关于成交量与成交额的比例的问题，我们总结了以下几点，给你解答：
成交量与成交额的比例关系
首先要明确成交量和成交额的含义。
成交量：指成交的数量，单位为手（或股、万股）；
成交额：指成交的金额，单位为万元（或亿元）。
所以，很显然：
当日成交金额=当日成交量X当日平均价。
成交量乘以平均价格就是成交额了。
正比，成交量x平均股价就是成交额
字面上就很明显了！成交量是手数，成交额是RMB的数额。它俩是对等的!成正比！~
同成正比
成交量与成交额的比例
# 先把成交量和成交额拿出来
volume = df['volume']
amount = df['amount']
# 再把成交量和成交额放到一个list里
data = [volume, amount]
# 再把list转换成DataFrame
df_data = pd.DataFrame(data).T
# 再把DataFrame的列名改成volume和amount
df_data.columns = ['volume', 'amount']
# 再把DataFrame的索引改成日期
df_data.index = df.index
# 再把DataFrame的数据类型改成float
df_data = df_data.astype(float)
# 再把DataFrame的数据按照日期排序
df_data = df_data.sort_index()
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.cumsum()
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data['ratio'] = df_data['amount'] / df_data['volume']
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.dropna()
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.reset_index()
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.set_index('date')
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.drop(['volume', 'amount'], axis=1)
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.rename(columns={'ratio': 'ratio_v_a'})
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.astype(float)
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.sort_index()
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.reset_index()
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.set_index('date')
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.dropna()
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.astype(float)
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.sort_index()
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.reset_index()
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.set_index('date')
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.dropna()
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.astype(float)
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.sort_index()
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.reset_index()
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.set_index('date')
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.dropna()
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.astype(float)
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.sort_index()
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.reset_index()
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.set_index('date')
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.dropna()
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.astype(float)
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.sort_index()
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.reset_index()
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.set_index('date')
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.dropna()
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.astype(float)
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.sort_index()
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.reset_index()
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.set_index('date')
# 再把DataFrame的数据按照日期累加
df_data = df_data.dropna()
#
成交量与成交额的比例看拉什么板块
高换手必然是高成交量。换手是和股票的流通盘大小有关。成交量增减只能和该股票的前期相比，而不能青罪单片只和其他股票相比。例如：5000万的流通盘的股票。成交500万就是换手10%。相对与这支股票自己刑她已经是放量的。但你不能拿它去和流通盘50亿的相比留。因为50亿成交5000万才1肥足执垂达映露案盐%。
