要预测当日的成交量，可以通过以下步骤进行：

1. 收集数据：首先，需要收集有关历史成交量的数据。可以使用金融市场数据提供商、交易所或金融**等渠道获取市场交易数据。确保收集的数据不包含政治、**、db和暴力等非相关内容。

2. 数据清洗：对收集到的历史成交量数据进行清洗和预处理。这包括去除重复数据、修复缺失值、处理异常值等。确保数据的准确性和完整性。

3. 特征选择：从收集到的数据中选择与成交量相关的特征。这些特征可能包括市场指数、交易量、股价波动性、市场情绪指标等。确保选择的特征与所预测的成交量有一定的相关性。

4. 特征工程：对所选特征进行进一步处理和转换。这可能包括标准化、归一化、特征组合等。通过这些处理，可以提高模型对特征的理解和预测能力。

5. 模型选择和训练：选择合适的预测模型进行训练。常用的模型包括线性回归、支持向量机、决策树、随机森林等。使用历史数据进行模型训练，并使用交叉验证等技术来评估模型的性能。

6. 模型评估和调优：评估训练好的模型的性能，使用测试数据集进行验证。可以使用各种指标如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等来评估模型的准确性。如果模型表现不佳，可以尝试调整模型超参数或使用其他模型。

7. 预测当日成交量：使用已训练好的模型对当日的特征数据进行预测，得出当日的成交量。确保预测结果不包含政治、**、db和暴力等非相关内容。

需要注意的是，尽管可以通过以上方法预测当日成交量，但金融市场具有高度不确定性和复杂性，预测结果可能受到许多因素的影响，并不能保证100%准确性。因此，在实际应用中，还需综合考虑其他信息和因素，进行综合分析和决策。