现在越来越多研究者开始利用具有广泛应用前景的复杂网络工具来研究金融市场，与此同时,Song等人开创性的应用分维描述复杂网络的自相似性,使得自相似性成为复杂网络的一个重要研究方向,也为刻画金融市场的整体拓扑结构的分形特征提供了一个良好的工具。 本文利用股票在收益率与成交量存在的竞争关系,建立排名加权网络,分析网络的基本特征；并通过与随机生成的网络进行分析比较,发现网络的一些特征如点强度、边权和分形维能够反映股票之间竞争情况；结合实际网络,我们知道随机生成的网络竞争最激烈,而相对来说,受价格影响的成交量网络是最不激烈的。在分析所建网络的基本特征的同时,还利用分形理论中的容量维和信息维对这些网络进行自相似性的测量,揭示中国股市的分形特性。本研究首先利用复杂网络工具,从零散的指标排名数据中挖掘出具有统计意义的有用信息。其次,充分结合复杂网络与分形理论,将Song的方法应用到加权网络,在此基础上,应用信息维数方法刻画复杂网络的自相似性,这有助于对复杂网络自相似性的研究。最后,发现中国股市的整体拓扑结构在某一方面具有分形性,对股市的性质又有了更进一步的认识。