审查分配、重新平衡风险以及监控多个目标的风险需要花费大多数家长所没有的时间。 Glenmarqon 持续执行这种监督，将分散的决策转变为单一的自动化流程。
市场分析的复杂性由系统处理，而不是由账户持有人处理。下面的每项功能都在后台持续运行。
历史和实时数据通过预测模型进行处理，该模型估计不同市场条件下的可能结果，在波动发生之前为分配决策提供信息。
头寸根据实时英国市场走势进行评估。战略决策支持是根据当前情况产生的，而不是根据延迟的日终总结产生的。
当分配超出定义的参数时，系统会自动调整风险敞口，从而维持预期的风险状况，而无需人工干预。
资本规模并不决定数据质量。相同的分析过程适用于每个账户，并按比例缩放。
无论账户规模大小，市场数据、价格走势和经济指标均从英国和相关国际来源持续获取。
部分数据分析确定了给定的存款（无论金额多么小）如何按照其价值的比例分配到多样化的工具中。
应用和监控建议的分配，并根据情况变化进行调整，维持最初定义的策略。
下面的每个目标都被视为一个独特的资本配置问题，具有自己的时间范围和风险承受能力。
教育成本代表了一个已知的、具有固定期限的未来负债。 Glenmarqon 根据该期限构建贡献，随着目标日期的临近调整风险敞口。
目标是减少需要资金时出现短缺的可能性，而不是最大化短期回报。
长期账户的复利目标是几十年而不是几年。该模型倾向于多元化和定期再平衡，而不是集中的、高方差的头寸。
这种方法优先考虑数十年持有期间增长的一致性。
当资本保全是首要任务时，系统会优先配置波动性较低的工具，并标记超过规定阈值的暴露集中度。
风险参数设置一次并自动执行，无需持续手动调整。
Glenmarqon 的建立前提是健全的投资组合管理不需要大量存款或大量时间投入。用于较大账户的相同分析基础设施被统一应用，并根据可用资本进行缩放。
家长可以保留代表他们做出的每项决定的可见性，并记录相关数据和逻辑。
开始时没有最低存款要求。分配和风险监控从承诺的第一磅开始，在任何规模上都采用同样的严格分析。
部署 Glenmarqon 智能帐户数据在传输过程中和静态时均进行加密。 Glenmarqon 根据适用的英国金融数据处理标准运行。