本文首次在国内利用较新的两步ELW方法估计中国股市长期记忆参数,并通过分析时变记忆参数特征,确定股市趋势发生变化时记忆参数下降的阈值和有效条件。为了估计时变记忆参数,本文利用蒙特卡洛模拟法确定了估计时变参数所需的最优参数长期记忆周期n和带宽m。此外,本文对股市存在长期记忆性真伪进行检验。首先,从上证综指收益率序列具有非线性相关性特征出发,检验该序列同时存在长期记忆性与结构突变,利用样本分割检验法和差分平稳性检验法验证了序列的长期记忆性不是由结构突变引起的。其次,在确定中国股市的平均循环周期长度范围后,利用蒙特卡洛模拟法进一步确定估计时变参数所需的最优参数长期记忆周期n和带宽m,模拟结果显示,当n=260,m=[2600.65],长期记忆参数即估计量d既具备一致性,又具有渐进正态性。最后,在2004年10月8日至2016年12月30日期间,时变记忆参数给出了9次上涨或下跌的趋势转换信号,其中8次信号是正确的,仅有1次是错误信号。时变记忆参数不仅捕捉了样本期间发生的重要转折点,而且捕捉了一些次级转折点。同时,基于技术性分析明确了股市趋势发生变化时记忆参数下降的阈值;并给出了股市局部趋势变化时记忆参数有效下降的条件。