Understanding Front-Running in Crypto: NFT Insider Trades and MEV Bot Risks

Understanding Front-Running in Crypto: NFT Insider Trades and MEV Bot Risks

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News Editor 01
2026-07-06 09:34:11
Front-running in crypto appears in NFT marketplaces and DeFi trading alike, from insider-driven purchases before featured listings to bots scanning the mempool for profit. This article explains how it works, how it differs from wash trading, and ways users and developers can reduce risk.

在加密货币与NFT市场中,“抢跑交易”(front-running)已成为一个高频讨论的话题。它原本是传统证券市场中的术语,通常指交易者利用即将发生的交易信息,抢在他人之前入场,以便在价格波动中获利。在链上环境里,这一行为呈现出更复杂的形态:一类是基于平台内部非公开信息的NFT抢跑,另一类则是围绕去中心化交易所和DeFi协议展开的基于mempool的机器人抢跑

NFT市场中的抢跑:本质接近内幕交易

在NFT交易平台场景下,抢跑通常发生在平台内部人员提前知道哪些NFT将被重点展示、推荐或放上首页时。由于首页曝光往往会带来更高流量与需求,相关NFT价格可能随之上涨。如果知情者在公开展示前提前买入,再在热度提升后卖出,就能获得不公平优势。

素材提到,2021年9月,OpenSea前产品负责人Nate Chastain被发现曾在某些NFT被平台重点推荐前提前购入,并在之后卖出获利。该事件之所以被外界识别,是因为有人将NFT交易时间戳与OpenSea首页推荐时间进行比对,发现了可疑关联。这类行为在逻辑上与传统金融中的内幕交易高度相似,因为获利建立在非公开信息之上。

机器人抢跑如何运作:盯上未确认交易

与NFT平台内幕式抢跑不同,DeFi中的抢跑更多依赖自动化程序。所谓“抢跑机器人”,是指能够扫描区块链待处理交易池(mempool)的程序。一旦发现某笔大额交易可能推动市场价格变化,机器人就会迅速构造一笔相似或相反方向的交易,并支付更高的Gas费,争取让矿工或验证者优先打包自己的交易。

在以太坊等公链上,交易在被确认前通常会短暂停留在mempool中,这给了机器人观察和响应的窗口。素材指出,这类机器人往往在毫秒级完成识别、计算最佳交易规模、设置参数并执行操作。对于普通用户而言,手动交易几乎无法与之竞争。

尤其在AMM(自动做市商)环境中,如果某笔大额交换会显著影响池子价格,机器人便可能提前买入或卖出,从而在原始交易执行后获利。这类行为也是MEV(矿工/最大可提取价值)问题的重要组成部分,即出块者或相关参与者通过插队、重排、包含或排除交易来获取额外收益。

它合法吗?链上公开性带来灰色地带

关于抢跑是否违法,答案并不统一。素材指出,在传统股票市场中,抢跑通常因使用非公开信息而被视为非法。但在去中心化交易所环境里,交易信息很多时候本就公开存在于链上待处理队列中,抢跑者利用的是公开可见的链上数据,因此从“技术定义”上并不必然等同于传统意义上的违法内幕交易。

不过,这并不意味着所有抢跑都具有正当性。若行为依赖平台内部未公开信息,例如提前知道某NFT会被重点推荐,则问题显然更接近传统内幕交易。而若行为发生在公开mempool中,则更像是利用链上透明性与排序机制进行博弈。也正因如此,抢跑在加密市场始终处于技术可行、伦理存疑、监管待明的交叉地带。

与洗售交易有何不同?重点在操纵方式

抢跑常被与洗售交易(wash trading)混淆,但两者并不相同。洗售交易是指同一控制方在多个钱包之间反复买卖同一资产,制造虚假成交量和需求,常见于允许匿名连接钱包的NFT平台。其核心在于虚增活跃度与价格信号

而抢跑则是利用他人尚未完成的交易,在其之前或周围插入自己的交易顺序以谋利。典型案例包括“三明治攻击”:攻击者先在受害者大额买单前买入,再在受害者交易推高价格后卖出,从而把受害者夹在中间。素材还提到,另一种方式是“替代攻击”,即矿工或相关参与者用自己的交易替换原始交易,导致后者即便完成,也无法达到原本预期效果。

如何识别NFT抢跑行为

从监测角度看,识别NFT抢跑主要依赖链上行为重建。分析人员可以重点关注三类信号:第一,某个钱包是否在特定NFT被宣传或价格异动前集中买入;第二,是否在曝光或热度上升后迅速卖出;第三,相关钱包之间是否存在一系列可疑资金转移。

此外,若某个地址的买卖行为与平台推荐节奏、艺术家交易动作或价格波动高度同步,也可能构成重要线索。素材还指出,更完整的合规调查需要将交易数据与其他信息流拼接,形成交易重建,以判断行为是否存在合理背景,进而排除或确认违规嫌疑。

普通用户和开发者如何降低风险

对于普通用户而言,减少被抢跑影响的一个常见方法,是将大额交易拆分为多笔较小交易,以降低单笔交易对市场造成的冲击,从而削弱机器人介入的动力。另一个方法是控制滑点设置,尽量避免给予攻击者过大的可套利空间。不过,较低滑点也可能导致交易更难成交,用户需要在执行效率与价格保护之间做权衡。

从基础设施角度,开发者则可尝试引入更强的防抢跑设计。素材举例称,SparkPool曾推出私有交易服务TaiChi,通过让交易仅对特定参与方可见,减少机器人在公开mempool中发现机会的可能。KeeperDAO则采用隐藏式mempool思路,以降低MEV机器人直接抢跑的空间。这类机制的共同目标,都是让待处理交易不再被全网机器人轻易扫描和利用。

市场影响:透明性优势正在被重新定价

从市场层面看,抢跑问题正在倒逼加密行业重新审视“公开透明”与“公平执行”的关系。公链的透明性原本被视为信任基础,但当待确认交易完全暴露给套利机器人后,普通用户反而可能承担更高的滑点、成本与执行不确定性。尤其是在NFT首页推荐、DeFi大额兑换、流动性变动等关键场景中,抢跑会削弱用户信心,也可能影响平台声誉。

更重要的是,抢跑与MEV问题若长期得不到缓解,可能促使更多用户转向私有交易通道、聚合执行工具或具备抗MEV设计的新协议。对行业而言,这意味着竞争不再只是手续费和流动性之争,也会延伸到交易公平性、排序机制与用户保护。未来,谁能在保持链上透明的同时尽量降低可被剥削的空间,谁就更可能赢得长期用户。

总体来看,抢跑并非单一现象,而是横跨NFT、DEX和DeFi的结构性问题。它既暴露出平台治理和内部合规的短板,也揭示了公开mempool与MEV激励之间的深层矛盾。对于投资者而言,理解抢跑的原理、识别可疑模式并采取适当的防护措施,已成为参与链上市场不可忽视的一课。

This article was originally published by Bit.Fan. For more cryptocurrency news and market insights, visit www.bit.fan.
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