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

Foresight NewsPublicado em 2026-07-17Última atualização em 2026-07-17

Resumo

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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Compreender o SPERO: Uma Visão Abrangente Introdução ao SPERO À medida que o panorama da inovação continua a evoluir, o surgimento de tecnologias web3 e projetos de criptomoeda desempenha um papel fundamental na formação do futuro digital. Um projeto que tem atraído atenção neste campo dinâmico é o SPERO, denotado como SPERO,$$s$. Este artigo tem como objetivo reunir e apresentar informações detalhadas sobre o SPERO, para ajudar entusiastas e investidores a compreender as suas bases, objetivos e inovações nos domínios web3 e cripto. O que é o SPERO,$$s$? O SPERO,$$s$ é um projeto único dentro do espaço cripto que procura aproveitar os princípios da descentralização e da tecnologia blockchain para criar um ecossistema que promove o envolvimento, a utilidade e a inclusão financeira. O projeto é concebido para facilitar interações peer-to-peer de novas maneiras, proporcionando aos utilizadores soluções e serviços financeiros inovadores. No seu núcleo, o SPERO,$$s$ visa capacitar indivíduos ao fornecer ferramentas e plataformas que melhoram a experiência do utilizador no espaço das criptomoedas. Isso inclui a possibilidade de métodos de transação mais flexíveis, a promoção de iniciativas impulsionadas pela comunidade e a criação de caminhos para oportunidades financeiras através de aplicações descentralizadas (dApps). A visão subjacente do SPERO,$$s$ gira em torno da inclusão, visando fechar lacunas dentro das finanças tradicionais enquanto aproveita os benefícios da tecnologia blockchain. Quem é o Criador do SPERO,$$s$? A identidade do criador do SPERO,$$s$ permanece algo obscura, uma vez que existem recursos publicamente disponíveis limitados que fornecem informações detalhadas sobre o(s) seu(s) fundador(es). Esta falta de transparência pode resultar do compromisso do projeto com a descentralização—uma ética que muitos projetos web3 partilham, priorizando contribuições coletivas em vez de reconhecimento individual. Ao centrar as discussões em torno da comunidade e dos seus objetivos coletivos, o SPERO,$$s$ incorpora a essência do empoderamento sem destacar indivíduos específicos. Assim, compreender a ética e a missão do SPERO é mais importante do que identificar um criador singular. Quem são os Investidores do SPERO,$$s$? O SPERO,$$s$ é apoiado por uma diversidade de investidores que vão desde capitalistas de risco a investidores-anjo dedicados a promover a inovação no setor cripto. O foco desses investidores geralmente alinha-se com a missão do SPERO—priorizando projetos que prometem avanço tecnológico social, inclusão financeira e governança descentralizada. Essas fundações de investidores estão tipicamente interessadas em projetos que não apenas oferecem produtos inovadores, mas que também contribuem positivamente para a comunidade blockchain e os seus ecossistemas. O apoio desses investidores reforça o SPERO,$$s$ como um concorrente notável no domínio em rápida evolução dos projetos cripto. Como Funciona o SPERO,$$s$? O SPERO,$$s$ emprega uma estrutura multifacetada que o distingue de projetos de criptomoeda convencionais. Aqui estão algumas das características-chave que sublinham a sua singularidade e inovação: Governança Descentralizada: O SPERO,$$s$ integra modelos de governança descentralizada, capacitando os utilizadores a participar ativamente nos processos de tomada de decisão sobre o futuro do projeto. Esta abordagem promove um sentido de propriedade e responsabilidade entre os membros da comunidade. Utilidade do Token: O SPERO,$$s$ utiliza o seu próprio token de criptomoeda, concebido para servir várias funções dentro do ecossistema. Esses tokens permitem transações, recompensas e a facilitação de serviços oferecidos na plataforma, melhorando o envolvimento e a utilidade gerais. Arquitetura em Camadas: A arquitetura técnica do SPERO,$$s$ suporta modularidade e escalabilidade, permitindo a integração contínua de funcionalidades e aplicações adicionais à medida que o projeto evolui. Esta adaptabilidade é fundamental para manter a relevância no panorama cripto em constante mudança. Envolvimento da Comunidade: O projeto enfatiza iniciativas impulsionadas pela comunidade, empregando mecanismos que incentivam a colaboração e o feedback. Ao nutrir uma comunidade forte, o SPERO,$$s$ pode melhor atender às necessidades dos utilizadores e adaptar-se às tendências do mercado. Foco na Inclusão: Ao oferecer taxas de transação baixas e interfaces amigáveis, o SPERO,$$s$ visa atrair uma base de utilizadores diversificada, incluindo indivíduos que anteriormente podem não ter participado no espaço cripto. Este compromisso com a inclusão alinha-se com a sua missão abrangente de empoderamento através da acessibilidade. Cronologia do SPERO,$$s$ Compreender a história de um projeto fornece insights cruciais sobre a sua trajetória de desenvolvimento e marcos. Abaixo está uma cronologia sugerida que mapeia eventos significativos na evolução do SPERO,$$s$: Fase de Conceituação e Ideação: As ideias iniciais que formam a base do SPERO,$$s$ foram concebidas, alinhando-se de perto com os princípios de descentralização e foco na comunidade dentro da indústria blockchain. Lançamento do Whitepaper do Projeto: Após a fase conceitual, um whitepaper abrangente detalhando a visão, os objetivos e a infraestrutura tecnológica do SPERO,$$s$ foi lançado para atrair o interesse e o feedback da comunidade. Construção da Comunidade e Primeiros Envolvimentos: Esforços ativos de divulgação foram feitos para construir uma comunidade de primeiros adotantes e investidores potenciais, facilitando discussões em torno dos objetivos do projeto e angariando apoio. 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122 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2024.12.17

