证券市场是市场经济发展到相应水平的必然产物,证券市场是一个非常复杂系统。证券市场受众多因素的影响,如政治因素、经济因素、行业因素、心理因素和自然因素等,各因素对股市的影响都通过股票价格波动表现出来。构建股票价格关联网络,对理解证券市场变化以及股票之间的相互关联机制有很大帮助。投资者在投资股票时想尽量降低风险获得更高的收益,但是股票市场中风险与收益并存,股票价格波动受多因素影响很难准确的预测股票价格的涨跌。基于分散风险降低损失考虑,在投资者选择股票组合时可以尽量回避相关性强的股票组合。本课题基于复杂网络理论对股票价格波动相关性进行分析主要目的是降低投资风险,发现股票市场中相关性强的股票集群,为选择合理股票组合提供支持。首先基于本文提出的股票复杂网络模型,以股票为节点,以股票间价格相关性为连边构建了股票价格关联网络。基于无向网络和有向网络分别构建了上海证券市场A股股票网络的同期价格关联网络和股票迟滞价格关联网络。发现并分析了股票价格网络的小世界特性,分析了股票市场中股票价格波动之间的相互影响关系。其次,基于股票网络的社团结构分析发现了股票市场中具有强相关性的股票集群,根据各板块间强相关股票集合和板块内强相关股票集合,对选择股票提供决策支持,降低投资风险。最后,以两会为例分析了重大会议对证券市场的影响。对比两会前后股票网络结构及特性变化,分析了两会对股票之间价格波动关联性的影响。