Étude Solana : spreads plus larges hors agrégateurs dans cinq des six pools échantillonnés

Une étude publiée le 29 septembre a révélé que les spreads aller-retour réalisés pour les transactions SOL/USDC étaient plus larges pour les flux non agrégés dans cinq des six principales plateformes de liquidité propriétaires sur Solana. La recherche, rédigée par Ozan Solmaz, Lioba Heimbach et Jason Milionis, indique que l’accès au même pool de liquidité ne garantissait pas nécessairement des conditions de trading comparables, selon la manière dont l’ordre était acheminé.

Méthodologie et portée des données

Le prépublication a examiné les market makers automatisés propriétaires, ou propAMM, sur les blockchains Solana, Base et Monad. Les observations de l’étude s’étendaient du 1er septembre 2025 au 31 août 2026, avec des dates de début ultérieures pour les déploiements plus récents. L’analyse principale se concentrait sur les six plus grands propAMM mesurés sur Solana pour les paires SOL/USDC, comparant les flux acheminés via des agrégateurs aux flux non agrégés.

Pour estimer les spreads aller-retour réalisés, les chercheurs ont apparié des exécutions consécutives sur les deux côtés opposés du même pool. Ces exécutions appariées devaient se produire dans un intervalle de 25 slots et avoir des tailles de transaction dans un facteur de deux l’une par rapport à l’autre. La méthodologie exigeait qu’aucune mise à jour de cotation de l’opérateur n’intervienne entre les exécutions appariées, et que les deux jambes de la transaction appartiennent à la même classe de routage. Les comparaisons étaient ensuite effectuées au sein de cellules définies par le pool, le jour et la tranche de taille de transaction.

Cette approche permet une comparaison plus contrôlée que l’analyse de plateformes non liées ou de ordres de tailles différentes. Cependant, l’étude note que les deux exécutions d’une paire ne représentent pas nécessairement le parcours réel d’achat et de vente d’un seul client. Les données résultantes représentent une association historique entre la classe de routage et les spreads réalisés, plutôt qu’une mesure de ce que chaque interface offre à un moment donné.

Différences de spreads et mécanismes de frais

L’étude a constaté que pour les cinq premières plateformes, les spreads non agrégés étaient plus larges dans 68 % à 83 % des cellules appariées. Les valeurs p exactes du test du signe rapportées pour ces plateformes étaient inférieures à 0,001. ZeroFi a fait exception, montrant une prime négative faible pour la médiane appariée, ce qui signifie que les spreads non agrégés n’étaient pas plus larges sur cette plateforme.

Des chiffres médians spécifiques illustrent la distinction entre la performance globale et les comparaisons appariées. La médiane globale du spread de Tessera était de 0,9 point de base pour le flux agrégé et de 0,93 point de base pour le flux non agrégé. Cependant, sa prime médiane appariée n’était que de 0,1 point de base. Un point de base est défini comme 0,01 point de pourcentage. La prime appariée est calculée en comparant les deux classes à l’intérieur de chaque cellule avant de résumer ces différences, ce qui diffère de la soustraction des médianes globales affichées.

La justification économique de ces différences implique souvent des prix obsolètes. Les opérateurs de propAMM peuvent envoyer des mises à jour de prix sans exécuter un swap, réduisant l’exposition aux pertes dues aux prix obsolètes lorsque les mises à jour arrivent avant les transactions entrantes. L’étude a décodé une implémentation de Tessera sur la blockchain Base, identifiant six composantes de frais : de base, d’âge, de priorité, de mode, par défaut et d’adresse. Dans cette implémentation, l’expéditeur de la transaction et le contrat appelant l’interface pouvaient affecter le traitement des frais par défaut et d’adresse, y compris les exemptions et les pénalités.

Les chercheurs ont documenté que les frais de Base Tessera diminuaient près de la fin des blocs et augmentaient près du début des blocs. Ce timing a aidé à expliquer les différences entre la cotation d’un bloc précédent et l’exécution finale. L’étude a noté que les chercheurs manquaient de données historiques de cotation Solana pour corroborer un écart similaire de cotation à l’exécution sur cette chaîne spécifique. Séparément, l’enquête de mars de 0x a rapporté des écarts de cotation à l’exécution sur Base impliquant le timing des Flashblocks et des changements de spread.

Frais de portefeuille et coûts d’interface

Les frais de portefeuille et le glissement de cotation à l’exécution mesurent des coûts différents des écarts de spread historiques identifiés dans l’étude. La divulgation de swap de Phantom, vérifiée le 2 novembre, liste un frais de 0,85 % pour la plupart des swaps, avec des exceptions pour les flux de comptes Cash spécifiés et les dépôts vers un solde perps. Ces frais de portefeuille sont distincts des mesures de spread aller-retour dans l’article.

Jupiter, un fournisseur de routage sur Solana, documente un frais de plateforme de 2 points de base pour les swaps de SOL vers des stablecoins sur son chemin d’ordre géré. Ce chemin permet à Metis, JupiterZ, Dflow et OKX de concourir pour la liquidité. Le chemin de construction personnalisable de Jupiter n’utilise que Metis et ne documente aucun frais de swap Jupiter, bien que les frais d’intégrateur et les coûts réseau s’appliquent. JupiterZ fournit une liquidité sur demande de cotation, qui est un mécanisme distinct des pools propAMM on-chain.

Jupiter décrit l’utilisation d’un mécanisme JIT Swap qui recote les pools candidats on-chain, permettant aux pools sélectionnés ou à la répartition de changer si une autre allocation candidate offre une meilleure sortie. L’étude conclut que l’ajout d’une prime de spread apparié historique à un frais de portefeuille actuel produirait une estimation d’économies trompeuse, car cela mélangerait une statistique aller-retour appariée avec un frais sur un swap particulier sans établir quels coûts étaient incrémentaux.