Trump’s Teleprompter Operator Investigated for Insider Trading, "Whistleblower" Turns Out to Be Prediction Platform Kalshi

Foresight NewsPublicado a 2026-07-17Actualizado a 2026-07-17

Resumen

According to reports from CNBC and ABC, a longtime teleprompter operator for President Trump, Gabriel Perez, is under federal investigation for allegedly using insider information to place bets on the prediction market platform Kalshi. Perez, who had handled Trump's speeches since 2016, is suspected of trading on over a dozen upcoming presidential addresses, including the State of the Union, based on his advance knowledge of speech content. Kalshi's monitoring systems flagged the atypical trading patterns in March, leading to his account being frozen and the case being referred to the Commodity Futures Trading Commission (CFTC). Perez reportedly profited over $90,000, though most funds are held by the platform. He is now in settlement talks with the CFTC and has been placed on unpaid leave by the White House. This incident is part of a broader pattern of insider trading on prediction markets. Similar cases involve a congressional candidate betting against his own attendance, military personnel using classified information, and a Google engineer trading on internal data. The growing liquidity of these markets, with some contracts seeing over $150,000 in volume, creates incentives for abuse. In response, platforms like Kalshi are enhancing monitoring, requiring occupational disclosures, and cooperating with regulators. The CFTC and the Justice Department are pursuing civil and criminal actions, while the White House has issued memos explicitly barring staff from such trading.


By: Nicky, Foresight News


On July 16, according to reports from CNBC and ABC, a long-serving teleprompter operator for President Donald Trump has been suspended by the White House and is under investigation by federal regulators for allegedly using insider information to place bets on a prediction market platform.


March 27, 2026, Miami Beach, Florida. Perez cleaning the teleprompter before Trump's speech at the Future Investment Initiative Institute summit.


The person involved, Gabriel Perez, has been operating teleprompters for Trump since 2016. He was typically the last among aides to handle and adjust the president's speeches, even receiving last-minute changes from Trump himself. Citing sources familiar with the matter, ABC and CNBC reported that investigators from the Commodity Futures Trading Commission (CFTC) discovered Perez had traded on over a dozen of Trump's public speeches in about three months, covering events such as the State of the Union address, speeches at the World Economic Forum in Davos, prime-time addresses, and Medal of Honor ceremonies.


He used his advance knowledge of speech content to bet on whether specific words, phrases, or topics would be mentioned in the "Mentions" markets on the Kalshi platform. He even withdrew bets mid-speech on occasion when Trump skipped certain sections.


Perez's trading was detected by Kalshi's monitoring system in March of this year, as the patterns did not match typical buy/sell behavior and were additionally flagged by a market maker through a tip line. The platform subsequently froze the account, withheld nearly all profits, and referred the case to the CFTC. Robert DeNault, Kalshi's Head of Enforcement, stated via CNBC that the monitoring team promptly flagged these trades, the platform is assisting regulators, and has submitted gathered evidence.


CNBC reported that Perez accumulated profits exceeding $90,000, but most of the gains have been frozen by Kalshi. Perez is currently in settlement negotiations with the CFTC and could face consequences including disgorgement of all profits and a ban from engaging in similar trading. The Manhattan U.S. Attorney's Office has been informed but decided not to open a criminal investigation.


White House Press Secretary Karoline Leavitt confirmed at a press briefing that Perez has been placed on unpaid administrative leave, is no longer responsible for teleprompter operations, and will not continue working at the White House. According to CNBC, Leavitt revealed that Trump is aware and considers the matter "very unfortunate, truly a disgrace," and personally made the relevant decisions. Leavitt emphasized the White House has extremely strict ethical guidelines, and an internal memo was specifically issued in March warning staff not to trade on prediction markets using non-public information.


The Perez case is not an isolated incident. As early as May 2025, California gubernatorial candidate Kyle Langford traded about $200 in markets related to his own candidacy, made minimal profits, but was ultimately fined $2,246 and banned from the platform for five years. From August to September 2025, a video editor named Artem Kaptur, who used his job to learn show schedules in advance, was flagged for an abnormally high win rate, profiting about $5,400. He faced disgorgement of profits plus a $15,000 penalty and a two-year ban.


