本文对上证综指(1991-2009)和深证成指(1991-2009)的历史日收益率和波动率及成交量用滚动窗口的DFA方法估计时变的Hurst指数来刻画中国股票市场动力学行为。结果表明：(1)上证综指、深证成指的收益率和波动率存在长期持续性,而且波动率比收益率具有更强的长期记忆行为,而成交量的对数差分序列存在反持续的行为。(2)不管是收益率序列还是波动率序列,上证综指比深证成指的长期记忆性要弱,上海股票市场比深圳股票市场更加有效。(3)时变的Hurst指数显示了非常奇怪的行为,交替出现一些较低和较高的持续行为,时变的Hurst指数表现出循环、非周期的动力学特征,表明股票市场展现了一个时变的短期无效而长期有效的行为。收益率的时变Hurst指数存在一个大约8年的循环,而成交量的对数一阶差分序列的时变Hurst指数存在一个大约4年的循环,表明价格和成交量两个序列具有共鸣的动力学特征。由于Hurst指数只能描述时间序列波动的宏观面貌,而多重分形却可以对局部结构进行更细致的分析。因此我们用多重分形趋势波动分析方法(MFDFA)研究中国股票市场上证综指和深证成指对应的收益率和波动率的多重分形的特征。结果表明：(1)上证综指、深证成指的收益率和波动率序列均存在较明显的多重分形特征,广义Hurst指数显著依赖于波动函数的阶数,并随着阶数的变化而变化,标度指数表现出明显的非线性性质,多重分形谱呈现单峰钟形图像。(2)通过对时间序列进行重排处理和相位随机化处理,并将处理后的序列的多重分形强度与原始序列进行比较,发现中国股票市场的多重分形特征是由两个因素共同作用的,其中序列的胖尾概率分布起主导作用,是形成多重分形特征的主要原因,而序列的波动相关性对多重分形特征的形成也起到一定的作用。(3)小幅度的波动和大幅度的波动对多重分形具有不同的贡献,表明了大幅度波动和小幅度波动是由于不同的动力学机制引起的。深圳股票市场比上海股票市场具有更强的多重分形特征,收益率和波动率的多重分形特征强度非常相似,而波动率比收益率具有更强的长记忆性,因此本文认为强的长记忆性并没有增强多重分形强度。这从另一个角度也表现出中国股票市场的多重分形特征主要是由于序列的胖尾概率分布引起的。综上所述,中国股票市场的价格行为存在正反馈机制,投资者的投资活动是互相影响的,投资者的情绪互动是影响股票价格行为的不可忽视的因素。价格行为表现出长期记忆性特征,今天的价格会对以后的价格产生影响,价格间具有长程相关性。而描述中国股票市场长记忆性的Hurst指数是时变的,这个特性可能是由于市场随着时间的变化,新的金融产品的创建以及投资者的变化导致了市场微观结构的变化。由于时变的Hurst指数具有平均的非周期循环,那么投资者应该充分利用价格序列8年的非周期循环和成交量序列4年的非周期循环以及序列的长记忆性和多重分形特征等复杂的技术分析工具获得短期价格的趋势,从而预测股票市场。