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O que é AGENT S

Agent S: O Futuro da Interação Autónoma no Web3 Introdução No panorama em constante evolução do Web3 e das criptomoedas, as inovações estão constantemente a redefinir a forma como os indivíduos interagem com plataformas digitais. Um projeto pioneiro, o Agent S, promete revolucionar a interação humano-computador através do seu framework aberto e agente. Ao abrir caminho para interações autónomas, o Agent S visa simplificar tarefas complexas, oferecendo aplicações transformadoras em inteligência artificial (IA). Esta exploração detalhada irá aprofundar-se nas complexidades do projeto, nas suas características únicas e nas implicações para o domínio das criptomoedas. O que é o Agent S? O Agent S é um framework aberto e agente, especificamente concebido para abordar três desafios fundamentais na automação de tarefas computacionais: Aquisição de Conhecimento Específico de Domínio: O framework aprende inteligentemente a partir de várias fontes de conhecimento externas e experiências internas. Esta abordagem dupla capacita-o a construir um rico repositório de conhecimento específico de domínio, melhorando o seu desempenho na execução de tarefas. Planeamento ao Longo de Longos Horizontes de Tarefas: O Agent S emprega planeamento hierárquico aumentado por experiência, uma abordagem estratégica que facilita a decomposição e execução eficientes de tarefas intrincadas. Esta característica melhora significativamente a sua capacidade de gerir múltiplas subtarefas de forma eficiente e eficaz. Gestão de Interfaces Dinâmicas e Não Uniformes: O projeto introduz a Interface Agente-Computador (ACI), uma solução inovadora que melhora a interação entre agentes e utilizadores. Utilizando Modelos de Linguagem Multimodais de Grande Escala (MLLMs), o Agent S pode navegar e manipular diversas interfaces gráficas de utilizador de forma fluida. Através destas características pioneiras, o Agent S fornece um framework robusto que aborda as complexidades envolvidas na automação da interação humana com máquinas, preparando o terreno para uma infinidade de aplicações em IA e além. Quem é o Criador do Agent S? Embora o conceito de Agent S seja fundamentalmente inovador, informações específicas sobre o seu criador permanecem elusivas. O criador é atualmente desconhecido, o que destaca ou o estágio nascente do projeto ou a escolha estratégica de manter os membros fundadores em anonimato. Independentemente da anonimidade, o foco permanece nas capacidades e no potencial do framework. Quem são os Investidores do Agent S? Como o Agent S é relativamente novo no ecossistema criptográfico, informações detalhadas sobre os seus investidores e financiadores não estão explicitamente documentadas. A falta de informações disponíveis publicamente sobre as fundações de investimento ou organizações que apoiam o projeto levanta questões sobre a sua estrutura de financiamento e roteiro de desenvolvimento. Compreender o apoio é crucial para avaliar a sustentabilidade do projeto e o seu impacto potencial no mercado. Como Funciona o Agent S? No núcleo do Agent S reside uma tecnologia de ponta que lhe permite funcionar eficazmente em diversos ambientes. O seu modelo operacional é construído em torno de várias características-chave: Interação Humano-Computador Semelhante: O framework oferece planeamento avançado em IA, esforçando-se para tornar as interações com computadores mais intuitivas. Ao imitar o comportamento humano na execução de tarefas, promete elevar as experiências dos utilizadores. Memória Narrativa: Utilizada para aproveitar experiências de alto nível, o Agent S utiliza memória narrativa para acompanhar os históricos de tarefas, melhorando assim os seus processos de tomada de decisão. Memória Episódica: Esta característica fornece aos utilizadores orientações passo a passo, permitindo que o framework ofereça suporte