Este documento prueba la hipótesis de la caminata aleatoria en el mercado de criptomonedas. Basándonos en el conocido rompecabezas de Meese-Rogoff, evaluamos si los rendimientos de las criptomonedas son predecibles o no. Para este propósito, realizamos análisis dentro y fuera de la muestra para examinar el poder de pronóstico de nuestro modelo construido con componentes autorregresivos y rendimientos rezagados de BITCOIN, en comparación con el benchmark de caminata aleatoria. Con este fin, consideramos las 13 principales criptomonedas entre 2018 y 2022. Nuestros resultados indican que nuestros modelos superan significativamente al benchmark de caminata aleatoria. En particular, las criptomonedas tienden a ser mucho más persistentes que las tasas de cambio regulares, y BITCOIN (BTC) parece mejorar la precisión predictiva de nuestros modelos para algunas criptomonedas. Además, aunque el rendimiento predictivo varía en el tiempo, encontramos capacidad predictiva en diferentes regímenes antes y durante la crisis de la pandemia. Creemos que estos resultados son útiles para los responsables de políticas e inversores porque abren una nueva perspectiva sobre estrategias de inversión en criptomonedas y regulaciones para mejorar la estabilidad financiera.