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Trump-Teleprompter-Bediener muss 172.000 Dollar Strafe zahlen, nachdem er bei Kalshi-Wetten dominiert hatte

Nach Angaben der US-amerikanischen Commodity Futures Trading Commission (CFTC) wurde der ehemalige Teleprompter-Operator des Weißen Hauses, Gabriel Perez, zur Zahlung einer Geldstrafe in Höhe von 172.539,02 US-Dollar verurteilt, nachdem er dabei erwischt worden war, wie er mithilfe von Kalshi auf Ereignisse im „Mention Market“ rund um Trump gewettet hatte.

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Trump-Teleprompter-Bediener muss 172.000 Dollar Strafe zahlen, nachdem er bei Kalshi-Wetten dominiert hatte

Das Wichtigste auf einen Blick

  • Gabriel Perez muss 172.539,02 US-Dollar zahlen, nachdem er 39 von 43 Kalshi-Kontrakten gewonnen hatte.
  • Der Perez-Fall der CFTC führt dazu, dass Insiderhandel auf Prognosemärkten im Jahr 2026 genauer unter die Lupe genommen wird.
  • Perez droht ein dreijähriges Handelsverbot, während der Fall Van Dyke im Zusammenhang mit Prognosemärkten weiterhin offen ist.

CFTC erläutert, wie Perez den frühen Zugang zu Trumps Reden nutzte

Bitcoin.com News berichtete am 16. Juli 2026 über die Vorwürfe gegen Gabriel Perez, als bekannt wurde, dass gegen den Teleprompter-Bediener des Weißen Hauses Ermittlungen auf Bundesebene liefen. Ihm wurde vorgeworfen, Insiderinformationen ausgenutzt zu haben, indem er auf bestimmte Äußerungen Trumps während seiner Reden gewettet hatte. Den Behörden zufolge erzielte Perez mit diesen Wetten einen Gewinn von rund 100.000 US-Dollar. Am 28. August veröffentlichte die CFTC eine Pressemitteilung zu diesem Fall.

„In der Verfügung wird festgestellt, dass Perez zwischen Dezember 2025 und Februar 2026, während er als Teleprompter-Bediener für das Weiße Haus tätig war, mit ‚Presidential Mention Market Contracts‘ handelte, bei denen es sich um Ereignisverträge handelt, die Wörter oder Phrasen widerspiegeln, die der Präsident möglicherweise in seinen Reden verwendet“, teilte die CFTC am Freitag mit. Die Aufsichtsbehörde fügte hinzu:

„In seiner Position hatte Perez Zugang zu Reden des Präsidenten, bevor diese gehalten wurden, und Perez hat diese Informationen missbraucht – unter Verletzung seiner Treue- und Vertrauenspflicht.“

Perez gewinnt 39 von 43 Kalshi-Kontrakten und muss 172.000 Dollar zahlen

Perez wies eine hohe Gewinnquote auf, indem er 39 von 43 Kontrakten gewann, die auf dem Prognosemarktplatz Kalshi angeboten wurden, und er kaufte die entsprechenden Kontrakte, bevor der Markt die Informationen und Ergebnisse einpreiste. Die Anordnung der CFTC besagt, dass Perez „die erzielten Gewinne zurückzahlen muss“ und 107.539,02 Dollar zahlen muss. Darüber hinaus wird er zur Zahlung einer zivilrechtlichen Geldstrafe in Höhe von 65.000 Dollar verpflichtet, die mit einem Nachlass verbunden ist. Nach Angaben der CFTC erhielt Perez diese Ermäßigung aufgrund seiner „vorbildlichen Zusammenarbeit mit der CFTC“.

„Perez erklärte sich bereit, weitere Verstöße gegen den Commodity Exchange Act und die CFTC-Vorschriften zu unterlassen. Im Rahmen der Anordnung wird gegen Perez ein dreijähriges Handelsverbot verhängt“, fügte die Aufsichtsbehörde hinzu.

Boom der Prognosemärkte kollidiert mit hochkarätigen Insider-Fällen

Der Fall des Teleprompter-Bedieners im Weißen Haus ereignet sich zu einer Zeit, in der Prognosemärkte wie Polymarket und Kalshi einen enormen Popularitäts- und Nachfrageboom erleben. Der Fall Perez und der Vergleich folgen zudem auf die Anklage gegen den als Master Sgt. Gannon Ken Van Dyke bekannten Kommandosoldaten, dem vorgeworfen wurde, auf die Absetzung des ehemaligen venezolanischen Präsidenten Nicolás Maduro und seiner Frau Cilia Flores gewettet zu haben. Der Fall ist noch offen, und im Gegensatz zu Perez gibt es keinen Vergleich. Er plädierte am 28. April 2026 auf „nicht schuldig“ und wurde gegen Kaution freigelassen. Van Dykes Reisepass wurde eingezogen, und seine Reisefreiheit ist auf bestimmte Gebiete in North Carolina, New York und Kalifornien beschränkt.

Die Fälle von Van Dyke und Perez gehören zu den bislang bekanntesten Insiderhandelsklagen, die sich aus Prognosemarktplatz-Plattformen ergeben haben.

Dieser Artikel wurde mithilfe von KI aus dem Englischen übersetzt. Die englische Originalversion ist die maßgebliche Quelle; automatische Übersetzungen können Ungenauigkeiten enthalten, insbesondere bei rechtlicher und regulatorischer Terminologie.