Chuyển đến nội dung chính

Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://docs.raydium.io/llms.txt

Use this file to discover all available pages before exploring further.

Trang này được dịch tự động bằng AI. Phiên bản tiếng Anh là bản chính thức.Xem bản tiếng Anh →

​
Tóm tắt một đoạn

Stable AMM là một biến thể của AMM của Raydium, thay thế công thức curve bằng một bảng tra cứu được điền sẵn. Thay vì sử dụng x·y=k, pool lưu trữ một mảng thưa các điểm (x, y, price) và sử dụng tìm kiếm nhị phân + nội suy tuyến tính để báo giá. Thiết kế này hoạt động tốt nhất với các cặp stablecoin và các tài sản khác có mối quan hệ giá được biết trước: swap giữa các token được gắn với tỷ lệ 1-to-1 có slippage gần như bằng không. Giống như AMM v4, nó được liên kết với một thị trường OpenBook và đăng các lệnh hạn chế ở đó. Tính thanh khoản hiện tại còn thấp; hầu hết các tích hợp truy cập các pool Stable thông qua chương trình Định tuyến AMM.

​
Tại sao dùng bảng tra cứu thay vì xy=k

Các AMM sử dụng constant-product phải chịu slippage cao trên các cặp có dải giá hẹp. Một swap USDC-USDT gần như không tốn gì; trên một pool constant-product, k=x·y buộc phải có chuyển động giá ngay cả với khối lượng nhỏ. Bảng tra cứu cho phép admin của pool biểu diễn mối quan hệ giá thực tế:
  • Đối với stablecoin: mật độ bảng quanh 1:1 để các swap vi mô tốn ~0 slippage.
  • Đối với các cặp được bảo đảm: mã hóa tỷ lệ mục tiêu và để lưới định hình bề mặt phí/khuyến khích.
Bảng là tĩnh giữa các cuộc gọi UpdateModelData (mà admin đăng khi mối quan hệ thay đổi), vì vậy chi phí on-chain chỉ là tìm kiếm nội suy — rẻ hơn nhiều so với việc tính toán lại một công thức.

​
Cách hoạt động: tài khoản model-data

Pool giữ một tài khoản ModelDataInfo — một mảng 50.000 phần tử của các struct DataElement. Mỗi phần tử giữ: 
DataElement {
  x: u64,           // tọa độ X của bảng
  y: u64,           // tọa độ Y của bảng
  price: u64,       // giá tại (x, y)
}
Chỉ các phần tử valid_data_count đầu tiên được điền; phần còn lại là zeroed. Khi swap, chương trình:
  1. Tính toán một tỷ lệ từ dự trữ pool hiện tại và sử dụng tìm kiếm nhị phân để tìm hai phần tử bảng nào ngoặc tỷ lệ đó.
  2. Nội suy tuyến tính giữa hai điểm ngoặc để lấy giá báo giá.
  3. Áp dụng phí (giống như AMM v4 là 0,25%) và trả lại kết quả cho người dùng.
Trường multiplier trên bảng tính đến khả năng x và y được lưu trữ ở quy mô giảm (ví dụ: với 6 decimals thay vì 18). Khám phá giá tính toán lại quy mô tương ứng.

​
So sánh: Stable AMM vs. AMM v4 vs. CPMM

ChiềuStable AMMAMM v4CPMM
CurveBảng tra cứu + nội suyConstant product (xy=k)Constant product
Trường hợp sử dụng chínhStablecoin, cặp được gắnCặp chung, thanh khoản sâu cũCặp chung, triển khai mới
Phụ thuộc OpenBookCóCóKhông
Token-2022KhôngKhôngCó
Hồ sơ slippageTối thiểu ở 1:1Cao ở tỷ lệ hẹpTrung bình trên phạm vi
Curve có thể điều chỉnh adminCó (UpdateModelData)Không (SetParams chỉ)Không
Kích thước bảng~50k phần tử × 24 bytesN/AN/A
Tính toán trên mỗi swap~5k–15k CU (tìm kiếm nhị phân + nội suy)~150k–200k CU~60k–100k CU
Số lượng tài khoản trên mỗi swap~17 (AMM + OpenBook)~18 (AMM + OpenBook)~11

​
Mô hình tư duy

Một pool Stable AMM là một AMM bảng tra cứu được nội suy mà các vault của nó cũng giữ các lệnh hạn chế OpenBook, giống như AMM v4. Sự khác biệt chính là curve khám phá giá không được mã hóa cứng — nó là một mảng thưa mà admin có thể điền và cập nhật. Các hoạt động tương tự như AMM v4: swap trực tiếp (người dùng ↔ pool), gửi / rút (hoạt động LP), crank (MonitorStep), và bảo trì admin (UpdateModelData, SetParams).

​
Khi nào Stable AMM là lựa chọn đúng

  • Bạn vận hành một stablecoin hoặc cặp tài sản tương quan khác và muốn có định giá chặt chẽ, có thể dự đoán được.
  • Bạn có kiến thức sâu về mối quan hệ giá của cặp của mình và muốn mã hóa nó trực tiếp như một curve.
  • Bạn đã có tích hợp cho AMM v4 và chỉ cần một curve flavor khác.
Đối với một pool mục đích chung, mới với không có yêu cầu tương quan hẹp, CPMM là mặc định đơn giản hơn và có nhiều thanh khoản hơn.

​
Bước tiếp theo

  • Tài khoản — tham chiếu trường AmmInfo, ModelDataInfo, DataElement.
  • Toán học — tìm kiếm nhị phân, nội suy và áp dụng phí.
  • Hướng dẫn — InitModelData, UpdateModelData, swap và hướng dẫn LP.
  • Phí — chia 0,25% (giống hệt như AMM v4).
  • Bản demo code — định tuyến và tích hợp trực tiếp.
Nguồn: