本文通过采用统计物理粒子系统模型中的选举模型和渗流模型结合随机过程理论构建证券价格和收益率的波动过程,以研究分析金融市场波动的交互相关性.将统计物理模型引入金融领域是一次新的探索,我们把物理粒子看作金融市场中的投资者,粒子间的相互作用则类比成市场中的投资者间投资态度的交流与影响.基于金融市场存在“羊群效应”的假设,持有同一种投资态度的投资者将最终影响市场股价的波动.本文我们选取了回程间隔序列和价格收益率序列作为统计量,分别研究分析两条回程间隔序列以及两条价格收益率序列间的相关性.具体说来,首先我们采用了两种方法分别检验回程间隔序列和价格收益率序列的交互相关性：然后运用多重分形理论方法研究沪市(上证综指)、深市(深圳成指)回程间隔序列的交互相关性和多重分形的相关特性,应用Copula函数分析我国沪市(上证综指)、深市(深圳成指)的收益率序列间的尾部相关性和序列间的协调性.与此同时,我们将渗流模型和选举模型所构造的相应模拟回程间隔序列和收益率序列也进行了相应的交互相关性和尾部相关性的研究分析,同真实的上证综指、深证成指数据的结果进行参照和对比.从实验结果中我们发现我国沪、深市场具有多重分形的特征且并非是有效的市场,沪、深市场的回程间隔序列和模拟回程间隔序列均体现出一定的交互相关性,而沪、深两市的真实收益率序列和模拟收益率序列则均呈现出很强的尾部相关性和序列协调性.研究结果还表明,在合适的参数范围内我们提出的渗流和选举的价格波动模型均能反映真实市场的一些重要统计特性,进一步地说明我们的模型构建具有一定合理性,也给今后股市的波动分析研究提供支持和帮助.