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摩根大通代號的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦王健平寫的 洛克菲勒家族傳：美國財富和權力的象徵 和黃韋中(阿民)的 主控技術分析使用手冊都 可以從中找到所需的評價。
另外網站摩根大通_百度百科也說明：摩根大通 集團（J.P.Morgan Chase & Co，NYSE：JPM；），總部在美國紐約，總資產4萬億美元，總存款高達1.5萬億美元，分行6000多家，是美國最大金融服務機構之一。
這兩本書分別來自海鴿 和寰宇所出版 。
中原大學 企業管理研究所 陳若暉所指導 高秀貞的 亞洲匯率指數與指數型基金之預測分析-以ARFIMA-FIAPARCH模型為例 （2015），提出摩根大通代號關鍵因素是什麼，來自於大中華單一化貨幣、ARFIMA、RiskMetrics、ARFIMA-FIGARCH、ARFIMA- FIAPARCH。
而第二篇論文朝陽科技大學 財務金融系碩士班 劉定焜所指導 賴俞伶的 亞洲新興市場金融機構績效影響因素之探討 （2009），提出因為有 經營績效、信用評等、亞洲新興市場、P-R模型、panel data的重點而找出了 摩根大通代號的解答。
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洛克菲勒家族傳：美國財富和權力的象徵
為了解決摩根大通代號 的問題，作者王健平 這樣論述：
★ 解讀「七代帝國」的財富密碼 ★ 企業家的世紀聖經 ★ 好看的財富故事中飽含珍貴的經商秘笈 ■ 洛克菲勒家族就是「美國財富和權力」的象徵！ 洛克菲勒家族，開創了世界上首個托拉斯組織，這種壟斷組織形式就佔了美國經濟的90％，建立的標準石油公司還曾壟斷了美國85年的石油生產，造就了美國歷史上一個獨特的時代——壟斷時代。 揭秘洛克菲勒家族的商業秘密與經營智慧，學習鮮為人知的創富秘訣，揭示19至20世紀美國財富積累及社會生活的百科全書。 ■ 從政界要人到商界菁英已經改變無數人的命運！ 洛克菲勒家族，擁有一個龐大的金融網，以大通曼哈頓銀行為核心，掌控百餘
家金融機構並直接或間接控制了許多跨國企業，在冶金、化學、橡膠、汽車、食品、航空運輸、電訊事業等各經濟命脈以及軍火工業中占有重要地位。 這個家族擁有培養和資助了無數政治家、商人、科學家、文藝家的洛克菲勒基金會、芝加哥大學、洛克菲勒大學等，培養出遍布全美各個階層的精英。 好評推薦 我心目中的賺錢英雄只有一個，那就是洛克菲勒。——比爾‧蓋茲 如果把我剝得一無所有丟在沙漠的中央，只要一行駝隊經過——我就可以重建整個王朝。——約翰‧洛克菲勒
亞洲匯率指數與指數型基金之預測分析-以ARFIMA-FIAPARCH模型為例
為了解決摩根大通代號 的問題，作者高秀貞 這樣論述：
透過全球性重大金融事件之影響性，匯率產生大幅度波動，使整體金融環境動盪不安。尤其1997年受到亞洲金融風暴襲捲，亞洲各國皆受到重挫，匯率的不穩定性漸而得到重視。本研究參考歐洲貨幣籃，歐元建構整合方式及其中心匯率成功案例，將台灣、中國、香港之淨外匯存底、每人生產淨額及出口貿易值等三種變數進行加權，建構出1992年3月至2016年2月之大中華單一貨幣化(CCU)的中心匯率。再將建構出之中心匯率、彭博-摩根大通以亞洲十種貨幣建構出亞洲貨幣指數（ADXY index）以及iPath GEMS亞洲八大國匯率ETN(AYT)、WisdomTree人民幣策略主動型ETF(CYB)及台灣、香港、中國實質有效
