Este estudio explora estrategias de inversión en criptomonedas adaptando el sólido marco de inversión por factores, tradicionalmente aplicado en los mercados de acciones, al distintivo panorama de activos criptográficos. Realiza un examen detallado de 31 criptomonedas prominentes desde diciembre de 2017 hasta diciembre de 2023, empleando el método de regresión de Fama-MacBeth y regresiones de cartera para evaluar las capacidades predictivas de los factores de mercado, tamaño, valor y momentum, ajustados a las características únicas del mercado de criptomonedas. Estas características incluyen alta volatilidad y operaciones continuas, que difieren notablemente de las de los mercados financieros tradicionales. Para abordar los desafíos planteados por la operación perpetua del trading de criptomonedas, este estudio introduce una estrategia de rebalanceo innovadora que implica ajustes semanales para dar cabida a las constantes fluctuaciones del mercado. Además, para mitigar problemas como la autocorrelación y la heterocedasticidad en datos de series temporales financieras, esta investigación aplica el enfoque de errores estándar de Newey-West, mejorando la robustez de los análisis de regresión. Los resultados empíricos resaltan el significativo poder predictivo de los factores momentum y valor en la predicción de retornos de criptomonedas, subrayando la importancia de adaptar marcos de inversión convencionales al contexto de las criptomonedas. Este estudio no solo investiga la aplicabilidad de la inversión por factores en el mercado de criptomonedas en rápida evolución, sino que también enriquece la literatura financiera al demostrar la efectividad de combinar el análisis transversal de Fama-MacBeth con regresiones de cartera, respaldadas por errores estándar de Newey-West, para dominar las complejidades de las inversiones en activos digitales.