Solana 链上 AMM 深度解析：Solana 构建者的 Raydium 见解

Raydium

介绍

Raydium 是一个 DeFi 应用，它允许交易者以无需信任的方式将一种 Token 兑换为另一种 Token。 它是 Solana 上早期进行交易的自动化做市商之一（尽管不是第一个）。

自动化做市商是订单簿的替代方案，假设读者已经熟悉订单簿。

AMM 的工作原理

自动化做市商在池子（智能合约）中持有两种 Token（Token X 和 Token Y）。它允许任何人从池子中提取 Token X，但他们必须存入一定数量的 Token Y，以便池子中资产的“总额”不减少，其中我们将“总额”视为两种资产数量的乘积。

AMM 公式

这里 x′ 和 y′ 是交易后池子的 Token 余额，x 和 y 是交易前池子的 Token 余额。

这保证了池子的资产持有量只能保持不变或增加。大多数池子都会收取一定费用。余额的乘积不仅应该增加，而且至少应该增加一定数量以支付费用。

资产由 流动性提供者 提供给池子，他们收到所谓的 LP Token 来代表他们在池子中的份额。

AMM 的优点

在 AMM 中，价格发现是自动的。它由池子中资产的比例决定。具体来说，如果我们有 Token x 和 Token y，价格的确定方式如下：

AMM 的价格发现

y 的价格发现也是如此。具体来说，放入池子中的资产 x 越多，它就越“丰富”，x 的价格就会下降。

无需等待合适的“买入”或“卖出”订单出现。它总是存在。如果 AMM 中的价格与另一个交易所的价格不匹配，那么交易者将套利差价，使价格恢复平衡。

我们应该强调，这是“现货”或“边际”价格。如果你购买任何数量的 x，你支付的实际价格将比此计算结果更差。

AMM 的缺点

即使是小额订单也会影响 AMM 中的价格。

流动性提供者无法控制其资产的售价，并且会遭受无常损失。

Raydium AMM

Raydium AMM 于 2021 年推出，是 Solana 区块链上一个关键的去中心化金融 (DeFi) 协议，以其创新的混合模型而闻名，该模型将自动化做市商 (AMM) 与 OpenBook（前身为 Serum）的中心限价订单簿 (CLOB) 相结合。

Raydium 池子兑换

与仅依赖池子储备的 Uniswap 等传统 AMM 不同，Raydium 与 OpenBook 的集成允许流动性提供者 (LP) 利用更广泛的订单流，从而减少滑点并提高资本效率。 主要功能包括：

• 无需许可的池子：任何人都可以为任何 Token 对创建池子，从而促进创新。
• 收益机会：LP 赚取交易费用，并且可以参与农场或使用 RAY Token 进行质押。
• 最佳价格兑换：一项评估 AMM 池子与 OpenBook 以获得最佳交易执行的功能。

自成立以来，Raydium 在 Solana 中推动了大量的流动性，支持新 Token 上市的 AcceleRaytor 启动板和激励流动性供应的无需许可的农场等功能。 它的采用突显了其在推动 Solana DeFi 增长方面的作用。

Raydium 高级兑换流程

本分析深入探讨 Raydium 的技术架构、指令流程、基于斐波那契的流动性分配等独特功能以及开发人员的注意事项，这些都来自官方文档、二手来源和可用的开源代码。

高级架构

Raydium AMM 在 Solana 上运行，利用其基于账户的模型来管理状态和执行指令。 该架构围绕以下内容展开：

• 池子账户：存储 Token 对的流动性，维持恒定乘积公式。

恒定乘积公式

• 用户账户：处理用户 Token 余额以进行兑换和提供流动性。
• 授权账户：程序派生地址 (PDA)，用于安全地管理池子操作。
• OpenBook 集成：将池子链接到 OpenBook 市场以实现共享流动性。

