# Economia Avançada (Nerd)

## Economia Avançada do ValdoriaCraft – Fórmulas, Teorias e Como Tudo Funciona de Verdade

Se você quer entender o funcionamento interno da economia do servidor, por que os preços caem tanto rápido, por que o ferro não vale mais nada depois de 2 dias de farm e como o sistema foi projetado para durar meses sem quebrar, essa página é para você. Aqui explicamos as fórmulas exatas do dynamic pricing, a teoria por trás do balanceamento, simulações reais com números do seu servidor e o motivo de cada escolha (sellPriceScaling 95, max-stock 1800, restauração 1.8%, etc.).

#### 1. O Estoque Virtual – O Coração do Sistema

O dynamic pricing não conta com um baú físico. Ele usa um estoque virtual que representa “quanto o servidor acha que existe desse item no mercado global”.

Fórmula do estoque atual: Estoque\_atual = Estoque\_anterior + (Vendas\_totais - Compras\_totais)

* Venda de 1 item → estoque virtual +1 (mais oferta no mercado)
* Compra de 1 item → estoque virtual -1 (menos oferta)

Limites atuais no ValdoriaCraft (escolhidos para balancear minions):

* Estoque mínimo: 5 unidades
* Estoque máximo: 1800 unidades

Quando o estoque chega perto de 1800 → muita oferta → preço de venda despenca.\
Quando cai perto de 5 → pouca oferta → preço de venda sobe devagar.

Exemplo real:\
Você e 9 amigos colocam 10 minions mineradores Nv8 cada um. Em 24h vendem \~12.000 iron ingot.\
Estoque virtual sobe de \~900 para \~12.900 (mas capped em 1800).\
Fator de saturação fica quase 100% → preço cai forte.

#### 2. Fórmula Completa do Preço de Venda (Sell Price)

O preço final de venda é calculado assim:

Sell\_Price\_Atual = Preço\_Original - (Diferença\_Máxima × Fator\_de\_Saturação)

Onde:

* Preço\_Original = valor configurado na shops.yml (ex: iron ingot = $0.75)
* Diferença\_Máxima = sellPriceScaling / 100 × Preço\_Original\
  No seu servidor: sellPriceScaling = 95 → Diferença\_Máxima = 0.95 × 0.75 = $0.7125\
  → Preço mínimo possível = $0.75 - $0.7125 = $0.0375 (quase zero)
* Fator\_de\_Saturação = (Estoque\_Atual - Min\_Stock) / (Max\_Stock - Min\_Stock)\
  Exemplo com iron ingot:
  * Estoque = 100 (baixo) → Fator = (100 - 5) / (1800 - 5) ≈ 0.053 → Sell ≈ $0.71
  * Estoque = 900 (médio) → Fator ≈ 0.50 → Sell ≈ $0.375
  * Estoque = 1750 (alto) → Fator ≈ 0.97 → Sell ≈ $0.08–0.10

Simulação de 3 dias: Dia 1: 5000 iron vendidos → estoque \~5000 (capped 1800) → sell cai para ~~$0.10~~\
~~Dia 2: Ninguém vende → estoque fica 1800 → sell continua baixo (~~$0.12)\
Dia 3: Venda cai para 200/dia → estoque começa a baixar devagar → sell sobe \~$0.0135 a cada 5 min → em 24h sobe \~$3.89 → volta para \~$0.60

#### 3. Fórmula do Preço de Compra (Buy Price)

Buy price sobe menos agressivamente para não prejudicar VIPs que injetam dinheiro:

Buy\_Price\_Atual = Preço\_Original + (Diferença\_Máxima × Fator\_de\_Escassez)

* Diferença\_Máxima = buyPriceScaling / 100 × Preço\_Original\
  Seu servidor: 120% → Diferença\_Máxima = 1.20 × 0.75 = $0.90\
  → Preço máximo possível = $0.75 + $0.90 = $1.65
* Fator\_de\_Escassez = 1 - Fator\_de\_Saturação (inverso do sell)

