The White House's "Exclusive" Teleprompter Operator Makes Over $100,000 by Profiting from Insider Information Predictions

marsbitPublié le 2026-07-22Dernière mise à jour le 2026-07-22

Résumé

"White House Speech Prompt Operator Earns Over $100,000 Using Insider Information on Prediction Markets" U.S. White House staffer Gabriel Perez, a long-time teleprompter operator for former President Donald Trump, has been suspended without pay for using non-public information to profit on prediction markets. As one of the few individuals with advance access to Trump's prepared speech texts, Perez placed bets on specific words or phrases Trump would mention in speeches over a three-month period, earning over $100,000. His activities were flagged by the prediction platform Kalshi, which froze over $90,000 in his account and reported him to the Commodity Futures Trading Commission (CFTC). While Perez avoided criminal charges, he is required to return his profits and cease such trading. This case marks the third major instance of insider trading on prediction markets involving government or corporate insiders, following earlier cases involving a special forces soldier and a Google engineer. The incident highlights the vulnerability of "mention" markets on prediction platforms, where individuals with advance knowledge or even the speakers themselves can easily manipulate outcomes. In response, platforms like Kalshi are tightening rules, now requiring users to disclose their employers to help prevent similar abuses.

Original | Odaily Planet Daily (@OdailyChina)

Author | Golem (@web3_golem)

Recently, another insider trading scandal has been exposed at the White House.

A White House staff member profited hundreds of thousands of dollars by trading on insider information in a prediction market. The identity of this insider was just a long-term teleprompter operator for Trump's speeches. The employee has now been suspended without pay.

This teleprompter operator has become the third insider disclosed by the US judicial department, following a special forces soldier involved in the Maduro capture operation and a Google security engineer, who made large profits in prediction markets using insider information.(Related reads: 《After 4 Months, Polymarket Helped Trump Catch the Leaker of the Military Operation, But at the Cost of...》《Looking at the Answers Before Handing in the Paper? Google Engineer Caught Up in Polymarket Insider Trading Case》)

Reported by Kalshi, Funds Frozen, but Ultimately No Criminal Liability

The protagonist is named Gabriel Perez, who has been responsible for operating the teleprompter for Trump's speeches since 2016. Perez's journey to this job is quite dramatic. In 2016, Trump's campaign team urgently needed a teleprompter operator. When they searched for "teleprompter" on Google, they found Perez's company, and Perez was hired by the Trump team just like that.

Gabriel Perez

Although Perez was hired by chance, over these 10 years, he gradually became one of Trump's closest aides. American "Politico" even stated that "Perez has become the only person Trump trusts." He often receives last-minute revisions to public speeches from Trump himself.

Therefore, Perez became one of the few people who could obtain Trump's complete speech drafts in advance and virtually had the final say on almost all of Trump's prepared speech drafts. This power is not insignificant. Perez's official title at the White House is Deputy Assistant to the President and Technology Advisor, with an annual salary of $175,000, only $20,000 less than senior staff like Chief of Staff Susie Wiles and Press Secretary Caroline Levitt.

Such a salary is already considered high-income in the US, but the greedy Perez was still not satisfied.

When prediction markets became popular, countless players began betting on which specific words Trump would "mention" in a certain speech. Perez discovered that his "privilege" could bring him even more wealth.

CFTC investigators found that over about three months, Perez placed bets on over a dozen of Trump's speeches, making a total profit of over $100,000. This included Trump's primetime speech last December, his speech at the World Economic Forum in Davos, Switzerland in January this year, the State of the Union address in February, and Trump's speech at the Medal of Honor ceremony in March.

The US President's statutory annual salary is $400,000. With various allowances, the President receives about $569,000 annually. If Perez hadn't been caught, at his rate of earning $100,000 in 3 months, although his power is less than the President's, his annual income would exceed the President's salary.