指令流程包括：

1. 初始化：设置包含 Token 对和参数的池子。
2. 流动性提供：用户存入 Token，接收 LP Token。
3. 兑换：Token在池子内交换或通过 OpenBook 路由。
4. 移除流动性：LP 销毁 LP Token 以提取其份额。

Raydium 的混合模型在以下方面表现出色：当不存在直接池子或有更好的定价可用时，它能够通过 OpenBook 路由交易，如Raydium FAQ 中所述。

核心机制深入研究

Raydium 的 AMM 程序用 Rust 实现，包含以下关键文件：

• entrypoint.rs：指令处理的程序入口点。
• instruction.rs：定义 AMMInstruction 枚举，包括 SwapBaseIn、SwapBaseOut 和 MonitorStep。
• processor.rs：包含执行指令的逻辑，例如兑换计算。
• state.rs：管理池子状态和帐户的数据结构。
• error.rs：处理特定于程序的错误。
• math.rs：包括数学实用程序，特别是斐波那契数列生成器。

关键账户

每个 Raydium 池子都依赖于多个帐户：

这些账户确保安全且隔离的操作，PDA 最大程度地降低了未经授权的访问风险。

指令流

Raydium 的指令在 instructions.rs 中定义，包括：

• Initialize2：设置一个池子，创建帐户并链接到 OpenBook 市场。 预计有 14 个账户，包括 AMM 状态和金库。
• Deposit：允许 LP 添加 Token，并根据池子储备铸造 LP Token。 需要 14-15 个帐户。
• Withdraw：允许 LP 销毁 LP Token 并提取 Token。 预计有 20-23 个帐户。
• SwapBaseIn：兑换指定的输入量，预计有 17-18 个帐户。 使用 amount_in 和 minimum_amount_out。
• SwapBaseOut：兑换指定的输出量，预计有 17-18 个帐户。 使用 max_amount_in 和 amount_out。
• MonitorStep：管理 OpenBook 订单，使用 plan_order_limit 和 place_order_limit 等参数。

Raydium 资金转移流程

processor.rs 文件实现了这些指令，验证帐户并执行逻辑。 例如，process_swap_base_in 使用恒定乘积公式计算输出，并根据费用进行调整（通常为 0.25%，其中 0.22% 给 LP，0.03% 用于 RAY 回购）。

兑换机制

兑换遵循恒定乘积公式：

Raydium 使用的恒定乘积公式

基本性质成立：储备的乘积在交易前后必须保持不变。

假设一个 SOL-USDC 池子有：

• 1,000 SOL (reserve_in)
• 100,000 USDC (reserve_out)
• 你要兑换 10 SOL (input_amount)

扣除费用，并通过用户指定的容差来管理滑点。 这篇 Medium 文章 详细介绍了一个 SOL-USDC 兑换的 TypeScript 示例。

Raydium 的最佳价格兑换功能（可能在链下）会将 AMM 池子价格与 OpenBook 的订单簿进行比较。

如果 OpenBook 提供更好的价格（例如，通过市场订单匹配现有的限价订单），则交易可能会路由到那里。 这是从 Raydium FAQ 和 Decoding Raydium Swaps 中推断出来的，它们指出当不存在直接池子或为了更好的执行而通过 OpenBook 路由。

OpenBook 集成

Raydium 的突出特点是其向 OpenBook 提供流动性，使用斐波那契数列来下达限价订单。 math.rs 文件包含一个生成序列的 fibonacci 方法（例如，0、1、2、3、5、8、13）。 这些数字可能决定价格水平（例如，与市场价格的 23.6%、38.2% 的偏差）或订单规模， 从而确保当前价格附近的价差较小，而更广泛的价差处具有更深的流动性。 MonitorStep 指令管理这些订单，根据池子储备对其进行调整，如 Raydium AMM 仓库中所述。

