Las criptomonedas como Bitcoin han recibido una atención sustancial de los intercambios financieros. Desafortunadamente, los modelos de predicción de precios del mercado financiero basados en arbitraje son ineficaces para las criptomonedas. En este documento, utilizamos modelos de aprendizaje automático estándar y datos de transacciones disponibles públicamente en bloques para predecir la dirección del movimiento del precio de Bitcoin. Ilustramos nuestra metodología utilizando datos que fusionamos de la cadena de bloques de Bitcoin y varias fuentes en línea. Esto nos dio el historial de transacciones de Bitcoin (IDs de bloques, marcas de tiempo de bloques, IDs de transacciones, direcciones de los remitentes, direcciones de los receptores, montos de las transacciones), así como el precio de intercambio del mercado, para el período del 13 de septiembre de 2011 al 5 de mayo de 2017. Mostramos que segmentar las transacciones disponibles públicamente en función de la tipología de los inversores ayuda a lograr una mayor precisión en la predicción en comparación con los modelos existentes de predicción del movimiento del precio de Bitcoin en la literatura. Esta segmentación de transacciones destaca el papel de los tipos de inversores en el impacto en los mercados financieros. Desde una perspectiva gerencial, la segmentación de las transacciones financieras nos ayuda a comprender el papel de los participantes del mercado financiero y de criptomonedas en los movimientos de precios de los activos. Estos hallazgos proporcionan implicaciones adicionales para la gestión de riesgos, la regulación financiera y las estrategias de inversión en esta nueva era de las monedas digitales.