However, even knowing the speech content in advance, Perez couldn't always successfully predict which words Trump would mention in his speeches, because Trump often deviates from the script for "off-the-cuff" remarks. When Trump skipped a word Perez had bet on during a speech, Perez would immediately sell to cut his losses. Trump himself admitted in a speech at the Detroit Economic Club in January that 80% of the time he doesn't look at the teleprompter.

Just like the special forces soldier and the Google security engineer, Perez's exposure also stemmed from the prediction market platform's active reporting. Perez frequently used Kalshi for insider trading. Starting in March this year, Kalshi's monitoring system detected some abnormal trades related to specific words mentioned in Trump's speeches and thus noticed Perez.

After concluding its internal investigation, Kalshi quickly froze over $90,000 in Perez's account and handed the case over to the US Commodity Futures Trading Commission (CFTC). Upon learning of this, Trump commented that it was "despicable" and personally decided to suspend Perez without pay during the suspension.

Ultimately, Perez's greed cost him dearly. Not only did he fail to keep his prediction market profits, but he also lost his original job. However, compared to the special forces soldier and the Google security engineer, Perez was fortunate because the US judicial authorities did not file criminal charges against him; Perez did not go to jail.

During the investigation, the CFTC notified federal prosecutors in Manhattan, but the prosecutors declined to open a criminal investigation. According to informed sources, CFTC regulators have indicated a willingness to settle with Perez and have discussed terms with him. The result requires Perez to return the profits and cease similar trades thereafter.

Perez is Just the Beginning of Cleaning Up Insiders in the "Mention" Market

The reason Perez avoided jail is that prosecutors believed Perez did not constitute a criminal offense. He neither leaked important government information in advance nor caused harm to national security. As Trump said, "It's just despicable," damaging the clean image of government officials.

In March this year, the White House warned staff not to use non-public information to place bets in prediction markets. White House Spokesperson Davis Ingle stated: "The White House has strict ethical guidelines, and we expect all staff and officials to adhere to them."

But Perez is definitely not the only White House staff member profiting from insider information. Trump, who openly runs a paid group for himself, is even less qualified to comment on this teleprompter operator(Related read: $100,000 a Month, Trump Starts Selling "Alpha").

No wonder Perez couldn't resist the temptation. The "mention" market within prediction markets is indeed the category most susceptible to human manipulation. When the cost for insiders to participate is extremely low, while the potential returns are extremely high, it's no longer just a moral issue; it's a mechanism design problem. In the face of profit, even outwardly respectable, ostensibly righteous politicians cannot guarantee they will never cross that line.

The gameplay of the "mention" market involves users betting on specific words, phrases, or topics that will be mentioned in a public speech. Compared to other events (like political elections, sports events, etc.), the cheating cost for the "mention" market is extremely low. It's not limited to people like Perez who can know the speech content in advance. For the speaker themselves, cheating is as simple as saying a word, making "a word is worth a thousand pieces of gold" a concrete reality.

At the Grammy Awards ceremony in February this year, after host Trevor Noah said "Welcome back to the Grammys," he suddenly shouted "Potato." While everyone was confused, Trevor Noah continued, "If you bet on me saying that word on Polymarket, you just made a killing," and congratulated user "Noah 22." However, in reality, there was no "potato" option in the Polymarket prediction "What will be mentioned at the Grammy Awards ceremony?" and the user "noah-22" was purely fictitious.

Grammy host shouts potato at the awards ceremony

Some post-analysis suggested this was a Polymarketing marketing campaign, but it already demonstrated the speaker's ability to manipulate the "mention" market.

There's an even more direct example. In October 2025, Coinbase held its Q3 earnings call. As the call was about to end, CEO Brian Armstrong said he noticed many people were betting in prediction markets on what he would mention during this call. So he opened Polymarket and read all the words listed in the options one by one, ultimately causing the winning probability for all outcomes in that market to be 100%, ending in a draw.

The above are just two examples demonstrating a speaker's control over the "mention" market. Of course, there are certainly many more people who truly profit from it lurking beneath the surface. However, as prediction market regulation gradually deepens, perhaps all insiders in the "mention" market will be cleaned up in the future. Perez is just the beginning.

