股票市场的波动性问题一直以来都是国内外学者研究的热点,波动性理论研究比较成熟,但很多模型主要是针对金融数据的分布特征的描述,例如尖峰厚尾特征,非对称特征等等。复杂网络理论自兴起以来,理论及实证研究丰富,发展迅速。本文从微观层面和中观层面阐述和分析了个股波动性网络的相似性和自相似性及股市波动性网络的相似性。对比分析了几支股票指数之间及个股的相似性和自相似性,并从时间上探讨了股市指数同涨同跌性,且尝试研究两个网络之间的相似性。本文主要内容分为三个部分,具体如下:第一部分主要是介绍股市波动性网络的相似性研究所需的背景和理论知识,包括股市波动性网络在股市中应用的研究现状,复杂网络的基本理论、股票市场及复杂网络相似的相关知识。第二部分重点介绍了目前各学科关于自相似性的描述,总结归纳自相似的共同特征,给出复杂网络自相似性的计算及计算简化方法,这为更好地理解复杂网络和复杂网络自相似性实际运用提供一个有力的分析工具。第三部分运用粗粒化方法建立复杂网络模型,进而分析网络的重要拓扑特性和统计特性,如网络节点的中介中心性指标(BC)、转移概率等,揭示股市指数和成交金额比例联合波动的变化规律,对股市重要波动状态进行对比说明。然后对个股不同时间段的波动动性网络的自相似性及个股之间和股指之间同一时间段的波动动性网络的相似性进行比较分析,说明同一时间段的股市波动性网络的一些共性特征和个性特征。在时间上股市指数同涨同跌性具有很强的相似性。