在MATLAB中，我们可以使用GARCH模型（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model）来对股票市场收益率时间序列的波动进行拟合和预测。GARCH模型是一种用于描述金融时间序列数据的波动性的统计模型，它可以捕捉到收益率的时变方差和相关性。下面是一个简单的示例代码，演示如何使用MATLAB中的GARCH模型进行拟合和预测。

首先，我们需要准备数据。这里我们假设你已经有了股票市场收益率时间序列数据，并将其存储在一个名为returns的变量中。你可以使用MATLAB内置的readmatrix函数从CSV文件中读取数据，或者从其他来源获取数据。

接下来，我们需要建立GARCH模型。在MATLAB中，可以使用arch函数来创建GARCH模型。例如，以下代码创建一个GARCH(1,1)模型：

然后，我们可以使用estimate函数来估计模型的参数。假设我们已经将数据存储在名为returns的变量中，可以使用以下代码进行参数估计：

一旦我们得到了模型的参数估计，就可以使用该模型对未来的收益率进行预测。在MATLAB中，可以使用forecast函数来生成预测。以下代码将生成未来5个时间点的预测值：

最后，我们可以将预测结果可视化。例如，以下代码将生成一个图表，显示实际收益率与预测收益率：

以上是一个简单的示例代码，演示了如何在MATLAB中使用GARCH模型对股票市场收益率时间序列波动进行拟合和预测。请注意，这只是一个基本的示例，实际应用中可能需要进行更多的数据预处理和模型优化。同时，GARCH模型也有一些限制和假设，例如正态分布假设和独立同分布假设。因此，在使用GARCH模型时，需要注意模型的适用性和局限性。