Last month, Kalshi just updated its policy, requiring users to disclose their employer. Kalshi's Head of Enforcement, Bobby DeNault, explained the reason for this move: "If you have access to certain information because of your job or employment, and you have a related legal obligation, you have a duty not to take that information for yourself or use it for personal gain." Polymarket has not yet imposed such strict disclosure requirements on users, but in the increasingly competitive and compliant prediction market track, it is believed that stricter compliance requirements from Polymarket are also coming soon.

From the special forces soldier, the Google engineer, to the White House teleprompter operator, prediction markets are gradually cleaning up insider trading. At the same time, the market is experiencing a demystification of prediction markets. Originally thought to reflect the wisdom of the crowd, they have turned out to be just ATMs for a few insiders.

Although cleaning up insider trading will make prediction markets more compliant, it also distances them further from truth and brings them closer to pure casinos.

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Questions liées

QWhat was Gabriel Perez's role at the White House, and how did he allegedly profit over $100,000?

AGabriel Perez was a teleprompter operator for President Trump. He allegedly used his insider access to the president's prepared speech texts to place bets on which specific words Trump would mention during upcoming speeches on prediction markets like Kalshi, profiting over $100,000 in about three months.

QHow was Perez's insider trading activity discovered and what was the consequence from his employer?

AKalshi's monitoring system flagged Perez's suspicious trading activity related to Trump's speeches starting in March. Kalshi froze over $90,000 in his account, reported him to the CFTC, and President Trump personally decided to suspend him without pay.

QWhy did Perez not face criminal charges unlike the soldier and Google engineer in similar cases?

AFederal prosecutors declined to pursue criminal charges because they determined Perez's actions did not constitute a criminal offense. He did not leak significant government information or compromise national security. The CFTC settled for him returning his profits and ceasing such trades.

QAccording to the article, why are 'mention' markets particularly vulnerable to manipulation?

A'Mention' markets are highly vulnerable because the cost of manipulation is extremely low, especially for individuals with insider access (like speechwriters or the speaker themselves), while potential returns are high. The article cites examples like a Coinbase CEO reading all prediction market options to manipulate the outcome.

QWhat recent policy change did Kalshi implement to combat insider trading, and what is the reasoning behind it?

AKalshi recently updated its policy to require users to disclose their employer. The reasoning, according to Kalshi's enforcement head, is that individuals with access to non-public information through their jobs have a legal obligation not to misuse that information for personal gain on prediction markets.