contextual à medida que as tarefas se desenrolam. Suporte para OpenACI: Com a capacidade de funcionar localmente, o Agent S permite que os utilizadores mantenham o controlo sobre as suas interações e fluxos de trabalho, alinhando-se com a ética descentralizada do Web3. Fácil Integração com APIs Externas: A sua versatilidade e compatibilidade com várias plataformas de IA garantem que o Agent S possa integrar-se perfeitamente em ecossistemas tecnológicos existentes, tornando-o uma escolha apelativa para desenvolvedores e organizações. Estas funcionalidades contribuem coletivamente para a posição única do Agent S no espaço cripto, à medida que automatiza tarefas complexas e em múltiplos passos com mínima intervenção humana. À medida que o projeto evolui, as suas potenciais aplicações no Web3 podem redefinir a forma como as interações digitais se desenrolam. Cronologia do Agent S O desenvolvimento e os marcos do Agent S podem ser encapsulados numa cronologia que destaca os seus eventos significativos: 27 de Setembro de 2024: O conceito de Agent S foi lançado num artigo de pesquisa abrangente intitulado “Um Framework Agente Aberto que Usa Computadores como um Humano”, mostrando a base para o projeto. 10 de Outubro de 2024: O artigo de pesquisa foi disponibilizado publicamente no arXiv, oferecendo uma exploração aprofundada do framework e da sua avaliação de desempenho com base no benchmark OSWorld. 12 de Outubro de 2024: Uma apresentação em vídeo foi lançada, proporcionando uma visão visual das capacidades e características do Agent S, envolvendo ainda mais potenciais utilizadores e investidores. Estes marcos na cronologia não apenas ilustram o progresso do Agent S, mas também indicam o seu compromisso com a transparência e o envolvimento da comunidade. Pontos-Chave Sobre o Agent S À medida que o framework Agent S continua a evoluir, várias características-chave destacam-se, sublinhando a sua natureza inovadora e potencial: Framework Inovador: Concebido para proporcionar um uso intuitivo de computadores semelhante à interação humana, o Agent S traz uma abordagem nova à automação de tarefas. Interação Autónoma: A capacidade de interagir autonomamente com computadores através de GUI significa um avanço em direção a soluções computacionais mais inteligentes e eficientes. Automação de Tarefas Complexas: Com a sua metodologia robusta, pode automatizar tarefas complexas e em múltiplos passos, tornando os processos mais rápidos e menos propensos a erros. Melhoria Contínua: Os mecanismos de aprendizagem permitem que o Agent S melhore a partir de experiências passadas, aprimorando continuamente o seu desempenho e eficácia. Versatilidade: A sua adaptabilidade em diferentes ambientes operacionais, como OSWorld e WindowsAgentArena, garante que pode servir uma ampla gama de aplicações. À medida que o Agent S se posiciona no panorama do Web3 e das criptomoedas, o seu potencial para melhorar as capacidades de interação e automatizar processos significa um avanço significativo nas tecnologias de IA. Através do seu framework inovador, o Agent S exemplifica o futuro das interações digitais, prometendo uma experiência mais fluida e eficiente para os utilizadores em diversas indústrias. Conclusão O Agent S representa um ousado avanço na união da IA e do Web3, com a capacidade de redefinir a forma como interagimos com a tecnologia. Embora ainda esteja nas suas fases iniciais, as possibilidades para a sua aplicação são vastas e cativantes. Através do seu framework abrangente que aborda desafios críticos, o Agent S visa trazer interações autónomas para o primeiro plano da experiência digital. À medida que avançamos mais profundamente nos domínios das criptomoedas e da descentralização, projetos como o Agent S desempenharão, sem dúvida, um papel crucial na formação do futuro da tecnologia e da colaboração humano-computador.

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