Raydium 白皮书详细介绍了这种方法，该方法提高了资本效率并减少了滑点，从而将 Raydium 与传统的 AMM 区分开来。

独特的实施细节

• 斐波那契流动性分配：通过在斐波那契导出的价格水平上放置限价订单，Raydium 优化了流动性深度，从而平衡了小额交易的窄价差和大额交易的支持。
• 最佳价格兑换：可能通过前端或交易 API 实现，此功能评估 AMM 和 OpenBook 价格，从而路由交易以实现最佳执行。
• 无需许可的设计：支持任何人创建池子和农场，Burn & Earn 计划允许项目在索取费用的同时锁定流动性。

斐波那契流动性分配

斐波那契流动性分配 用于优化 OpenBook（前身为 Serum）上的流动性，OpenBook 是一个中心限价订单簿 (CLOB)。 这种方法包括在从斐波那契比率得出的价格水平上下达限价订单，从而平衡了小额交易的窄价差和大额交易的更深流动性。 下面，我们将探讨这种机制的工作原理以及它如何在 Raydium 的智能合约中实现。

什么是斐波那契流动性分配？

斐波那契流动性分配利用斐波那契数列的数学属性——斐波那契数列是一系列数字，其中每个数字都是前两个数字之和（例如，0、1、1、2、3、5、8 等）。

从这个序列中，得出特定的比率（例如，23.6%、38.2%、50%、61.8%），这些比率通常用于金融市场以识别关键的支撑位和阻力位。

Raydium 应用这些比率在 OpenBook 上围绕当前市场价格策略性地下达买入和卖出限价订单。

它如何优化流动性

• 窄价差：较小的订单放置在更接近当前价格的位置（例如，高于或低于 23.6%），从而确保小额交易的低成本交易。
• 大额交易支持：较大的订单放置在更远的位置（例如，高于或低于 38.2% 或 61.8%），从而提供更深的流动性以吸收更大的交易，而不会导致大幅价格波动。

例如，如果 Token 对（例如 SOL/USDC）的当前价格为 100 美元：

• 买入订单：放置在 76.4 美元（低于 23.6%）、61.8 美元（低于 38.2%）等。
• 卖出订单：放置在 123.6 美元（高于 23.6%）、138.2 美元（高于 38.2%）等。

斐波那契水平的样子图示

这会创建一个订单网格，就像一个流动性“安全网”，有效地支持频繁的小额交易和偶尔的大额交易。

它在智能合约中如何工作

智能合约工作流程

此序列图概述了智能合约的工作流程。 它从用户或系统触发 MonitorStep 指令开始。 Raydium AMM 程序获取当前价格，使用 math.rs 计算斐波那契价格水平，根据 processor.rs 中的池子储备确定订单规模，并将订单提交给 OpenBook。 确认后，池子状态将更新，从而完成该流程。

1. math.rs 中的斐波那契比率计算

math.rs 文件负责斐波那契流动性分配的数学基础：

• 斐波那契数列生成：一个函数（例如，斐波那契）生成一个数列，直到指定的级别。
• 比率推导：计算常见的斐波那契比率（23.6%、38.2%、50%、61.8%），通常基于黄金比率（φ ≈ 1.618）。 例如：
  • 23.6% = 1 — (1/φ²)
  • 38.2% = 1 — (1/φ³)
  • 61.8% = 1/φ
• 价格水平计算：这些比率应用于当前市场价格，以确定限价订单的准确价格点。 对于 100 美元的价格，计算可能如下所示：
  • 以低于 23.6% 的价格买入：100 美元 × (1–0.236) = 76.4 美元
  • 以高于 23.6% 的价格卖出：100 美元 × (1 + 0.236) = 123.6 美元