匯率等相關變數，探討亞洲及大中華匯率變數之間的波動關聯性。本研究利用RiskMetrics、ARFIMA- FIAPARCH、ARFIMA- FIGARCH模型實證，結果顯示大中華單一貨幣(CCU)經由SDR修正過後，其模型穩定性及預測能力優於未修正的CCU。CCU(SDR)修正後匯率波動穩定且預測力佳，相當適用於未來兩岸三地制定貨幣政策之金融工具。另發現台灣、中國實質有效匯率與CYB ETF確實存在非對稱性且對於市場波動性具有負面影響。重大金融事件的衝擊對波動性產生動盪，且前期報酬率的結果也會對當期產生負面影響。ADXY Index則發現具有緩長記憶特性，且穩定性高，對市場波動性呈現正向影響
。藉由匯率波動觀察，在未來發生類似全球金融危機時，穩定亞洲及大中華市場匯率變動，則政策制定者可參考各變數在模型上的實證分析及匯率前後期之間的關連性，及早提出適當對應政策方可為國內金融市場降低傷害並迅速止血。在放空及做多方面，本研究取用ADXY指數及AYT ETN，並採用RiskMetrics、ARFIMA-FIGARCH、FIAPARCH等模型，針對風險值配適度進行分析，分配設定為常態分配、學生t分配、偏態t分配作比較分析。結果顯示模型配適度與預測精確性最佳為FIGARCH，次佳為FIAPARCH模型。整體分配設定下，以偏態t分配設定在模型迴歸分析下優於常態分配。除了CCU與香港實質匯率之外，
將變數投入常態分配設定下，則FIGARCH、FIAPARCH兩模型的結果類似，而RiskMetrics模型表現較為優異。
主控技術分析使用手冊
為了解決摩根大通代號 的問題，作者黃韋中(阿民) 這樣論述：
本書集結作者七本主控戰略系列叢書的菁華，針對不同的主題做更深入的探討，透過本書可以快速了解主控戰略技術分析的輪廓，更能深入技術分析的精髓，同時也嘗試解決讀者在運用時最常遇到的疑惑，比如開盤法是否僅能用在加權指數？個股的操作能不能使用？波浪的定位要如何分辨？在這一本書裡都提出不同的解讀技巧，提供投資人實用的使用素材。 此外，在K線的運用上，本書加強了變形K線的分辨技巧與測量方法的運用，同時也將日出與日落的K線組合，再做更深入的說明，尤其是在操作過程中，特別詳細說明關於K線邏輯的推演思考；至於型態學與成交量的研判，除傳承強調相對位置的重要性之外，也利用圖檔說明相對位置的研判對應關係；另
外，在技術分析的內容之外，也嘗試建立讀者操作的觀念與面對市場的心態。 作者認為巴菲特能夠在市場中被推崇，除了他極大部分成功的操作之外，更重要的是他在犯了錯誤後可以從中找到解決的方法，並且降低操作上的損失。所以我們在看見別人錯誤和失敗的同時，仍然是可以學習的。學習認識類似的風險，不要重蹈覆轍；學習解決錯誤的方法和態度，為下一步可能成功的結果墊下基石。作者告訴讀者：技術分析不是操作的全部，操作不是生活的全部。進入市場前，別忘記先想想自己準備好了沒有？永遠記得只操作自己能夠負擔的行情，賺自己能力以內的錢，別妄想在高難度的行情走勢中，表演技術分析或是操作技巧。 【作者簡介】 黃韋中( 阿民)
台南市人，業餘投資人。 著作： 一、主控戰略系列主控戰略K線(2003年寰宇出版)、主控戰略開盤法(2004年寰宇出版)、主控戰略移動平均線(2005年寰宇出版)、主控戰略成交量(2005年寰宇出版)、主控戰略即時盤態(2006年寰宇出版)、主控戰略波浪理論(2007年寰宇出版)、主控戰略型態學(2008年) 二、實戰手記系列股價波動原理與箱型理論(2006年)、技術指標與波浪理論的關係(2007年)
