sono un dipendente pubblico che convive con person...

作成日: 2025年10月7日

使用モデル GPT-5 Thinking by Chat01

質問

sono un dipendente pubblico che convive con persona (madre) invalida al 100% e non vedente; a che età posso andare in pensione?

思考

Answering retirement age question

The INPS page confirms that the age for retirement via the "normal old-age route” is 67. For 2025, this remains unchanged, with the option to cite the INPS pensione di vecchiaia page.

As a caregiver, there are two routes to consider:

  1. APE Sociale: Start at 63 years and 5 months with 30 years of contributions. Caregiver status is based on supporting a recognized family member with a serious disability for at least 6 months.

Retirement details summary

For APE Sociale, remember it’s not a pension but an allowance, set at a maximum of €1,500 per month (gross) for 12 months a year, excluding the 13th month. It’s incompatible with most types of income from employment, except for occasional self-employment up to €5,000 (specific to 2025). Key deadlines for recognition requests are March 31, July 15, and November 30, 2025 (per Circolare 53).

For those looking for early retirement with Quota 41, if you’ve contributed for at least 12 months before age 19 and have assisted a disabled family member for 6+ months, you qualify to retire with 41 years of contributions regardless of age.

Considering "Opzione Donna" option

If you're a female caregiver and have 35 years of contributions, "Opzione Donna" could be available to you, but only if the requirements are met by December 31, 2024. The eligibility depends on factors like age (61, 60, or 58 based on specific reductions). Since the user didn’t specify gender, I’ll still note this as an option in case it applies.

Summarizing pension options

For pensione anticipata ordinaria, the requirements for early retirement are 42 years and 10 months of contributions for men, and 41 years and 10 months for women. There are also specific windows for applying, like 3 months for 2025. I'll summarize this with simple bullet points and provide citations at the end. It's important to include that more precise details are needed, but I'll offer next steps clearly, without asking questions.

Thought for 4m 29s

回答

Dipende dai tuoi contributi e dalla “via” che puoi usare. Nel 2025, da dipendente pubblico che convive e assiste la mamma con disabilità molto grave, ecco le opzioni principali:

  • Vecchiaia (canale ordinario): in genere a 67 anni con almeno 20 anni di contributi. (PensionieFisco.it)

  • Anticipata ordinaria (solo contributi, senza età):

    • uomini: 42 anni e 10 mesi; donne: 41 anni e 10 mesi. (Si applicano le normali “finestre” di decorrenza.) (INPS Official Site)
  • APE Sociale (ponte fino alla vecchiaia) – canale tipico per caregiver:

    • età almeno 63 anni e 5 mesi + minimo 30 anni di contributi; devi assistere da almeno 6 mesi un familiare con handicap grave ex art. 3, c.3 L.104, in convivenza. Importo massimo 1.500 € lordi/mese fino alla vecchiaia; misura prorogata per tutto il 2025 (con scadenze principali: 31/3, 15/7, 30/11 per la verifica requisiti). (informazionefiscale.it)
  • “Quota 41” per lavoratori precoci (caregiver): se hai almeno 12 mesi di contributi prima dei 19 anni e assisti un familiare con handicap grave ex L.104 art. 3, c.3, puoi andare in pensione con 41 anni di contributi a prescindere dall’età. (INPS Official Site)

  • “Quota 103” (pensione anticipata flessibile): alternativa generale valida nel 2025 con 62 anni di età + 41 anni di contributi; vale anche per i pubblici dipendenti, con finestre di decorrenza. (INPS Official Site)

Nota importante per i caregiver

Per le vie dedicate (APE sociale/precoci) serve il verbale di handicap grave L.104 art. 3, c.3 della persona assistita e la convivenza/assistenza continuativa da almeno 6 mesi. L’invalidità civile al 100% e la cecità, da sole, non bastano senza quel riconoscimento formale. (disabili.com)


In pratica, “a che età posso andare in pensione?”

  • Se non rientri in anticipo: 67 anni (vecchiaia). (PensionieFisco.it)
  • Se puoi usare APE Sociale: 63 anni e 5 mesi (con 30 anni di contributi e requisiti da caregiver). Ricorda: è un assegno ponte, non la pensione definitiva. (informazionefiscale.it)
  • Se sei lavoratore precoce caregiver: quando raggiungi 41 anni di contributi, anche molto prima dei 67. (INPS Official Site)

Se vuoi, posso stimare subito la tua prima data utile: mi basta sapere anni di contributi (totali), se hai lavorato almeno 12 mesi prima dei 19 anni, e se tua madre ha il verbale 104 art. 3, c.3.