In February 2026, former Congressman George Santos, while publicly pledging to attend Trump's State of the Union address, bet that he would not attend and profited tens of thousands of dollars. His account was frozen and referred to regulators and law enforcement. In April of the same year, three congressional candidates were investigated for making small bets in markets related to their own elections, receiving fines ranging from hundreds to thousands of dollars and five-year bans. Even small profits or unwithdrawn gains can lead to platform penalties and regulatory action for trading on insider information.


Image Source: Internet


Another major prediction market platform, Polymarket, has also experienced similar severe violations. According to a previous CNBC report, U.S. Army Special Forces Staff Sergeant Gannon Ken Van Dyke, during his participation in a military operation to capture former Venezuelan President Nicolás Maduro from December 2025 to January 2026, used classified information to purchase large volumes of contracts in related Polymarket markets, profiting over $400,000. He was arrested in April of this year and faces criminal and civil insider trading charges. In May of the same year, Google software engineer Michele Spagnuolo was charged for allegedly using internal company "annual search trends" data to trade on Polymarket from October to December 2025, profiting approximately $1.2 million.



The reason insider trading repeatedly occurs in prediction markets is that informational advantages can be quickly converted into excess returns, and some topic markets have already achieved significant trading volumes that cannot be ignored. For example, on Kalshi, the topic "Which companies will Trump mention in July?" has seen trading volume exceeding $150,000. High-liquidity markets provide ample profit space for insiders, while ordinary users are at a disadvantage due to information asymmetry, damaging market price fairness and platform credibility.


In response to these issues, platforms and regulators are attempting multiple measures to curb them. Kalshi recently updated its policies, requiring traders in certain markets to disclose professional information, and relies on KYC procedures, 24/7 abnormal trading detection, and tip lines to strengthen preventive measures. The platform conducted over 150 investigations in the first quarter of this year, froze more than 100 potentially suspicious trades, and referred over 20 cases to law enforcement agencies.


On the regulatory front, the CFTC has repeatedly cited regulations prohibiting the misuse of non-public information and market manipulation in recent enforcement actions and is collaborating with the Department of Justice to pursue criminal accountability. This means trading using government insider information or corporate data could lead to felony charges such as fraud and money laundering, along with years of imprisonment. The White House has also explicitly prohibited government employees from participating in such betting through internal memos.

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QWho is suspected of insider trading related to former President Trump's speeches, and what was their role?

AGabriel Perez, a long-time teleprompter operator for former President Trump, is suspected of insider trading. He was responsible for operating and adjusting the teleprompter for Trump's speeches.

QWhich prediction market platform detected and reported the suspicious trading activity?

AThe prediction market platform Kalshi detected and reported the suspicious trading activity through its monitoring systems and subsequently froze the account and transferred the case to regulators.

QWhat action was taken against Gabriel Perez by the White House following the investigation?

AThe White House placed Gabriel Perez on unpaid administrative leave, relieved him of his teleprompter duties, and he will no longer work at the White House.

QWhat are some other examples of insider trading cases mentioned in the article related to prediction markets?

AOther examples include: former Congressman George Santos betting against his own attendance at a Trump speech; a Google software engineer using internal search trend data on Polymarket; and a U.S. Special Forces sergeant using classified information about a military operation on Polymarket.

QWhat measures are prediction platforms and regulators implementing to prevent insider trading?

AMeasures include: platforms requiring traders in specific markets to disclose their profession, enhancing KYC procedures and real-time monitoring, and cooperating with regulators. Regulators like the CFTC are enforcing rules against misuse of non-public information and market manipulation, and the White House has issued internal memos banning government employees from such betting.

