Este documento propone una dependencia direccional no paramétrica mediante el uso de la técnica de regresión polinómica local. Con datos generados a partir de una cópula bivariada con una estructura de regresión no monótona, demostramos que nuestra dependencia direccional no paramétrica es superior al método de dependencia direccional de la cópula en términos del error cuadrático medio. Para validar la dependencia direccional con datos reales, utilizamos los rendimientos logarítmicos de los precios diarios de Bitcoin, Ethereum, Ripple y Stellar. Concluimos que nuestra dependencia direccional no paramétrica, mediante el uso de la técnica de regresión polinómica local con modelos GARCH de umbral asimétrico para las distribuciones marginales, detecta mejor la dependencia direccional que el método de dependencia direccional de la cópula mediante un modelo GARCH asimétrico.