要预测个股一天的总量，可以采用以下步骤：

1. 数据收集：收集与个股相关的各种数据，包括历史交易数据、**财务数据、行业指标等。这些数据可以从金融**、财经新闻、**公告等渠道获取。

2. 特征选择：根据经验和数据分析方法，选择对股票交易量有影响的关键特征。例如，可以考虑过去一段时间的平均交易量、涨跌幅、成交额等。

3. 数据预处理：对数据进行清洗和处理，包括去除缺失值、异常值和重复值，进行标准化或归一化等。

4. 特征工程：基于选定的特征，进行特征工程，生成更有意义的特征。例如，可以计算每日交易量的移动平均值、波动率等。

5. 模型选择：选择适合的预测模型，常见的包括线性回归、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等。根据数据特点和实际需求，选取最合适的模型。

6. 模型训练：将数据分为训练集和测试集，使用训练集对选定的模型进行训练和调参。

7. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，评估指标可以包括平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）等。

8. 模型优化：根据评估结果，对模型进行优化，可以调整模型参数、增加特征、改变模型结构等。

9. 预测结果生成：使用优化后的模型对未来一天的个股总量进行预测。

需要注意的是，在预测个股一天总量时，要避免使用与政治、seqing、db和暴力等内容相关的数据作为特征，以确保结果不包含这些内容。同时，应遵守相关法律法规和道德规范，不进行违法违规的行为。