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Comprendre SPERO : Un aperçu complet Introduction à SPERO Alors que le paysage de l'innovation continue d'évoluer, l'émergence des technologies web3 et des projets de cryptomonnaie joue un rôle central dans la façon dont se dessine l'avenir numérique. Un projet qui a attiré l'attention dans ce domaine dynamique est SPERO, désigné comme SPERO,$$s$. Cet article vise à rassembler et à présenter des informations détaillées sur SPERO, afin d'aider les passionnés et les investisseurs à comprendre ses fondations, ses objectifs et ses innovations dans les domaines du web3 et de la crypto. Qu'est-ce que SPERO,$$s$ ? SPERO,$$s$ est un projet unique dans l'espace crypto qui cherche à tirer parti des principes de décentralisation et de la technologie blockchain pour créer un écosystème qui favorise l'engagement, l'utilité et l'inclusion financière. Le projet est conçu pour faciliter les interactions entre pairs de nouvelles manières, offrant aux utilisateurs des solutions et des services financiers innovants. Au cœur de SPERO,$$s$, l'objectif est d'autonomiser les individus en fournissant des outils et des plateformes qui améliorent l'expérience utilisateur dans l'espace des cryptomonnaies. Cela inclut la possibilité de méthodes de transaction plus flexibles, la promotion d'initiatives dirigées par la communauté et la création de voies pour des opportunités financières via des applications décentralisées (dApps). La vision sous-jacente de SPERO,$$s$ tourne autour de l'inclusivité, visant à combler les lacunes au sein de la finance traditionnelle tout en exploitant les avantages de la technologie blockchain. Qui est le créateur de SPERO,$$s$ ? L'identité du créateur de SPERO,$$s$ reste quelque peu obscure, car il existe peu de ressources publiques fournissant des informations détaillées sur son ou ses fondateurs. Ce manque de transparence peut découler de l'engagement du projet envers la décentralisation—une éthique que de nombreux projets web3 partagent, privilégiant les contributions collectives plutôt que la reconnaissance individuelle. En centrant les discussions autour de la communauté et de ses objectifs collectifs, SPERO,$$s$ incarne l'essence de l'autonomisation sans désigner des individus spécifiques. Ainsi, comprendre l'éthique et la mission de SPERO reste plus important que d'identifier un créateur unique. Qui sont les investisseurs de SPERO,$$s$ ? SPERO,$$s$ est soutenu par une diversité d'investisseurs allant des capital-risqueurs aux investisseurs providentiels dédiés à favoriser l'innovation dans le secteur crypto. L'objectif de ces investisseurs s'aligne généralement avec la mission de SPERO—priorisant les projets qui promettent des avancées technologiques sociétales, l'inclusivité financière et la gouvernance décentralisée. Ces fondations d'investisseurs s'intéressent généralement à des projets qui non seulement offrent des produits innovants, mais qui contribuent également positivement à la communauté blockchain et à ses écosystèmes. Le soutien de ces investisseurs renforce SPERO,$$s$ en tant que concurrent notable dans le domaine en rapide évolution des projets crypto. Comment fonctionne SPERO,$$s$ ? SPERO,$$s$ utilise un cadre multifacette qui le distingue des projets de cryptomonnaie conventionnels. Voici quelques-unes des caractéristiques clés qui soulignent son unicité et son innovation : Gouvernance décentralisée : SPERO,$$s$ intègre des modèles de gouvernance décentralisée, permettant aux utilisateurs de participer activement aux processus de décision concernant l'avenir du projet. Cette approche favorise un sentiment de propriété et de responsabilité parmi les membres de la communauté. Utilité du token : SPERO,$$s$ utilise son propre token de cryptomonnaie, conçu pour servir diverses fonctions au sein de l'écosystème. Ces tokens permettent des transactions, des récompenses et la facilitation des services offerts sur la plateforme, améliorant ainsi l'engagement et l'utilité globaux. Architecture en couches : L'architecture technique de SPERO,$$s$ supporte la modularité et l'évolutivité, permettant une intégration fluide de fonctionnalités et d'applications supplémentaires à mesure que le projet évolue. Cette adaptabilité est primordiale pour maintenir la pertinence dans le paysage crypto en constante évolution. Engagement communautaire : Le projet met l'accent sur des initiatives dirigées par la communauté, utilisant des mécanismes qui incitent à la collaboration et aux retours d'expérience. En cultivant une communauté forte, SPERO,$$s$ peut mieux répondre aux besoins des utilisateurs et s'adapter aux tendances du marché. Accent sur l'inclusion : En proposant des frais de transaction bas et des interfaces conviviales, SPERO,$$s$ vise à attirer une base d'utilisateurs diversifiée, y compris des individus qui n'ont peut-être pas engagé auparavant dans l'espace crypto. Cet engagement envers l'inclusion s'aligne avec sa mission globale d'autonomisation par l'accessibilité. Chronologie de SPERO,$$s$ Comprendre l'histoire d'un projet fournit des aperçus cruciaux sur sa trajectoire de développement et ses jalons. Voici une chronologie suggérée cartographiant les événements significatifs dans l'évolution de SPERO,$$s$ : Phase de conceptualisation et d'idéation : Les idées initiales formant la base de SPERO,$$s$ ont été conçues, s'alignant étroitement avec les principes de décentralisation et de concentration sur la communauté au sein de l'industrie blockchain. Lancement du livre blanc du projet : Suite à la phase conceptuelle, un livre blanc complet détaillant la vision, les objectifs et l'infrastructure technologique de SPERO,$$s$ a été publié pour susciter l'intérêt et les retours de la communauté. Construction de la communauté et engagements précoces : Des efforts de sensibilisation actifs ont été entrepris pour construire une communauté d'adopteurs précoces et d'investisseurs potentiels, facilitant les discussions autour des objectifs du projet et recueillant du soutien. Événement de génération de tokens : SPERO,$$s$ a organisé un événement de génération de tokens (TGE) pour distribuer ses tokens natifs aux premiers soutiens et établir une liquidité initiale au sein de l'écosystème. Lancement de la première dApp : La première application décentralisée (dApp) associée à SPERO,$$s$ a été mise en ligne, permettant aux utilisateurs d'interagir avec les fonctionnalités principales de la plateforme. Développement continu et partenariats : Des mises à jour et des améliorations continues des offres du projet, y compris des partenariats stratégiques avec d'autres acteurs de l'espace blockchain, ont façonné SPERO,$$s$ en un acteur compétitif et évolutif sur le marché crypto. Conclusion SPERO,$$s$ se dresse comme un témoignage du potentiel du web3 et de la cryptomonnaie pour révolutionner les systèmes financiers et autonomiser les individus. Avec un engagement envers la gouvernance décentralisée, l'engagement communautaire et des fonctionnalités conçues de manière innovante, il ouvre la voie vers un paysage financier plus inclusif. Comme pour tout investissement dans l'espace crypto en rapide évolution, les investisseurs et utilisateurs potentiels sont encouragés à mener des recherches approfondies et à s'engager de manière réfléchie avec les développements en cours au sein de SPERO,$$s$. Le projet illustre l'esprit d'innovation de l'industrie crypto, invitant à une exploration plus approfondie de ses nombreuses possibilités. Bien que le parcours de SPERO,$$s$ soit encore en cours, ses principes fondamentaux pourraient en effet influencer l'avenir de nos interactions avec la technologie, la finance et entre nous dans des écosystèmes numériques interconnectés.

