随着经济全球化的发展,中国股票市场也在不断发展,深圳交易所和上海交易所的股票相关制度不断的完善,我国上市公司的数量越来越多,中国股票市场呈现为错综复杂的关系网络。股票市场的本质是一种复杂系统,股票之间相互影响、相互作用,形成了股票市场的生态和价格演化过程。而复杂网络的其在建模真实数据结构时表现出的灵活性和普适性,复杂网络就成为研究股票市场的利器。目前,运用复杂网络的技术方法探索股票网络的物理结构和性质成为金融领域研究的一个热点。已有许多文献基于皮尔逊相关系数构建复杂网络,分析股票复杂网络的拓扑结构特征及其社团结构特征,而较少通过复杂网络理论对比分析不同股票市场的特点差异性,本文利用复杂网络这个研究复杂系统的利器研究牛市和熊市的市场特点差异,可以帮助投资者更加认识股票市场,提高投资者的投资素质,该研究内容具有很大的研究空间和价值。本文以A股市场中北京市上市公司股票为研究对象,收集了上证主板A股和深证主板A股北京市上司公司股票2018年01月29日至2020年12月31日的收盘价数据,并从以下几个方面展开研究:首先从网络模型的拓扑结构特征角度分析A股市场,从国泰安数据库获得需要的数据,基于对A股市场的发展历史结合沪深300指数的走势进行分段,将数据按照时间窗口分成两段,分别代表熊市和牛市的股票数据。根据这两个阶段数据分别构建收益率网络,对比分析在A股市场在不同状态下,也就是牛市和熊市时期的股票构建的收益率网络的拓扑结构特征的差异,并进一步采用中心性指标探索重要节点,分析各阶段主要是什么行业对A股市场产生重大影响。然后分析各阶段的社团结构情况。分别采用GN算法和louvain算法进行各阶段收益率网络的社团结构划分,分析两种方法划分的社团结果的优劣,最终以最优的社团结果进行社团结构的分析。研究结果表明,在A股市场整体呈现上升时,也就是处于牛市时期,各节点连接的紧密程度比A股市场处于熊市时期大,平均最短路径也更小,也就是说A股市场趋于上升时,企业间的往来更加频繁,联系更加紧密,从而风险传播范围就会更广。在A股市场趋于上升时,对股票市场产生主要影响的是建筑业,在A股市场趋于下跌时,对股票市场产生主要影响的是制造业。根据股票市场整体趋势,选择相应趋势时间范围内的数据构建网络,划分的社团发现,在A股市场趋于下跌时,同行业间的股票联系更紧密,不同行业之间的信息交往更少,在A股市场趋于上升时,不同行业之间的联系相对更加频繁。