现代金融理论以有效市场理论和CAPM模型为主流框架，但随着证券市场逐渐发展，出现了很多有效市场理论无法解释的金融现象。由于市场中存在着众多非线性的复杂因素，本文运用分形理论来研究市场中的非线性因素。分形理论是建立在非线性框架下的理论，把分形理论运用在金融市场，可以作为有效市场理论的一种补充，可以多角度的认识市场。　　DFA方法（消除趋势波动分析法）是研究分形理论的重要方法，曾被广泛用于研究DNA序列、天气等领域。本文运用DFA方法研究创业板综合指数、上证综合指数、深圳成分指数、沪深300指数和中小板综合指数自创业板综合指数发布日起截至2012年3月16号的日度收益率序列，验证了这五个指数的分形特征。通过将创业板市场的分形特征与同时段的其他四个指数的分形特征进行对比，发现创业板综合指数的分形特征比主板、中小板指数更加显著。这个结论说明了创业板市场具有更强的长程相关性，历史信息对未来的价格具有较长时间的影响，在研究创业板市场时要特别注意历史信息对未来价格的趋势作用。　　在此基础上，本文通过计算波动函数，发现五个指数均具有多重分形特征，即在多个维度上具有分形特征。因此本文进一步运用MF-DFA方法验证了创业板综合指数、上证综合指数等五种指数的多重分形特征。通过对比创业板市场与上证综合指数、深成指、中小板指数与沪深300指数的多重分形特征发现创业板市场的多重分形特征比其他市场更加显著，与之前单分形分析的结论一致，创业板市场的历史信息对未来价格有长时间的影响。　　最后，本文尝试去发现影响多重分形特征的因素。通过打乱原有时间序列的顺序对分形特征进行分析，发现长程自相关是影响创业板综合指数多重分形特征的重要因素。从个股特征的角度，通过计算创业板160只股票的多重分形指数，对多重分形特征的影响因素进行回归分析，发现股票的区间日均波动率的平方项、区间日均换手率、区间日均增幅的平方项和市值的平方项对股票的多重分形特征有显著正向影响。　　本文的计算和验证过程都运用Matlab程序实现。