随着全球经济一体化的不断加深,世界各国之间的经济联系和相互依赖程度日益提高,各国国内经济规则日趋一致,金融市场间的信息传播和风险传导效应明显增强.作为金融市场的重要组成部分,期货、外汇、股票和货币市场等之间的内在联动性愈发明显.目前,我国处于金融机构改革与创新、人民币国际化和控制新冠肺炎疫情的关键时期,金融市场的波动复杂性和风险性加剧.因此,不同市场的波动特征以及市场间的交互关系,受到证券投资者、市场监管机构和政策制定者的密切关注.首先,本文运用多重分形分析法探究我国金属期货、外汇和股票市场收益率序列的自相关性和交互相关性,揭示这三个市场的非线性波动特征及动态复杂性.结果表明,金属期货、外汇和股票市场的自相关性和交互相关性均具有明显的多重分形特征,并且不同市场间的交互相关关系的多重分形强度均小于市场自身的自相关性的多重分形强度.在不同的时间标度下,市场间的交互关系展现出不同的多重分形特征.此外我们还发现,股票市场与其它市场之间的Hurst曲面最复杂,股票市场对外部因素的反应最为敏感.其次,引入重叠平滑窗口技术,改进已有的MV-MFDCCA分形分析法,消除了序列拟合的不连续性以及波动函数产生的伪波动,并应用改进的方法研究中美股票市场间的整体交互相关关系.最后,从系统论的视角,利用改进的多重分形分析法,揭示新冠疫情爆发前后,中美股票市场多重交互关系的时变特征,并分析中美股票市场相互作用后起主导作用的市场.结果表明,COVID-19爆发前后,中美两个股票市场收益率序列及其对应分量序列的自相关性均具有多重分形特征.中美股票市场效率都有所下降,市场内部复杂性增强.此外,COVID-19爆发前后中美股票市场间都存在长程幂律交互关系和多重分形特征,并且无论在小波动还是大波动情形下,美国股票市场对中国股票市场的影响都占据主导地位.此外,通过Hurst曲面图可视化中美股票市场间的时变性交互关系,COVID-19的爆发增强了中美股票市场间的多重分形特征,提高了中美股票市场间的风险复杂性.