El mercado de criptomonedas ha experimentado condiciones extremadamente turbulentas en tiempos recientes, y podemos identificar claramente fenómenos de mercado alcista y bajista en el último año. En este documento, utilizamos algoritmos para detectar puntos de inflexión para identificar tanto fases alcistas como bajistas en mercados de alta frecuencia para las tres criptomonedas más grandes: Bitcoin, Ethereum y Litecoin. También examinamos la eficiencia del mercado y la liquidez de las criptomonedas seleccionadas durante estos períodos utilizando datos de alta frecuencia. Nuestros hallazgos muestran que los rendimientos horarios de las tres criptomonedas durante un mercado alcista indican eficiencia del mercado al utilizar el método de análisis de fluctuaciones desestacionadas (DFA) para analizar el exponente de Hurst con una ventana móvil. Sin embargo, cuando las condiciones cambian y hay un período de mercado bajista, vemos signos de un mercado más ineficiente. Además, nuestros resultados indicaron diferencias entre las criptomonedas en términos de su liquidez durante los dos estados del mercado. Al pasar de un mercado alcista a uno bajista, Ethereum y Litecoin parecen volverse más ilíquidos, a diferencia de Bitcoin, que parece volverse más líquido. La motivación para estudiar el mercado de criptomonedas de alta frecuencia provino de la creciente disponibilidad de datos de precios de criptomonedas de mayor frecuencia. Sin embargo, también surge de un movimiento hacia el comercio de criptomonedas de alta frecuencia. Además, la eficiencia de los mercados de criptomonedas no solo se relaciona con si los precios son predecibles y existen oportunidades de arbitraje, sino, más ampliamente, con temas como la prueba de la rentabilidad de las estrategias de trading y la determinación de la madurez de los mercados de criptomonedas.