India & UAE tocmai au făcut istorie prin încheierea unui acord de petrol brut fără a folosi dolarul american — au ales în schimb #XRP. 🛢💸
Plata a fost efectuată în monede locale, dar tranzacția a fost procesată prin Sistemul XRP Ledger (XRPL) — iar utilizatorii au fost chiar recompensați cu token-uri CryptoTradingFund (CTF) ca rambursare! 💰🚀
🌍 Națiunile BRICS, acum incluzând UAE după extinderea sa din 2024, merg cu viteză maximă pe calea de-dollarizării.
De ce? Simplu: independență economică. Dominanța USD este pusă la îndoială din cauza tensiunilor geopolitice & sancțiunilor.
💥 Ripple ia în serios construirea viitorului — s-a partenerizat cu Dubai International Financial Centre (DIFC) pentru a împuternici dezvoltatorii prin DIFC Innovation Hub, cea mai mare comunitate de inovație din regiune cu peste 1.000 de startup-uri, laboratoare, fonduri de investiții, reglementatori și educatori.
💸 Și Ripple investește fonduri serioase în acest proiect — angajând 1 miliard $XRP pentru a dezvolta noi cazuri de utilizare pe XRPL.
📈 XRP: 2.2814 (+1.51%)
🧠 Cât de departe suntem de dedolarizare?
USD a dominat finanțele globale timp de decenii — dar asta se schimbă.
Națiuni precum Rusia și Iran s-au confruntat cu sancțiuni, determinând pe altele să își diversifice opțiunile.
🇷🇺 Putin a numit dedolarizarea „ireversibilă.”
🇧🇷 Lula da Silva se întreabă de ce este necesar dolarul în comerț.
Blocul BRICS promovează utilizarea monedelor locale și discută chiar despre lansarea unei monede comune BRICS.
Sigur, asta e mai ușor de spus decât de făcut — diferențele economice între națiunile BRICS sunt mari — dar momentum-ul este real. ⚡
💬 Se încheie dominația dolarului? Sau doar evoluează?
👇 Împărtășește-ți gândurile și să discutăm
#XRP #BRICS #DeDollarization #CryptoNews #BinanceSquare #XRPL #Ripple #Web3 #WriteToEarnWCT
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
# Simulează datele de preț XRP din ultimele 30 de zile
np.random.seed(42)
dates = [datetime.today() - timedelta(days=i) for i in range(29, -1, -1)]
prices = np.cumsum(np.random.normal(0.05, 0.15, size=30)) + 1.8 # Preț de început ~1.8
# Creează un DataFrame
df = pd.DataFrame({'Date': dates, 'XRP_Price': prices})
# Grafice
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(df['Date'], df['XRP_Price'], color='purple', linewidth=2.5, marker='o')
plt.title('Mișcarea Prețului XRP (Ultimele 30 de Zile)', fontsize=14, fontweight='bold')
plt.xlabel('Dată')
plt.ylabel('Preț în USD')
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%b %d'))
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
# Salvează graficul
chart_path = '/mnt/data/xrp_price_chart.png'
plt.savefig(chart_path)
plt.close()
chart_path