La optimización de carteras es un problema fundamental en la teoría financiera, que tiene como objetivo equilibrar el riesgo y el rendimiento en la asignación de activos. Modelos tradicionales, como la optimización de Media-Varianza, son efectivos, pero a menudo no logran tener en cuenta la diversificación de manera adecuada. Este estudio introduce el modelo de Media-Varianza-Entropía (MVE), que integra la entropía de Tsallis en el clásico marco de Media-Varianza para mejorar la diversificación de la cartera y la gestión del riesgo. La entropía, específicamente la entropía de segundo orden, penaliza la concentración excesiva en la cartera, fomentando una asignación de activos más equilibrada y diversificada. El modelo se aplica a una cartera de cinco criptomonedas principales: Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), Solana (SOL), Cardano (ADA) y Binance Coin (BNB). El rendimiento del modelo MVE se compara con el del modelo tradicional de Media-Varianza, y los resultados demuestran que el modelo mejorado con entropía proporciona una mejor diversificación, aunque con un índice de Sharpe ligeramente menor. Los hallazgos sugieren que, si bien el modelo ajustado por entropía resulta en un índice de Sharpe ligeramente menor, ofrece una mejor diversificación y una cartera más resistente, especialmente en mercados volátiles. Este estudio demuestra el potencial de incorporar la entropía en la optimización de carteras como un medio para mitigar el riesgo de concentración y mejorar el rendimiento de la cartera. El enfoque es particularmente beneficioso para mercados como el de las criptomonedas, donde la volatilidad y las correlaciones de activos fluctúan rápidamente. Este documento contribuye al creciente cuerpo de literatura sobre la optimización de carteras al ofrecer un enfoque más diversificado, sólido y ajustado al riesgo para la asignación de activos.