自1990年上海证券交易所成立至今,我国股票市场历经27年,从初期的成长到现在的健康稳步发展。随着我国上市公司数量的增多和不断发展,行业板块划分的标准也越来越多,各个行业板块间的相互联动关系日趋复杂。本文基于复杂网络理论对我国股票市场的联动性展开研究,选取了沪深股市中市值最大的100只股票的中证100指数作为研究标的,标的公司能充分反映中国股市中最有影响力公司的整体运营状况。文章以2015年6月为时间分界点(牛熊市分界点),将2014年3月至2016年9月的时间段分成前后两个时间窗。文章采集两个时间窗的中证100指数,由股票收益率的平均相关系数得到距离,获得各股票间的距离分布图。图形显示:上证综指大幅波动时,股价的波动也非常明显;股票收益率呈现尖峰厚尾分布。然后,文章运用最小生成树算法(MST)构建了中国股票关联网络,得到结论认为,拥有较高的介数及特征向量值的股票具有较强的网络关联程度,即中心性越高,股价关联程度越强。文章研究结果表明,制造业公司的股票相对拥有较高的介数和特征向量值,印证了制造业是我国国民经济的基础产业。并且,股市在严重下跌时的平均相关系数明显大于股市稳定时的平均相关系数;当股价的波动加剧,各个行业的聚集程度加大。最后,文章选取制造业和交通运输业具有代表性的龙头企业——云南铜业和江西铜业、中海发展为研究标的,借助稳定性检验及协整性检验,对我国股票市场股价相关性及波动趋势做进一步研究。三个企业有较高的净利润增长率市场份额,具有长期投资价值,对同行业的其他企业具有较深的影响、号召力和一定的示范、引导作用。统计分析上,依据股票关联结构中心性分析结果,三只股票的介数及特征向量值都较高,其波动率和收益率对其他股票的影响不可小觑。实证研究结果显示,行业板块间的股价联动性具短期稳定及长期稳定趋势。