一种可能的解决方案是调整模型的参数。具体而言，调整P，D和Q的值，以更好地符合时间序列数据的模式。以下是一个带有调整参数的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX
from pmdarima.arima import auto_arima

# 加载时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='Date', parse_dates=True)

# 根据数据运行auto_arima
best_model = auto_arima(data, seasonal=False, suppress_warnings=True, stepwise=True)

# 输出最佳模型的参数
print(best_model.order)

# 根据最佳模型的参数拟合ARIMA模型
model = SARIMAX(data, order=(0, 1, 1), seasonal_order=(0, 0, 0, 0))
results = model.fit()

# 对最近的时间步进行预测
forecast = results.predict(start=len(data)-1, end=len(data)+6, typ='levels')

# 绘制预测结果
plt.plot(data)
plt.plot(forecast)
plt.show()

此代码使用了PMD ARIMA库来运行auto_arima以找到最佳ARIMA模型的参数。然后，使用SARIMAX模型拟合数据并进行预测。最后，以可视化方式显示预测结果。