Keras/Tensorflow 기반 은시장 다중 에이전트 DDQN 전략 감사 엔진

A Multi-Agent DDQN Strategic Audit Engine for Silver Markets using Keras/Tensorflow1. 서론 및 이론적 프레임워크현대 전자 거래 시장에서 알고리즘 실행 엔진은 기관 주문 흐름의 대부분을 담당합니다. 이러한 독립적이며 학습 기반의 거래 알고리즘이 경쟁적으로 행동하거나 묵시적으로 조정되는지 평가하는 것은 정량적 규정 준수, 시장 미시구조 설계, 그리고 위험 관리에 있어 중요한 과제로 대두되었습니다. 본 기술 기사는 자동화된 전략 감사를 구현하여, 실버 시장에서 Keras와 Tensorflow를 활용한 다중 에이전트 DDQN(Deep Double Q-Network) 접근 방식을 제시합니다. 이 엔진은 거래 전략의 효율성을 정량적으로 평가하고, 시장 참여자 간의 잠재적 조정 현상을 탐지하는 기능을 제공합니다.