Aplicamos la consistencia dinámica inherente de un sistema dinámico como base para el análisis de correlación entre diferentes variables en un sistema. Utilizamos el análisis de redes para medir la correlatividad de múltiples variables, encontrar la interdependencia entre múltiples variables con interacciones no lineales y estudiar la compleja relación entre el índice bursátil y el volumen de operaciones. Exploramos el patrón de cambio del número de aristas en las redes derivadas de la correlación entre diferentes series temporales al aumentar gradualmente la longitud de las series temporales. Encontramos que la tendencia evolutiva de las aristas de la red correspondiente es la misma o similar para múltiples series con las mismas propiedades dinámicas o efectos mutuos, lo que se denomina sincronización de la evolución de la topología de la red (NTES). La correlación entre series temporales puede determinarse investigando la existencia de NTES. Utilizando este método, detectamos que tanto el precio de las acciones como el volumen de operaciones son series caóticas y tienen correlaciones complejas con variaciones de aleatoriedad causadas por diferentes mercados y longitudes de series.