1990年和1991年上海证券交易所和深圳证券交易相继在上海和深圳成立,这是具有历史意义的时刻,中国的现代金融市场正是从这一时刻开始形成。随着中国资本市场的不断开放,特别是沪港通的制度开通以后,中国内地资本市场和香港资市场的联系不断加强。同时经过2015年的一个大牛市和一个大熊市,对沪港通的机制是否能经受的市场的波动和两地市场的联动机制作为一个复杂系统的动态演化特征都需要进行深入的研究。本文总结了复杂网络理论的相关理论知识,并综述了复杂网络在研究复杂金融系统的研究现状,并对前人的研究做出了评述,指出了之前研究的一些不足和缺陷性。本文的数据选取的是2014年11月17日到2016年1月27日的沪港通的股票的日收盘价数据,为了比较牛熊市场状态下的证券市场网络结构的差异,将整个时间窗口分为两个阶段,第一个阶段是2014年11月17～2015年6月12日,此阶段是牛市阶段；第二阶段是2015年6月12日～2016年1月27日,此阶段是熊市阶段。本文将计量经济学模型和复杂网络理论有机结合,利用股票之间的协整关系来刻画股票之间的长期的均衡关系,构造了沪港通股票的有向加权网络。提出了具有现实经济含义的一阶影响矩阵,并设计了评价网络稳定性的指标,发现网络的度分布具有幂律分布的特征,并且熊市的网络的稳定性低于牛市时的网络稳定性。实证检验后,文章又做了稳健性检验,将第二阶段细分为暴跌阶段和震荡阶段,再针对每个阶段建构复杂网络,并利用相同的方法对网络的稳定性进行分析。稳健性检验也支持原有的结论。因为牛市阶段的网络结构更加松散,市场比较分散化,系统性风险较小；而熊市阶段的网络结构很紧密,市场的分散化程度不够,系统性风险更大。本文的结论对传统的复杂网络理论中的网络稳定性分析理论提出了一点挑战,传统的复杂网络理论认为网络结构越紧密,网络的鲁棒性越高,但是这并不适用于金融网络,衡量金融系统风险的是整个金融系统的分散化,分散化程度越高,系统性风险就会越小。