Durante la pandemia de COVID-19, los precios de las criptomonedas mostraron una volatilidad anormal que atrajo la participación de muchos inversores. El estudio del comportamiento de la volatilidad de los precios de las criptomonedas es un problema interesante que debe ser investigado. Esta investigación implementa el marco del modelo de espacio estatal para la volatilidad incorporando el filtro de Kalman. Este método pronostica directamente la volatilidad condicional de cinco precios de criptomonedas (Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), Ripple (XRP), Litecoin (LTC) y Bitcoin Cash (BCH)) durante 10,000 horas consecutivas, es decir, aproximadamente 417 días durante la pandemia de COVID-19 desde el 26 de febrero de 2020, 00:00 h hasta el 18 de abril de 2021, 00:00 h. El rendimiento de este modelo se compara con el modelo GARCH (1,1) y la red neuronal autorregresiva (NNAR) basado en el error cuadrático medio (RMSE), el error absoluto medio (MAE) y el gráfico de volatilidad. El gráfico de función de autocorrelación, el histograma y el gráfico de residuos se utilizan para examinar la adecuación del modelo. Entre los tres modelos, el modelo de espacio estatal ofrece el mejor ajuste. El modelo de espacio estatal proporciona el intervalo de confianza más estrecho de la volatilidad y los pronósticos de valor en riesgo entre los tres modelos.