预构建数据集

数据

与 bundle 类似，有一些预构建的数据集可以直接使用。借助它们，无需搭建重放流水线就能分析各交易场所的执行质量和流动性，即使是刚接触 Solana 编程模型的团队也可以上手。

更具体地说，这些数据集可以回答这样的问题：某个交易场所的报价在哪些地方与聚合器看到的不一致、每个池子在给定规模下的实际深度，以及该交易场所输掉了哪些 swap、价格是多少。

数据集	说明	下载路径
链上深度	每个交易场所的流动性深度，直接根据链上池子状态计算。	datasets/depth/v2/
聚合器深度	同一批交易场所在 Jupiter Metis 报价中的流动性深度。	datasets/depth-diagnostic/v2/
已执行 + 假设成交	实际执行的成交，以及各交易场所若赢得该 swap 本应获得的成交。	datasets/estimated_fills/v2/

数据结构

所有数据集均以 Parquet 格式存储，并按日期、市场和交易场所分区。每个数据集的路径模式见各自小节。

代币数量以基本单位表示（例如 SOL 为 9 位小数，BTC 为 8 位，USDC 为 6 位）。

链上深度

datasets/depth/v{version_number}/date=YYYY-MM-DD/market={token_pair}/venue={venue}/part-{start_slot}-{end_slot}.parquet

列	备注
slot
input_token	代币符号（例如 SOL）
output_token
in_amount
out_amount
price_impact_bps	与第 0 档相比的汇率
trigger	by grid：每个 slot 固定一次 by event：可能在 slot 内触发，也可能每隔几个 slot 触发一次
rung_index	每一档的规模逐步翻倍；第 0 档为基准

聚合器深度

datasets/depth-diagnostic/v{version_number}/date=YYYY-MM-DD/market={token_pair}/venue={venue}/part-{start_slot}-{end_slot}.parquet

列	备注
slot
router_slot	Jupiter Metis 响应时已处理到的 slot（可能落后于 slot）
pool	池子地址
router_label	池子的可读名称（例如 SolFi V2）
input_token	代币符号（例如 SOL）
output_token
in_amount
out_amount
usd_value	以 USD 计的 in_amount
account_hashes	Metis 定价所依据的每个账户的指纹
quote_error	Metis 无法访问的原因
error	Metis 未返回价格的原因（例如池子流动性不足）
raw_entry	Metis 的完整 JSON 响应

已执行 + 假设成交

datasets/estimated-fills/v1/date=YYYY-MM-DD/dex={program_id}/part-{start_slot}-{end_slot}.parquet

列	说明
slot
block_time	时间戳
swap_mode	exact in：输入数量固定，输出数量变化（例如卖出正好 10 USDC） exact out：输出数量固定，输入数量变化（例如收到正好 1 SOL）
input_mint	代币符号（例如 SOL）
output_mint
amount	原始 swap 的数量
l1_fill	原始 swap 的成交量
l1_program	成交原始 swap 的 DEX 地址
l1_venue	DEX 的可读名称
input_amount	当 swap_mode 为 exact out 时，等于 l1_fill 当 swap_mode 为 exact in 时，等于 amount
output_amount	当 swap_mode 为 时，等于 l1_fill 当 swap_mode 为 时，等于 amount
original_failed	原始 swap 成功还是失败
quote_lag_blocks
estimate_fill	模拟交易场所版本的 l1_fill
replay_input_amount	模拟交易场所的 input_amount
replay_output_amount	模拟交易场所的 output_amount
outcome	模拟 swap 的结果 取值为 filled、reverted、unattributed、unsimulatable 之一
category	模拟 swap 回滚的原因

访问

数据集以 Parquet 文件的形式托管在 S3 上。先通过下方的认证 URL 获取凭证，然后按示例代码所示直接访问存储桶。

	URL
数据集认证	https://simulator.termina.technology/datasets/credentials
S3 存储桶	s3://data.termina.technology

example_access.py

import boto3
import requests

API_KEY = ""
AUTH_URL = "https://simulator.termina.technology/datasets/credentials"
DATA_URL = "data.termina.technology"

# 获取访问凭证
creds = requests.post(AUTH_URL, headers={"X-API-Key": API_KEY}).json()
print(f"creds: {creds.keys()}\n")

# 创建已认证的 s3 客户端
s3 = boto3.client(
    "s3",
    aws_access_key_id=creds["access_key_id"],
    aws_secret_access_key=creds["secret_access_key"],
    aws_session_token=creds["session_token"],
    region_name=creds["region"],
)

# 列出数据集中的所有 parquet 文件
resp = s3.list_objects_v2(Bucket=DATA_URL, Prefix="datasets/")
files = [obj["Key"] for obj in resp.get("Contents", [])]
print(files)