Este estudio analiza las previsiones del precio de Bitcoin utilizando los modelos de promedio móvil integrado autorregresivo (ARIMA) y autorregresión de red neuronal (NNAR). Empleando el enfoque de pronóstico estático, pronosticamos el precio de Bitcoin del día siguiente tanto con como sin reestimación del modelo de pronóstico en cada paso. Para la validación cruzada de los resultados del pronóstico, consideramos dos muestras de entrenamiento y prueba diferentes. En la primera muestra de entrenamiento, NNAR tiene un mejor rendimiento que ARIMA, mientras que ARIMA supera a NNAR en la segunda muestra de entrenamiento. Además, ARIMA con reestimación del modelo en cada paso supera a NNAR en los dos períodos de pronóstico de la muestra de prueba. La prueba de Diebold Mariano confirma la superioridad de los resultados del pronóstico del modelo ARIMA sobre NNAR en los períodos de muestra de prueba. El rendimiento del pronóstico de los modelos ARIMA con y sin reestimación es idéntico para los períodos de muestra de prueba estimados. A pesar de la sofisticación de NNAR, este documento demuestra el poder duradero de ARIMA en la predicción del precio volátil de Bitcoin.