证券市场效率问题始终是学术界和投资者的研究领域。本文重点从系统论的角度围绕中国股票市场线形和中国股票非线性两个方面探讨了中国股票市场。股票市场投资的目的是获取最大投资收益,然而收益与风险相伴,在收益与风险之间决策常常是不容易的。传统的股票投资理论认为股票市场是有效的,均衡的,收益是风险的线性函数,收益的波动符合布朗运动,收益的分布是独立同分布的,方差和均值是稳定的,即是线性的。实际情况却是股票市场影响因素以及各因素之间相互作用关系复杂,受投资者个人及群体心理因素影响明显,股票的波动以及收益与风险的关系常常是非线性的,非均衡的,收益的方差和均值是自相关的、不稳定的,收益的波动符合分形布朗运动,表现出非线性(分形和混沌)的特征。论文首先从系统的分类与特性出发,基于有效市场理论和分形市场理论,通过复杂性深入讨论股票市场的动力学机制,将分形分析和遗传算法应用于股市预测中,最终提供证券组合的优化方案,力求在最小风险的情况下,获得最大限度的收益。在市场分形分析中,我们分别针对上海证券市场、深圳证券市场,通过不同时间标度,通过布朗运动、分形维以及Hurst指数的估算等系统、详尽的刻画各个市场特征,及其内在作用机制,并且对市场效率进行比较研究,以揭示市场运行规律。在市场投资组合研究中,通过遗传算法,借鉴物种进化原理,从证券市场基本理论出发,借助财务指标、价格指标、宏观经济指标等等,提出建立具有演化功能和适应性的动态投资组合方法和框架。