此文件提供了合约的其他部分所依赖的核心实用程序函数。

2. processor.rs 中的订单放置和逻辑

processor.rs 文件包含执行斐波那契策略的逻辑：

• 当前价格确定：处理器获取当前的池子价格，该价格来自 AMM 池子中 Token 对的储备（例如，使用针对 OpenBook 集成调整的恒定乘积公式）。
• 订单放置：使用来自 math.rs 的斐波那契比率，它计算价格水平并在 OpenBook 上下达限价订单：
  • 买入订单：按斐波那契水平放置在当前价格以下。
  • 卖出订单：按相应的水平放置在当前价格以上。
• 订单规模确定：每个订单的规模是根据池子的流动性和所需的深度确定的：
  • 当前价格附近的小订单，以实现窄价差。
  • 更远的大订单，以实现更深的流动性。
• 与 OpenBook 的交互：处理器与 OpenBook 的市场程序交互，以提交这些限价订单，从而将 AMM 池子的流动性链接到 CLOB。

3. instruction.rs 中通过 MonitorStep 进行的动态调整

instruction.rs 文件定义了 MonitorStep 指令，该指令是维护斐波那契订单网格的关键：

• 目的：根据市场状况和池子储备定期调整限价订单的放置和规模。

流程：

1. 检查池子储备：评估 Raydium 池子中的当前 Token 余额。
2. 重新计算价格水平：如果市场价格发生变化，请使用 math.rs 更新斐波那契导出的价格点。
3. 更新订单：取消过时的订单并在 OpenBook 上下达新订单，从而确保流动性分配与当前价格和储备水平保持一致。

• 参数：包括 plan_order_limit（最大计划订单）和 place_order_limit（每个步骤放置的最大订单数）等设置，以控制调整范围。

这种动态调整确保了流动性在价格波动时保持最佳状态。

4. state.rs 中的状态管理

state.rs 文件跟踪池子的状态，这对于斐波那契逻辑至关重要：

• 存储的数据：包括每个 Token 的储备量、OpenBook 市场 ID，以及可能的当前订单网格状态。
• 用法：为 processor.rs 中的价格计算和订单调整提供输入数据（例如，储备）。

实施示例

让我们来看一个简化的场景：

• 当前价格：100 美元（从池子储备计算得出）。
• 斐波那契水平：使用 23.6% 和 38.2%。
• 智能合约步骤：

1. math.rs：计算：
   • 以 76.4 美元买入（100 美元 × 0.764）。
   • 以 123.6 美元卖出（100 美元 × 1.236）。
   • 以 61.8 美元买入（100 美元 × 0.618）。
   • 以 138.2 美元卖出（100 美元 × 1.382）。

2. processor.rs：在 OpenBook 上下达限价订单：

• 以 76.4 美元买入 10 SOL。
• 以 123.6 美元卖出 10 SOL。
• 以 61.8 美元买入 20 SOL（更大的规模，以实现更深的流动性）。
• 以 138.2 美元卖出 20 SOL。
• MonitorStep：在价格转移到 105 美元后，重新计算并调整订单（例如，以 80.2 美元买入，以 129.8 美元卖出）。

此网格确保流动性在战略水平上可用，从而适应市场变化。

为什么它很重要

通过使用斐波那契导出的价格水平，Raydium 实现了：

• 效率：窄价差降低了用户的交易成本。
• 稳定性：更深的流动性可防止大额交易对价格产生重大影响。
• 创新：以数学上优雅的方式结合了 AMM 和 CLOB 机制，使其与其他 DeFi 协议区分开来。

结论

Raydium AMM 是一款复杂的 DeFi 协议，它将 AMM 效率与 CLOB 深度相结合，从而利用了 Solana 的速度和低成本。 其基于斐波那契的流动性分配、最佳价格兑换和无需许可的设计使其与众不同，但有限的代码透明度需要谨慎。 鼓励开发人员探索 Raydium AMM 仓库和 Raydium SDK，以构建创新的 DeFi 应用程序。

• 原文链接： extremelysunnyyk.medium....
• 登链社区 AI 助手，为大家转译优秀英文文章，如有翻译不通的地方，还请包涵～