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본 연구는 심층강화학습을 활용한 암호화폐 트레이딩 전략을 제안하고, 비트코인 시장 데이터를 통해 그 성능을 검증하였다. 강화학습 전략은 기술적 지표를 활용한 상태 공간과 PPO 알고리즘을 통해 구현하였 다. 실험 결과, 강화학습 전략이 Random Walk 전략과 Buy and Hold 전략에 비해 높은 누적 수익률을 달성하 였으며, 낮은 최대 낙폭을 기록하여 우수한 리스크 관리 능력을 보여주었다. 다만 시장의 높은 변동성으로 인해 샤프 비율 측면에서는 전략 간 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 본 연구는 강화학습의 암호화폐 트 레이딩 적용 가능성을 확인하였으며, 추가 검증을 통해 실용화 방안을 모색할 수 있을 것으로 기대된다.