要解决ARIMA预测完全错误的问题，可以尝试以下方法：

1. 检查数据质量：首先，确保你的数据质量良好。检查数据是否存在缺失值、异常值或错误值。如果有问题，可以通过插值、删除异常值或校正错误值来修复数据。

2. 数据转换：进行数据转换可以提高ARIMA模型的预测准确性。可以尝试对数据进行对数转换、差分转换或平滑转换等。这些转换方法可以消除数据中的趋势、季节性或震荡性，使其更适合ARIMA模型。

3. 调整模型参数：ARIMA模型有三个重要的参数：自回归阶数(p)、积分阶数(d)和移动平均阶数(q)。调整这些参数可以改善模型的预测能力。可以使用自相关函数（ACF）和部分自相关函数（PACF）来估计这些参数的最佳值。

4. 检查残差：通过检查模型的残差是否符合白噪声的特征，可以评估模型的预测能力。如果残差不符合白噪声的特征，说明模型还可以改进。可以尝试使用其他时间序列模型（如SARIMA，ARIMAX等）或引入外部变量来改进预测。

下面是一个使用ARIMA模型进行预测并调整模型参数的示例代码：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 转换数据
# data['log_value'] = np.log(data['value'])

# 拟合ARIMA模型
model = ARIMA(data['value'], order=(1, 1, 1))
model_fit = model.fit()

# 查看模型参数
print(model_fit.summary())

# 进行预测
predictions = model_fit.predict(start=len(data), end=len(data)+n-1, typ='levels')

# 输出预测结果
print(predictions)

在这个示例中，我们首先读取数据，然后根据需要对数据进行转换。接下来，我们使用ARIMA模型拟合数据，并使用summary()函数查看模型的参数。最后，我们使用predict()函数进行预测，并输出预测结果。

请注意，示例中的参数值（order=(1, 1, 1)）是随机选择的，你需要根据你的数据特征进行调整。同时，还可以尝试其他的ARIMA模型参数组合来改进预测结果。