150 vues totalesPublié le 2024.12.17Mis à jour le 2024.12.17

Qu'est ce que $S$

Qu'est ce que AGENT S

Agent S : L'avenir de l'interaction autonome dans Web3 Introduction Dans le paysage en constante évolution de Web3 et des cryptomonnaies, les innovations redéfinissent constamment la manière dont les individus interagissent avec les plateformes numériques. Un projet pionnier, Agent S, promet de révolutionner l'interaction homme-machine grâce à son cadre agentique ouvert. En ouvrant la voie à des interactions autonomes, Agent S vise à simplifier des tâches complexes, offrant des applications transformantes dans l'intelligence artificielle (IA). Cette exploration détaillée plongera dans les subtilités du projet, ses caractéristiques uniques et les implications pour le domaine des cryptomonnaies. Qu'est-ce qu'Agent S ? Agent S se présente comme un cadre agentique ouvert révolutionnaire, spécifiquement conçu pour relever trois défis fondamentaux dans l'automatisation des tâches informatiques : Acquisition de connaissances spécifiques au domaine : Le cadre apprend intelligemment à partir de diverses sources de connaissances externes et d'expériences internes. Cette approche double lui permet de construire un riche répertoire de connaissances spécifiques au domaine, améliorant ainsi sa performance dans l'exécution des tâches. Planification sur de longs horizons de tâches : Agent S utilise une planification hiérarchique augmentée par l'expérience, une approche stratégique qui facilite la décomposition et l'exécution efficaces de tâches complexes. Cette fonctionnalité améliore considérablement sa capacité à gérer plusieurs sous-tâches de manière efficace et efficiente. Gestion d'interfaces dynamiques et non uniformes : Le projet introduit l'Interface Agent-Ordinateur (ACI), une solution innovante qui améliore l'interaction entre les agents et les utilisateurs. En utilisant des Modèles de Langage Multimodaux de Grande Taille (MLLMs), Agent S peut naviguer et manipuler sans effort diverses interfaces graphiques. Grâce à ces fonctionnalités pionnières, Agent S fournit un cadre robuste qui aborde les complexités impliquées dans l'automatisation de l'interaction humaine avec les machines, préparant le terrain pour d'innombrables applications en IA et au-delà. Qui est le créateur d'Agent S ? Bien que le concept d'Agent S soit fondamentalement innovant, des informations spécifiques sur son créateur restent insaisissables. Le créateur est actuellement inconnu, ce qui souligne soit le stade naissant du projet, soit le choix stratégique de garder les membres fondateurs sous le radar. Quoi qu'il en soit, l'accent reste mis sur les capacités et le potentiel du cadre. Qui sont les investisseurs d'Agent S ? Étant donné qu'Agent S est relativement nouveau dans l'écosystème cryptographique, des informations détaillées concernant ses investisseurs et soutiens financiers ne sont pas explicitement documentées. Le manque d'aperçus publiquement disponibles sur les fondations d'investissement ou les organisations soutenant le projet soulève des questions sur sa structure de financement et sa feuille de route de développement. Comprendre le soutien est crucial pour évaluer la durabilité du projet et son impact potentiel sur le marché. Comment fonctionne Agent S ? Au cœur d'Agent S se trouve une technologie de pointe qui lui permet de fonctionner efficacement dans divers environnements. Son modèle opérationnel est construit autour de plusieurs caractéristiques clés : Interaction homme-ordinateur semblable à l'humain : Le cadre offre une planification IA avancée, s'efforçant de rendre les interactions avec les ordinateurs plus intuitives. En imitant le comportement humain dans l'exécution des tâches, il promet d'élever l'expérience utilisateur. Mémoire narrative : Utilisée pour tirer parti des expériences de haut niveau, Agent S utilise la mémoire narrative pour suivre les historiques de tâches, améliorant ainsi ses processus de prise de décision. Mémoire épisodique : Cette fonctionnalité fournit aux utilisateurs un accompagnement