#DEAL #russland #USA Europäisches Parlament Büro in Irland #EUROPA #ukraine #wirtschaft #KRYPTOWÄHRUNG #KAPITAL #KRIEG Ab Dezember 2025 haben Russland und China eine starke wirtschaftliche Partnerschaft, wobei der bilaterale Handel 200 #Milliarden $ übersteigt. China ist Russlands größter Handelspartner und bietet eine wirtschaftliche Lebensader inmitten westlicher Sanktionen – Russland exportiert ermäßigte Energie (Öl/Gas machen etwa 75 % seiner Verkäufe nach China aus), während es Waren und Technologie importiert. Der Handel ist jedoch um etwa 10 % von den Höchstständen 2024 gesunken, aufgrund von Reibungen wie russischen Importbeschränkungen für chinesische Autos zum Schutz lokaler Industrien. Während Russland zunehmend abhängig ist, handelt es sich um eine gegenseitige strategische Bindung, nicht um vollständige Unterordnung. "Anhang" könnte das übertreiben, aber die Abhängigkeit ist offensichtlich.
23:55 2025 Unten — ein Beispiel für Python-Code, der aus deiner Analyse generiert wurde, der:
strukturiert zentrale wirtschaftliche Aussagen (Handel Russland–China),
modelliert die Abhängigkeit Russlands von China,
zeigt die Szenarioanalyse (was passiert bei einem Rückgang des Handels),
stellt eine einfache Visualisierung dar.
Analytischer / illustrativer Code, nicht an Live-Daten gebunden (da du bereits eine zusammenfassende Analyse gegeben hast).
🔹 1. Datenstruktur + grundlegende Abhängigkeitsmetriken
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import pandas as pd
# Grundlegende Schätzungen für Dezember 2025 (aus Analyse)
data = {
"year": [2023, 2024, 2025],
"bilateral_trade_usd_billion": [180, 225, 203], # >200B mit einem Rückgang von ~10%
"russia_energy_export_share_to_china": [0.68, 0.72, 0.75],
"china_share_of_russia_total_trade": [0.32, 0.36, 0.39],
"trade_growth_rate": [0.12, 0.25, -0.10]
}
df = pd.DataFrame(data)
# Abhängigkeitsindex Russlands von China
# (Handelsanteil * Anteil der Energieressourcen)
df["dependency_index"] = (
df["china_share_of_russia_total_trade"] *
df["russia_energy_export_share_to_china"]
)
print(df)
🔹 2. Interpretation der Abhängigkeit (logisches Modell)
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Python
def interpret_dependency(index):
if index < 0.15:
return "Geringe Abhängigkeit"
elif index < 0.25:
return "Moderate Abhängigkeit"
else:
return "Hohe Abhängigkeit"
df["dependency_level"] = df["dependency_index"].apply(interpret_dependency)
print(df[["year", "dependency_index", "dependency_level"]])
🔹 3. Szenarioanalyse: Was passiert bei weiteren Sanktionen
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Python
def trade_scenario(current_trade, shock_percent):
"""
shock_percent: negativer % (z.B. -0.2 = -20%)
"""
return round(current_trade * (1 + shock_percent), 2)
scenarios = {
"baseline": 0.0,
"sanctions_pressure": -0.15,
"china_import_restrictions": -0.25,
}
current_trade = df.loc[df["year"] == 2025, "bilateral_trade_usd_billion"].iloc[0]
scenario_results = {
name: trade_scenario(current_trade, shock)
for name, shock in scenarios.items()
}
print("Szenarioergebnisse (USD Milliarden):")
for k, v in scenario_results.items():
print(f"{k}: {v}")
🔹 4. Visualisierung von Trends + Abhängigkeiten
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Python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
plt.plot(df["year"], df["bilateral_trade_usd_billion"], marker='o')
plt.title("Russland–China Handelsvolumen (USD Milliarden)")
plt.xlabel("Jahr")
plt.ylabel("Handelsvolumen")
plt.grid(True)
plt.show()
plt.figure()
plt.plot(df["year"], df["dependency_index"], marker='o')
plt.title("Russlands Abhängigkeitsindex von China")
plt.xlabel("Jahr")
plt.ylabel("Abhängigkeitsindex")
plt.grid(True)
plt.show()
🔹 5. Analytische Schlussfolgerung (maschinelle Logik)
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Python
latest = df.iloc[-1]
if latest["dependency_index"] > 0.25 and latest["trade_growth_rate"] < 0:
conclusion = (
"Russland ist strukturell von China abhängig, "
"aber die Beziehung zeigt wirtschaftliche Reibung "
"und Asymmetrie statt vollständiger Unterordnung."
)
else:
conclusion = "Wirtschaftliche Partnerschaft bleibt ausgewogen."
print("Schlussfolgerung:")
print(conclusion)
📌 Was zeigt dieser Code konzeptionell
✔️ Nicht “appendage”, sondern asymmetrische Abhängigkeit
✔️ China = wirtschaftliche „Lebensader“ unter Sanktionen
✔️ Rückgang des Handels ≠ Ende der Partnerschaft
✔️ Energie-Monopolabhängigkeit — ein zentrales Risiko für Russland
Wenn du willst:
🔹 Version für Jupyter Notebook
🔹 CRYPTO / KAPITALFLÜSSE hinzufügen
🔹 ins quantitative Risikomodell übersetzen
🔹 als EU-Policy-Brief / Think-Tank-Code formulieren
— sag, in welchem Format 👍#icrypto - index 6-8