質問

QBTS_Trading\multi_stop_take.py:71: FutureWarning: Series.getitem treating keys as positions is deprecated. In a future version, integer keys will always be treated as labels (consistent with DataFrame behavior). To access a value by position, use ser.iloc[pos]
prezzo_corrente = dati_recenti['Close'][-1]
C:\QBTS_Trading\multi_stop_take.py:32: FutureWarning: Series.getitem treating keys as positions is deprecated. In a future version, integer keys will always be treated as labels (consistent with DataFrame behavior). To access a value by position, use ser.iloc[pos]
prezzo_corrente = dati['Close'][-1]
Ticker: QBTS Prezzo: 35.33Buffer:Azioni31Budget:35.33 Buffer: Azioni 31 Budget: 1073.33 StopLoss: 32.89223170471191 TakeProfit: 38.08574197387695
Fisso: Azioni 10 Budget: 353.30StopLoss:33.56350173950195TakeProfit:38.86300201416016MediaMobile:Azioni0Budget:353.30 StopLoss: 33.56350173950195 TakeProfit: 38.86300201416016 Media Mobile: Azioni 0 Budget: 0.00 StopLoss: None TakeProfit: None
Perc Capitale: Azioni 6 Budget: $211.98 StopLoss: 33.56350173950195 TakeProfit: 38.86300201416016

思考

Fixing Python warning and suggestions

It looks like the user wants help with fixing a FutureWarning regarding pandas, specifically with Series indexing. To fix the warning related to using '[-1]' indexing, I'll suggest using .iloc[-1] or .iat[-1], or .tail(1).iloc[0]. I’ll also recommend better coding practices for avoiding SettingWithCopy warnings with 'dati' and 'dati_recenti'. I'll provide a code snippet and a brief explanation on how to handle this!

Clarifying warnings and suggesting improvements

It seems like the best way to fix the warning is by using .iat for scalar values. I’ll also suggest ensuring the 'Close' column is the last by index order and confirm the data type is correct. For missing rows, I recommend handling them with .dropna().iloc[-1]. I’ll write a safe last_value function too. Since the user’s message touches on both Italian and English, I'll respond in Italian and offer code fixes with minimal patch suggestions!

Budget check and consistency improvements

It seems like there’s a mismatch in the budget calculation for QBTS. While 31 shares at 35.33shouldgive35.33 should give 1095.23, they're showing $1073.33, which could be due to fees or an earlier price. I’ll suggest verifying the price consistency and using a prezzo_corrente variable to avoid inconsistencies. I'll also advise on avoiding the ambiguous position selection for 'Close'.

Handling 'Close' column and fixes

For the 'Close' column, if it's a Series with DateTimeIndex, I should replace [-1] with .iloc[-1] for clarity and compatibility with future versions. If the index is numeric, [-1] would cause errors. I can prepare a code snippet and explanation covering these fixes, plus an additional check for empty series with .empty.

Thought for 38s

回答

Stai solo incappando in un FutureWarning di pandas: Series.__getitem__ con interi (es. [-1]) in futuro verrà interpretato come etichetta e non come posizione. Nel tuo codice stai usando [-1] per prendere l’ultimo elemento; devi passare a indicizzazione position-based.

Fix rapido (sostituzioni puntuali)

Cambia ovunque da:

python
prezzo_corrente = dati_recenti['Close'][-1] prezzo_corrente = dati['Close'][-1]

a:

python
prezzo_corrente = dati_recenti['Close'].iloc[-1] # leggibile # oppure, se vuoi il modo più veloce per uno scalare: prezzo_corrente = dati_recenti['Close'].iat[-1]

(stesso discorso per qualunque serie[-1], serie[0], ecc.: usa .iloc[...] o .iat[...]).

Variante robusta (gestisce anche NaN/ordinamento)

python
def last_close(df): s = df['Close'] if s.empty: raise ValueError("Serie 'Close' vuota") # assicura ultimo valore valido per posizione return s.dropna().iloc[-1] prezzo_corrente = last_close(dati_recenti)

Consiglio anche, prima dei calcoli:

python
dati_recenti = dati_recenti.sort_index() # se l’indice è una data

Coerenza dei calcoli stampati

Vedo:

text
Ticker: QBTS Prezzo: $35.33 Buffer: Azioni 31 Budget: $1073.33

Ma 31 × 35.33 = $1,095.23. Quindi quel “Budget” è probabilmente calcolato con un prezzo diverso (o arrotondato/aggiornato in momenti diversi). Prendi un’unica prezzo_corrente e riusala per tutte le strategie, ad es.:

python
prezzo_corrente = last_close(dati_recenti) buffer_azioni = 31 buffer_budget = round(buffer_azioni * prezzo_corrente, 2) fisso_azioni = 10 fisso_budget = round(fisso_azioni * prezzo_corrente, 2) perc_azioni = 6 perc_budget = round(perc_azioni * prezzo_corrente, 2)

Riepilogo

  • Sostituisci serie[-1]serie.iloc[-1] (o .iat[-1]).
  • Eventuali altri accessi con interi (0, 1, -2, …) vanno convertiti allo stesso modo.
  • Usa un’unica variabile prezzo_corrente per evitare discrepanze nei “Budget”.

Se vuoi, incollami le righe 1–90 di multi_stop_take.py e ti preparo un diff completo pulendo anche altri piccoli spigoli (formattazione output, controlli su NaN, ecc.).

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