20世纪90年代以来,随着图论理论、大数据理论和计算机科学的发展,复杂网络理论开始走入了人们的视线并迅速发展起来,人们利用复杂网络理论作为工具来发现网络的结构与性质。股票市场作为上市公司股票发行和交易的场所具有众多作用,同时影响它的因素也有很多。股票网络作为一个典型的复杂系统,可以用复杂网络理论来研究其内部成员之间的相关性、网络的稳定性及网络的拓扑结构。本文以上海证券180指数成分股每日收盘价格为研究对象,选取了从2007年到2010年包括了金融危机前和金融危机当下这个特殊时期的时间段,以每支股票作为一个节点对股票网络建模。首先建立了股票的相关系数网络,通过分析稳定度、模块度、平均聚类系数的时间函数以及通过这三个参数确定阈值下的股票网络,发现股票节点之间的相关性与股票市场的波动成反比,尤其在金融危机下,股票间的相互联系会非常大。而且,上海股票网络是相当不稳定的,受到金融危机冲击后的网络社团会发生很大的变化,社团划分会变得不清晰。其次,本文通过分析金融危机前后节点的权重分布以及网络影响因子的排名,发现了在金融危机下股票节点间的联动变大,影响股票市场的关键节点所在的行业也有所变化。最后,本文通过用K-means聚类算法对网络进行聚类分析,验证了网络中的社团划分基本上以行业或相似行业为主,同时还发现金融危机下网络社团的成员数目相差甚大,影响因子大的节点集中分布在几个社团中,强强联手对网络产生更大的影响。本文从宏观和微观上对上海股票网络进行了分析,文中采用的构造网络的方法不仅适用于本文所构建的网络,也可以适用于其他模型。