个股的价格波动不仅与本身内部经营情况有关,还受到其他个股的作用,利用复杂网络可以从整体上对股票市场进行分析,把握其整体的动态特征。本文以沪深股市所有A股作为研究对象,利用其日收盘价的价格序列,构建股票网络,在此基础上利用阈值法和最小生成树法(MST),研究其静态的网络性质。并通过动态窗口期的移动,分析其动态变化过程中的拓扑性质。本文通过研究发现：我国股票市场呈现出小世界性,且股市上涨下跌情况下,网络的拓扑性质具有明显差别。本文还对复杂网络的相关性质进行实证分析,主要内容包括下面两个方面：一是利用网络的性质进行指数拟合,本文分别选取度、连接节点数作为指标进行指数拟合,发现拟合效果较好。本文在此基础上利用社团聚类进行选股优化,发现基于模块度算法的指数拟合方法具有更好的拟合效果。虽然基于度的拟合效果并不理想,但度可以作为优化投资策略的重要指标,本文通过构建简单的投资策略,并将度作为重要指标对策略进行优化,发现加入度的相关策略具有更好的投资回报。从而为广大投资者的投资方法提供了重要参考。