étape par étape, permettant au cadre d'offrir un soutien contextuel au fur et à mesure que les tâches se déroulent. Support pour OpenACI : Avec la capacité de fonctionner localement, Agent S permet aux utilisateurs de garder le contrôle sur leurs interactions et flux de travail, s'alignant avec l'éthique décentralisée de Web3. Intégration facile avec des API externes : Sa polyvalence et sa compatibilité avec diverses plateformes IA garantissent qu'Agent S peut s'intégrer sans effort dans des écosystèmes technologiques existants, en faisant un choix attrayant pour les développeurs et les organisations. Ces fonctionnalités contribuent collectivement à la position unique d'Agent S dans l'espace crypto, alors qu'il automatise des tâches complexes en plusieurs étapes avec un minimum d'intervention humaine. À mesure que le projet évolue, ses applications potentielles dans Web3 pourraient redéfinir la manière dont les interactions numériques se déroulent. Chronologie d'Agent S Le développement et les jalons d'Agent S peuvent être encapsulés dans une chronologie qui met en évidence ses événements significatifs : 27 septembre 2024 : Le concept d'Agent S a été lancé dans un document de recherche complet intitulé “Un cadre agentique ouvert qui utilise les ordinateurs comme un humain”, présentant les bases du projet. 10 octobre 2024 : Le document de recherche a été rendu publiquement disponible sur arXiv, offrant une exploration approfondie du cadre et de son évaluation de performance basée sur le benchmark OSWorld. 12 octobre 2024 : Une présentation vidéo a été publiée, fournissant un aperçu visuel des capacités et des caractéristiques d'Agent S, engageant davantage les utilisateurs et investisseurs potentiels. Ces jalons dans la chronologie illustrent non seulement les progrès d'Agent S, mais indiquent également son engagement envers la transparence et l'engagement communautaire. Points clés sur Agent S Alors que le cadre Agent S continue d'évoluer, plusieurs attributs clés se distinguent, soulignant sa nature innovante et son potentiel : Cadre innovant : Conçu pour offrir une utilisation intuitive des ordinateurs semblable à l'interaction humaine, Agent S propose une approche nouvelle de l'automatisation des tâches. Interaction autonome : La capacité d'interagir de manière autonome avec les ordinateurs via une interface graphique signifie un bond vers des solutions informatiques plus intelligentes et efficaces. Automatisation des tâches complexes : Avec sa méthodologie robuste, il peut automatiser des tâches complexes en plusieurs étapes, rendant les processus plus rapides et moins sujets aux erreurs. Amélioration continue : Les mécanismes d'apprentissage permettent à Agent S de s'améliorer grâce à ses expériences passées, améliorant continuellement sa performance et son efficacité. Polyvalence : Son adaptabilité à travers différents environnements d'exploitation comme OSWorld et WindowsAgentArena garantit qu'il peut servir un large éventail d'applications. Alors qu'Agent S se positionne dans le paysage Web3 et crypto, son potentiel à améliorer les capacités d'interaction et à automatiser les processus représente une avancée significative dans les technologies IA. Grâce à son cadre innovant, Agent S incarne l'avenir des interactions numériques, promettant une expérience plus fluide et efficace pour les utilisateurs à travers divers secteurs. Conclusion Agent S représente un saut audacieux en avant dans le mariage de l'IA et de Web3, avec la capacité de redéfinir notre interaction avec la technologie. Bien qu'il soit encore à ses débuts, les possibilités de son application sont vastes et convaincantes. Grâce à son cadre complet abordant des défis critiques, Agent S vise à mettre les interactions autonomes au premier plan de l'expérience numérique. À mesure que nous plongeons plus profondément dans les domaines des cryptomonnaies et de la décentralisation, des projets comme Agent S joueront sans aucun doute un rôle crucial dans la façon dont la technologie et la collaboration homme-machine évolueront à l'avenir.

