将excel中一只股票的日线数据（包括开盘、最低、最高、收盘数据）利用readtable函数读入MATLAB中。进行ARMA模型分析，用autocorr进行自相关分析，用parcor进行偏相关分析，分析运行结果，进行定阶，如果不能直接定阶，利用函数armax进行估计，并利用函数fpe计算最终预报误差，选择最小fpe的阶作为ARMA模型的阶。估计ARMA模型参数，写出最终的ARMA模型。

好的，您的问题是如何将excel中的数据读入MATLAB，并进行ARMA分析。下面是一个可行的方法：

1. 使用readtable函数读取excel文件中的数据，例如：

data = readtable('filename.xlsx');

其中，'filename.xlsx'为您要读取的excel文件名。

2. 提取出您要分析的股票的日线数据，例如：

stock_data = data(:, {'open', 'high', 'low', 'close'});

其中，'open', 'high', 'low', 'close'为您要提取的数据列名。

3. 进行ARMA模型分析：

% 自相关分析
autocorr(stock_data);

% 偏相关分析
parcorr(stock_data);

% 确定ARMA模型阶
p = ?; % 自回归项阶数
q = ?; % 移动平均项阶数
model = arima(p,0,q);
[estmdl,~,fpe] = estimate(model,stock_data);

其中，'?'处需要根据您的数据具体情况进行填写。fpe为最终预报误差，选择最小fpe的阶作为ARMA模型的阶。

4. 估计ARMA模型参数：

[coeff,~,logL,~] = estimate(estmdl,stock_data);

其中，'coeff'为ARMA模型参数，'logL'为似然函数值。

5. 最终的ARMA模型为：

ARMA(p,q)模型：y(t) = c + a1*y(t-1) + ... + ap*y(t-p) + e(t) - b1*e(t-1) - ... - bq*e(t-q)

其中，'c'为常数，'a1'至'ap'为自回归系数，'b1'至'bq'为移动平均系数，'e(t)'为时间序列的噪声项。