亞洲新興市場金融機構績效影響因素之探討
為了解決摩根大通代號 的問題，作者賴俞伶 這樣論述：
隨著全球化、國際化的趨勢，接踵而來的市場開放，面對外資競爭、購併與經營業務創新及多元化，造成金融產業發生劇烈的變化而呈現出不同的面貌。此外，美國次貸風暴的影響擴及全球，產生的效應使原為華爾街金融五大巨頭的美林（Merrill Lynch）、摩根士丹利（Morgan Stanley）、高盛集團（Goldman Sachs）、雷曼兄弟 （Lehman Brothers） 與貝爾斯登 (Bear Stearns)，在歷經2007年的次貸風暴後，2008年3月全美第5大銀行貝爾斯登被摩根大通收購； 2008年9月15日雷曼兄弟宣告破產。造成華爾街五大巨頭僅存摩根士丹利以及高盛集團，美國層出不窮的金
融風暴不斷重創美國經濟，並且延燒至世界各國。同一時間，全球股市大幅下跌，各國經濟衰退，造成投資人前所未有的恐慌。因為亞洲金融危機以及美國金融風暴的教訓，各國紛紛提出一連串的金融改革，以提高競爭力、增加經營效率與績效，藉此穩定金融產業以進一步應付競爭激烈的環境。因此，深入探討金融產業經營績效之決定與影響因素具有其價值與必要性。 近年來新興市場嶄露頭角，在全球地位日趨重要，三大新興市場：拉丁美洲、東歐與亞洲，其中以亞洲新興市場最被看好，也備受討論。過去常見的銀行績效文獻多以單一國家為研究主題，跨國的研究則以拉丁美洲、歐洲與經濟轉型國家為主，如Fries et al. (2002) 、Grigor
ian and Manole (2002) 、Bonin et al. (2004) 與Koutsomanoli-Filippaki et al. (2008) 等，針對亞洲新興市場國家探討的文獻並不多見。因此，本研究針對亞洲七國新興市場國家，分別為台灣、印度、印尼、南韓、馬來西亞、菲律賓與巴基斯坦為研究對象，建構1991-2005年，共367家商業銀行的企業別平衡型縱橫資料 (firm-level balanced panel data)，進一步探討亞洲新興市場各國金融市場銀行經營績效之影響因素。此外，除財務變數外，本研究納入非財務變數，如：市場佔有率、外資參與與競爭程度，並納入過去文獻鮮少
探討的信用評等與風險變數。過去學者在進行銀行績效研究時，多預設銀行產業的競爭環境，如陳永琦 (2007) 假設台灣金融產業為不完全競爭市場，以此推估本國銀行之成本函數。然而運用主觀的方式設定競爭環境並不嚴謹，本研究則利用Panzar-Rosse (1987) 所提出的P-R模型計算H值，進而判斷各國金融業的競爭環境，在客觀的衡量標準下建構完整的分析。由於金融業的經營深受景氣榮枯的影響，為使銀行經營績效的探討更具備完整性，亦加入總體環境變數之考量。相較於過去的研究，本研究具備更完整的研究期間與更詳盡的變數及樣本資料，並進一步選擇最適panel data模型進行實證分析，期提供相關資訊予政府機關、
金融機構及投資大眾決策擬定，以及後續研究者學術研究之參考。 實證結果發現，在亞洲新興市場七個國家中，利差 (Spread)、股東權益報酬率 (ROE) 與資產報酬率 (ROA) 模式中影響銀行績效決定因素最重要的變數分別為流動性 (Liquidity) 、自有資本比率 (Equity) 與銀行風險變數 (Risk) 。其中，流動性 (Liquidity) 與自有資本比率 (Equity) 為正向影響，銀行風險變數 (Risk) 為負向影響。