921 vues totalesPublié le 2025.01.14Mis à jour le 2025.01.14

Qu'est ce que AGENT S

Comment acheter S

Bienvenue sur HTX.com ! Nous vous permettons d'acheter Sonic (S) de manière simple et pratique. Suivez notre guide étape par étape pour commencer votre parcours crypto.Étape 1 : Création de votre compte HTXUtilisez votre adresse e-mail ou votre numéro de téléphone pour ouvrir un compte sur HTX gratuitement. L'inscription se fait en toute simplicité et débloque toutes les fonctionnalités.Créer mon compteÉtape 2 : Choix du mode de paiement (rubrique Acheter des cryptosCarte de crédit/débit : utilisez votre carte Visa ou Mastercard pour acheter instantanément Sonic (S).Solde :utilisez les fonds du solde de votre compte HTX pour trader en toute simplicité.Prestataire tiers :pour accroître la commodité d'utilisation, nous avons ajouté des modes de paiement populaires tels que Google Pay et Apple Pay.P2P :tradez directement avec d'autres utilisateurs sur HTX.OTC (de gré à gré) : nous offrons des services personnalisés et des taux de change compétitifs aux traders.Étape 3 : stockage de vos Sonic (S)Après avoir acheté vos Sonic (S), stockez-les sur votre compte HTX. Vous pouvez également les envoyer ailleurs via un transfert sur la blockchain ou les utiliser pour trader d'autres cryptos.Étape 4 : tradez des Sonic (S)Tradez facilement Sonic (S) sur le marché Spot de HTX. Il vous suffit d'accéder à votre compte, de sélectionner la paire de trading, d'exécuter vos trades et de les suivre en temps réel. Nous offrons une expérience conviviale aux débutants comme aux traders chevronnés.

1.9k vues totalesPublié le 2025.01.15Mis à jour le 2026.06.02

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