garch = arch.arch_model(data, vol='GARCH') 中的data不是应该是预测值与实际值得差值吗？

您说得很对，使用GARCH模型进行修正时，需要输入残差序列而不是原始数据。因此，在使用arch.arch_model()函数时，应该将ARIMA模型预测得到的残差序列作为输入，而不是原始数据。

以下是修改后的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import arch
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 使用ARIMA模型进行单步预测
model = ARIMA(data, order=(1,1,1))
result = model.fit(disp=-1)
forecast = result.forecast(steps=8)

# 计算残差序列
residuals = data.diff().dropna() - result.fittedvalues

# 使用GARCH模型对8步预测结果进行修正
garch = arch.arch_model(residuals, vol='GARCH')
res = garch.fit()
forecast_mean = forecast[0]
forecast_var = np.zeros(8)
for i in range(8):
    forecast_var[i] = res.forecast(horizon=i+1).variance.iloc[-1, 0]
forecast_std = np.sqrt(forecast_var)
forecast_upper = forecast_mean + 1.96 * forecast_std
forecast_lower = forecast_mean - 1.96 * forecast_std

# 输出结果
print('预测结果：', forecast_mean)
print('置信区间上界：', forecast_upper)
print('置信区间下界：', forecast_lower)

以上代码中，首先使用ARIMA模型对原始数据进行单步预测，并计算残差序列。然后，使用arch包中的GARCH模型对预测结果进行修正。最后，计算修正后的预测结果的置信区间，并输出结果。需要注意的是，以上代码中的参数和方法需要根据具体情况进行调整和修改。