#DEAL #russia #USA Ufficio del Parlamento Europeo in Irlanda #EUROPA #ukraine #economia #CRYPTO #CAPITALE #GUERRA A partire da dicembre 2025, Russia e Cina hanno una forte partnership economica, con un commercio bilaterale che supera i 200 #miliardi di dollari. La Cina è il principale partner commerciale della Russia, fornendo una vita economica in mezzo alle sanzioni occidentali—la Russia esporta energia scontata (petrolio/gas costituiscono circa il 75% delle sue vendite in Cina), mentre importa beni e tecnologia. Tuttavia, il commercio è diminuito di circa il 10% dai picchi del 2024 a causa di attriti come le restrizioni all'importazione russe sulle auto cinesi per proteggere le industrie locali. Mentre la Russia è sempre più dipendente, è un legame strategico reciproco, non una piena subordinazione. "Appendice" potrebbe esagerare, ma la dipendenza è evidente.
23:55 2025 Di seguito — esempio di codice Python, generato sulla base dell'analisi fornita da te, che:
struttura le affermazioni economiche chiave (commercio RF-Cina),
modella la dipendenza della Russia dalla Cina,
mostra un'analisi scenariale (cosa succede in caso di diminuzione del commercio),
costruisce una semplice visualizzazione.
Codice analitico / illustrativo, non legato a dati live (perché hai già fornito un'analisi generale).
🔹 1. Struttura dei dati + metriche di base sulla dipendenza
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import pandas as pd
# Valutazioni di base a dicembre 2025 (dall'analisi)
data = {
"anno": [2023, 2024, 2025],
"commercio_bilaterale_usd_miliardi": [180, 225, 203], # >200B con una diminuzione ~10%
"quota_export_energia_russia_in_cina": [0.68, 0.72, 0.75],
"quota_cina_del_commercio_totale_russia": [0.32, 0.36, 0.39],
"tasso_di_crescita_commercio": [0.12, 0.25, -0.10]
}
df = pd.DataFrame(data)
# Indice di dipendenza della RF dalla Cina
# (quota di commercio * quota di risorse energetiche)
df["dependency_index"] = (
df["quota_cina_del_commercio_totale_russia"] *
df["quota_export_energia_russia_in_cina"]
)
print(df)
🔹 2. Interpretazione della dipendenza (modello logico)
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Python
def interpret_dependency(index):
if index < 0.15:
return "Bassa dipendenza"
elif index < 0.25:
return "Dipendenza moderata"
else:
return "Alta dipendenza"
df["dependency_level"] = df["dependency_index"].apply(interpret_dependency)
print(df[["anno", "dependency_index", "dependency_level"]])
🔹 3. Analisi scenariale: cosa succederà con ulteriori sanzioni
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Python
def trade_scenario(current_trade, shock_percent):
"""
shock_percent: percentuale negativa (ad esempio -0.2 = -20%)
"""
return round(current_trade * (1 + shock_percent), 2)
scenari = {
"baseline": 0.0,
"sanzioni_pressione": -0.15,
"restrizioni_importazioni_cina": -0.25,
}
current_trade = df.loc[df["anno"] == 2025, "commercio_bilaterale_usd_miliardi"].iloc[0]
scenario_results = {
nome: trade_scenario(current_trade, shock)
for name, shock in scenari.items()
}
print("Risultati degli scenari (USD miliardi):")
for k, v in scenario_results.items():
print(f"{k}: {v}")
🔹 4. Visualizzazione della tendenza + dipendenze
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Python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
plt.plot(df["anno"], df["commercio_bilaterale_usd_miliardi"], marker='o')
plt.title("Volume di Commercio Russia-Cina (USD Miliardi)")
plt.xlabel("Anno")
plt.ylabel("Volume di Commercio")
plt.grid(True)
plt.show()
plt.figure()
plt.plot(df["anno"], df["dependency_index"], marker='o')
plt.title("Indice di Dipendenza della Russia sulla Cina")
plt.xlabel("Anno")
plt.ylabel("Indice di Dipendenza")
plt.grid(True)
plt.show()
🔹 5. Conclusione analitica (logica della macchina)
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Python
latest = df.iloc[-1]
if latest["dependency_index"] > 0.25 and latest["trade_growth_rate"] < 0:
conclusione = (
"La Russia è strutturalmente dipendente dalla Cina, "
"ma la relazione mostra attriti economici "
"e asimmetria piuttosto che piena subordinazione."
)
else:
conclusione = "Il partenariato economico rimane equilibrato."
print("Conclusione:")
print(conclusione)
📌 Cosa riflette concettualmente questo codice
✔️ Non “appendage”, ma dipendenza asimmetrica
✔️ Cina = «lifeline» economico sotto sanzioni
✔️ Diminuzione del commercio ≠ fine del partenariato
✔️ Monodependenza energetica — rischio chiave per la RF
Se vuoi:
🔹 versione per Jupyter Notebook
🔹 aggiungere CRYPTO / FLUSSI DI CAPITALE
🔹 tradurre in modello di rischio quantitativo
🔹 presentare come EU policy brief / codice think-tank
— dì in quale formato 👍#icrypto - index 6-8
