El propósito de este estudio es realizar un estudio comparativo empírico de modelos de volatilidad para tres de las criptomonedas más populares. Estudiamos la volatilidad de las siguientes criptomonedas: Bitcoin, Ethereum y Litecoin. Consideramos los modelos de volatilidad de tipo GARCH, el aprendizaje en conjunto basado en árboles de la familia boosting y los modelos de volatilidad ANFIS para estos criptoactivos financieros, que algunos han afirmado capturan bien los hechos estilizados sobre la volatilidad de las criptomonedas. Realizamos estudios comparativos en análisis empíricos dentro y fuera de la muestra. Los resultados muestran que el aprendizaje en conjunto basado en árboles ofrece una mejor precisión en las predicciones. Sin embargo, el rendimiento de algunos modelos de volatilidad de tipo GARCH es relativamente cercano al del mejor modelo tanto en las muestras de entrenamiento como en las de evaluación.