逆向分析pump.fun的BondingCurve算法

2024-09-03

字数统计: 703 | 阅读时长≈ 3 分钟

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可以看到 onChange事件处理函数:

onChange:  es ? e=>{
    if (et)
        return;
    let t = parseFloat(e.target.value);
    if (isNaN(t)) {
        g(""),
        f("");
        return
    }
    g(t),
    f(I(new ex.BN(Math.floor(1e9 * t)), !0).toNumber() / 1e6)
}
: e=>{
    let t;
    if (et)
        return;
    let n = parseFloat(e.target.value);
    if (isNaN(n)) {
        f(""),
        g("");
        return
    }
    f(n);
    let s = new ex.BN(1e6 * n);
    t = u ? I(s, !1) : A(s),
    g((0,
    p.s)(t))
}
})

可知，函数I正是算法函数的实现, 接下来，需要定位 I函数的位置，

我们在 onChange函数中打两个断点, 然后在输入框输入数量，触发执行到断点处

此时，将鼠标放置在I上就可以查看函数的位置:

或者，直接在调试窗口的下方控制台，直接输入 I，然后双击输出，也可以查看I的定义,

至此，我们已经找到pump.fun的bonding curve的算法实现函数:

根据前面的分析,

参数 n 是个bool值，表示的是按照sol还是按照token买入
参数 e 是数量

因此,
其中 i 是 bigint库

 // 买入
 function x(e,n)=>{
    let s, a;
    if (e.eq(new i.BN(0)) || !t)
        return new i.BN(0);
    if (n) {
        // 按照 sol数量买入
        let n = t.virtualSolReserves.mul(t.virtualTokenReserves)
          , r = t.virtualSolReserves.add(e)
          , o = n.div(r).add(new i.BN(1));
        a = t.virtualTokenReserves.sub(o),
        a = i.BN.min(a, t.realTokenReserves),
        s = e
    } else
        // 按照 token数量买入
        s = (e = i.BN.min(e, t.realTokenReserves)).mul(t.virtualSolReserves).div(t.virtualTokenReserves.sub(e)).add(new i.BN(1)),
        a = e;
    let r = _(s); // 手续费
    return n ? a : s.add(r) //SOL加上手续费
}

// 卖出
sellQuote: e=>{
    if (e.eq(new i.BN(0)) || !t)
        return new i.BN(0);
    let n = e.mul(t.virtualSolReserves).div(t.virtualTokenReserves.add(e))
      , s = _(n); // 手续费
    return n.sub(s) // 扣除手续费
}

Bonding Curve公式

特别说明:

前端计算使用BN:,
- https://github.com/indutny/bn.js/
- 或者使用 anchor.BN
合约计算过程中使用 u128 , 最终计算结果保存在数据账户使用u64即可

用户买入Token

买入公式(按照SOL数量)
$$ \Delta{t} = T_v - \bigg ( \frac{S_v \times T_v}{S_v + \Delta{s}} + 1 \bigg) $$

买入公式(按照Token数量)

$$ \Delta{s} = \frac{\Delta{t} \times S_v }{T_v - \Delta{t}} + 1 $$

买入后状态更新：

用户卖出Token

$$ \Delta{s} = \frac{\Delta{t} \times S_v }{T_v + \Delta{t}} $$

卖出后状态更新：

推导过程

基础公式

买入Token(按照token数量)

$$(T_v - \Delta t)(S_v + \Delta s) = k = T_v \times S_v$$

$$\Delta t = T_v - \frac{T_v \times S_v}{S_v + \Delta s}$$

用户买入Token(按照SOL)

$$(T_v + \Delta t)(S_v - \Delta s) = k = T_v \times S_v$$

$$\Delta s = S_v - \frac{T_v \times S_v}{T_v + \Delta t}$$

$$\Delta s = \frac{S_v \times (T_v +\Delta t) - T_v \times S_v}{T_v + \Delta t} $$

$$\Delta s = \frac{S_v \times T_v + S_v \times \Delta t - T_v \times S}{T_v + \Delta t} $$

$$\Delta s = \frac{S_v \times \Delta t }{T_v + \Delta t} $$

价格

$$p = \frac{S_v}{T_v}$$