, el sistema lo marca como un arbitraje. Este enfoque es tan robusto que el mismo binario de software, sin ningún cambio, fue capaz de ejecutarse en otras dos cadenas de bloques, Arbitrum y Binance Smart Chain, y producir resultados válidos. El sistema se basa en un conjunto de 15 reglas que simplifican el árbol de la transacción, fusionando caminos paralelos y encadenando transferencias hasta que la estructura colapsa en un ciclo simple o revela que no existe tal ciclo. Debido a que las reglas están matemáticamente probadas para finalizar siempre y producir siempre el mismo resultado, la detección es sólida por construcción.
El estudio también reveló que muchas transacciones marcadas como arbitraje por otros sistemas eran en realidad falsos positivos. Cuando los investigadores inspeccionaron manualmente 200 transacciones que solo la plataforma comercial había marcado, encontraron que el 63,5% no contenía ningún flujo cíclico de fondos en absoluto. Eran transferencias simples u operaciones de cosecha de rendimientos que parecían arbitraje solo porque el otro sistema buscaba firmas de eventos específicas en lugar de la estructura subyacente. Por el contrario, el nuevo sistema encontró ciclos de arbitraje genuinos que otras herramientas pasaron por alto porque estaban ocultos dentro de contratos de enrutamiento complejos. Los investigadores verificaron 500 transacciones manualmente y no encontraron falsos positivos en su nivel confirmado, lo que significa que cada transacción que etiquetaron como un arbitraje exitoso era, de hecho, un bucle rentable.
Este trabajo traslada el campo de la dependencia de patrones memorizados a una comprensión fundamental del flujo de valor. Al demostrar que cada transacción tiene una forma canónica única, los investigadores han creado una base donde las preguntas sobre familias de estrategias y el comportamiento de los bots pueden responderse con certeza matemática. Demostraron que el arbitraje no es solo una colección de trucos conocidos, sino una propiedad estructural de los flujos de fondos que puede detectarse sin conocer los protocolos específicos involucrados. La capacidad del sistema para descubrir estrategias ocultas e intentos fallidos sugiere que el volumen real de la negociación automatizada en la cadena de bloques es significativamente mayor de lo que se ha medido anteriormente, impulsado por un ecosistema diverso de bots que operan de maneras que las herramientas estándar de coincidencia de patrones no pueden ver. Los hallazgos ofrecen una nueva lente para el análisis forense, permitiendo a los investigadores rastrear la ruta exacta de los fondos y comprender la mecánica de la extracción de beneficios con un nivel de claridad que antes era imposible.
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