Una predicción precisa del precio de Bitcoin es un aspecto importante de los mercados financieros digitales porque mejora la valoración de un activo perteneciente a un mercado de control descentralizado. Numerosos estudios han analizado la precisión de modelos a partir de un conjunto de factores. Por lo tanto, la literatura previa muestra cómo los modelos para la predicción de Bitcoin sufren de baja capacidad de rendimiento y, por lo tanto, se necesita más progreso en modelos predictivos, y no seleccionan las variables más significativas. Este documento presenta una comparación de metodologías de aprendizaje profundo para pronosticar el precio de Bitcoin y, por lo tanto, un nuevo modelo de predicción con la capacidad de estimar con precisión. Se utilizó una muestra de 29 factores iniciales, lo que ha hecho posible la aplicación de factores explicativos de diferentes aspectos relacionados con la formación del precio de Bitcoin. A la muestra en estudio se le han aplicado diferentes métodos para lograr un modelo robusto, a saber, redes neuronales convolucionales recurrentes profundas, que han mostrado la importancia de los costos de transacción y la dificultad en el precio de Bitcoin, entre otros. Nuestros resultados tienen un gran impacto potencial en la adecuación de la fijación de precios de activos frente a las incertidumbres derivadas de las monedas digitales, proporcionando herramientas que ayudan a lograr estabilidad en los mercados de criptomonedas. Nuestros modelos ofrecen resultados de éxito altos y estables para un horizonte de predicción futuro, algo útil para la valoración de activos de criptomonedas como Bitcoin.