Con la creciente popularidad de las criptomonedas, detectar la posible manipulación del mercado y actividades fraudulentas se ha vuelto crucial para mantener la integridad del mercado. En este estudio, nuestro objetivo es detectar transacciones anómalas de Bitcoin utilizando un enfoque integrado que combina técnicas de agrupamiento con detección estadística de valores atípicos. Más específicamente, se detectaron anomalías utilizando tres enfoques: un método basado en la distancia, señalando puntos con distancias mayores al percentil 95 de sus centros de agrupamiento; un método estadístico, identificando transacciones con cualquier característica que tuviera un puntaje Z absoluto mayor a 3; y un enfoque híbrido, donde las transacciones señaladas por cualquiera de los métodos se consideraron anómalas. Utilizando datos de transacciones de Bitcoin de un subconjunto de muestra de 2015, nuestros resultados mostraron que el enfoque combinado logró el mejor rendimiento con un total de 6492 (6.61%) transacciones anómalas detectadas de un total de 98,151 transacciones.