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Entendiendo SPERO: Una Visión General Completa Introducción a SPERO A medida que el panorama de la innovación continúa evolucionando, la aparición de tecnologías web3 y proyectos de criptomonedas juega un papel fundamental en la configuración del futuro digital. Un proyecto que ha atraído la atención en este campo dinámico es SPERO, denotado como SPERO,$$s$. Este artículo tiene como objetivo reunir y presentar información detallada sobre SPERO, para ayudar a entusiastas e inversores a comprender sus fundamentos, objetivos e innovaciones dentro de los dominios web3 y cripto. ¿Qué es SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ es un proyecto único dentro del espacio cripto que busca aprovechar los principios de descentralización y tecnología blockchain para crear un ecosistema que promueva la participación, la utilidad y la inclusión financiera. 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Estas fundaciones de inversores suelen estar interesadas en proyectos que no solo ofrecen productos innovadores, sino que también contribuyen positivamente a la comunidad blockchain y sus ecosistemas. El respaldo de estos inversores refuerza a SPERO,$$s$ como un contendiente notable en el dominio de proyectos cripto que evoluciona rápidamente. ¿Cómo Funciona SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ emplea un marco multifacético que lo distingue de los proyectos de criptomonedas convencionales. Aquí hay algunas de las características clave que subrayan su singularidad e innovación: Gobernanza Descentralizada: SPERO,$$s$ integra modelos de gobernanza descentralizada, empoderando a los usuarios para participar activamente en los procesos de toma de decisiones sobre el futuro del proyecto. Este enfoque fomenta un sentido de propiedad y responsabilidad entre los miembros de la comunidad. 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Utilizando Modelos de Lenguaje Multimodal de Gran Escala (MLLMs), Agent S puede navegar y manipular diversas interfaces gráficas de usuario sin problemas. A través de estas características pioneras, Agent S proporciona un marco robusto que aborda las complejidades involucradas en la automatización de la interacción humana con las máquinas, preparando el terreno para una multitud de aplicaciones en IA y más allá. ¿Quién es el Creador de Agent S? Si bien el concepto de Agent S es fundamentalmente innovador, la información específica sobre su creador sigue siendo elusiva. El creador es actualmente desconocido, lo que resalta ya sea la etapa incipiente del proyecto o la elección estratégica de mantener a los miembros fundadores en el anonimato. Independientemente de la anonimidad, el enfoque sigue siendo en las capacidades y el potencial del marco. ¿Quiénes son los Inversores de Agent S? Dado que Agent S es relativamente nuevo en el ecosistema criptográfico, la información detallada sobre sus inversores y patrocinadores financieros no está documentada explícitamente. La falta de información disponible públicamente sobre las bases de inversión u organizaciones que apoyan el proyecto plantea preguntas sobre su estructura de financiamiento y hoja de ruta de desarrollo. Comprender el respaldo es crucial para evaluar la sostenibilidad del proyecto y su posible impacto en el mercado. ¿Cómo Funciona Agent S? En el núcleo de Agent S se encuentra una tecnología de vanguardia que le permite funcionar de manera efectiva en diversos entornos. Su modelo operativo se basa en varias características clave: Interacción Humano-Computadora Similar a la Humana: El marco ofrece planificación avanzada de IA, esforzándose por hacer que las interacciones con las computadoras sean más intuitivas. 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Puntos Clave Sobre Agent S A medida que el marco Agent S continúa evolucionando, varios atributos clave destacan, subrayando su naturaleza innovadora y potencial: Marco Innovador: Diseñado para proporcionar un uso intuitivo de las computadoras similar a la interacción humana, Agent S aporta un enfoque novedoso a la automatización de tareas. Interacción Autónoma: La capacidad de interactuar de manera autónoma con las computadoras a través de GUI significa un salto hacia soluciones informáticas más inteligentes y eficientes. Automatización de Tareas Complejas: Con su metodología robusta, puede automatizar tareas complejas y de múltiples pasos, haciendo que los procesos sean más rápidos y menos propensos a errores. Mejora Continua: Los mecanismos de aprendizaje permiten a Agent S mejorar a partir de experiencias pasadas, mejorando continuamente su rendimiento y eficacia. 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