Exemplo: estoque baixo (100) → Fator de Escassez ≈ 0.947 → Buy ≈ $1.60\
Estoque alto (1750) → Fator ≈ 0.03 → Buy ≈ $0.78 (quase original)

#### 4. Restauração de Preço – Como o Sistema “Conserta” a Economia

A cada 5 minutos (frequency: 5m), o preço se move 1.8% na direção do original:

Novo\_Preço = Preço\_Atual + (Preço\_Original - Preço\_Atual) × 0.018

Exemplo com iron $0.75 original:

* Após flood: sell = $0.10
* A cada 5 min: sobe 1.8% de $0.75 = +$0.0135
* Em 1 hora (12 verificações): +$0.162 → sell ≈ $0.262
* Em 24 horas (288 verificações): +$3.888 → sell ≈ $0.60–0.65
* Em \~3–4 dias sem venda: volta quase ao $0.75

Por que 1.8% e não mais?\
Se fosse 5% (rápido), preço voltaria em poucas horas → quem flood vende barato e depois compra barato de volta.\
1.8% força paciência e venda inteligente.

#### 5. Teorias Econômicas Aplicadas no Seu Servidor

Inflação por oferta excessiva (Supply Shock):\
Minions geram oferta infinita → sem dynamic pricing agressivo, ferro valeria $0.01 em 1 semana. Com sellPriceScaling 95, preço cai rápido e protege o valor do dinheiro.

Deflação controlada:\
Quando estoque satura, preço cai → desincentiva farm excessivo do mesmo item → jogadores diversificam (sculk, gold, trades).

Equilíbrio de Nash (jogo cooperativo):\
Se todos vendessem aos poucos, preço ficaria estável. Mas como muitos floodam, o sistema pune quem flooda (preço cai) e recompensa quem espera (preço sobe devagar).

Elasticidade-preço da demanda:\
Itens baratos (cobble, madeira) têm elasticidade alta → preço cai muito com venda massiva.\
Itens raros (netherite, conduit) têm elasticidade baixa → preço não cai tanto mesmo com venda.

#### 6. Simulações Reais do Seu Servidor (cenários comuns)

Cenário 1 – 10 jogadores com Minerador Nv8 + Vendedor

* Produção diária: \~15.000 iron ingot
* Estoque satura em \~3–4 horas → sell cai de $0.75 para $0.10–0.15
* Renda diária por jogador: cai de \~$11.250 para \~$1.500–2.250
* Resultado: renda passiva existe, mas não quebra o servidor.

Cenário 2 – Warden farm em massa

* 5 jogadores farmam sculk → estoque satura em 1 dia
* Sculk Catalyst sell cai de \~$300 para \~$50–80
* Renda cai, mas quem vendeu cedo ganhou mais.

Cenário 3 – VIP injeta Ru$25.000

* Compra itens caros (netherite tools, conduit) → buy price sobe só até 120%
* VIP não paga $10.000 em netherite ingot → jogo continua acessível.

#### 7. Por Que Essas Configurações Foram Escolhidas

* sellPriceScaling 95%: Minions produzem muito. 90% era pouco agressivo → ferro ficava $0.30 com 5000 vendidos. 95% força queda rápida.
* buyPriceScaling 120%: VIPs injetam dinheiro. 200% fazia itens raros custarem $2000+ → frustração.
* max-stock 1800: Testado: satura com 5–10 minions upados em 1–2 dias, mas dá tempo de vender em lotes.
* restauração 1.8%: Equilíbrio entre “preço não fica baixo pra sempre” e “não volta rápido demais”.
* min-stock 5: Permite preços muito baixos sem zerar completamente (evita $0.00).

Entender essas fórmulas ajuda a jogar melhor: venda inteligente, diversifique farms e não flood o mercado. Quem domina o dynamic pricing ganha mais no longo prazo.


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