金融物理学是结合应用数学、统计物理以及金融学的一门新兴交叉学科。金融时间序列的互相关分析是目前的一个研究热点。对于单个时间序列的自相关性,C. Peng等学者在对于DNA序列的研究中相继提出了波动分析(Fluctuation Analysis, FA)算法以及去趋势波动分析(Detrended Fluctuation Analysis, DFA)方法。H. Stanley等学者基于DFA算法的主要思想将其推广到了可以研究两个非稳态时间序列互相关性的去趋势互相关分析(Detrended Cross-Correlation Analysis, DCCA)算法.本文基于波动分析算法的核心思想,提出了一个可以研究两个非稳态时间序列互相关性的新算法：波动互相关分析(Fluctuation Cross-Correlation Analysis, FCCA)算法。采用两种不同的数值源生成算法产生大量不同赫斯特指数的时间序列模拟数据,比较了新算法与目前已有算法的优劣关系,并将该算法应用于现实世界的金融市场分析中,研究了不同股票市场之间互相影响的关系。