编写成交量监测代码可以通过以下步骤进行：
数据收集
从交易平台获取实时成交数据，包括成交量和成交价等信息。这些数据可以通过API接口、数据库或其他途径获取。
数据分析
使用编程语言（如Python、MATLAB等）编写代码分析收集到的数据，计算成交量指标，如当日成交量、累计成交量、成交量变化率等。例如，使用通达信函数可以计算如下指标：
当日成交量：`VOL（成交量） = CURVOL（当前成交量）`
累计成交量：`累计成交量 = TOTAL（VOL）`
成交量变化率：`VOLCHANGE = （当前成交量 - 昨日成交量） / 昨日成交量 * 100`。
图表展示
将成交量数据以图表形式展示，便于观察和分析。可以使用Python的matplotlib库或MATLAB等工具绘制成交量柱状线、折线图等。例如，使用Python绘制成交量10日均线的代码如下：
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
读取股票数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
计算成交量10日均线
n = 10
data['VOL_MA'] = data['VOL'].rolling(window=n).mean()
绘制成交量10日均线
plt.plot(data['VOL_MA'])
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Volume')
plt.title('Volume 10-Day Moving Average')
plt.show()
```
编写代码逻辑
根据计算得到的成交量指标，编写代码逻辑以判断市场走势或进行交易决策。例如，当成交量增长时，可能意味着市场参与者增多，股票价格上涨的可能性增大。
测试和优化
在实际应用中测试编写的成交量代码，并根据测试结果进行优化和调整。确保代码能够准确反映市场走势并辅助交易决策。
预警条件设定
根据投资者的交易策略，设定合理的预警条件，如成交量达到某一数值时触发预警。例如，以下是一个简单的成交量预警公式源码示例：
```pascal
预警条件:当日成交量大于5倍平均成交量。
公式:VOL > REF(VOL, 1) * 5 // REF函数用于引用指定日期的数据，这里比较的是当前成交量和过去一天成交量的五倍。若成立则返回真值触发预警信号。若公式不满足则不触发预警信号。
```
通过以上步骤，可以实现一个基本的成交量监测系统。根据具体需求，可以进一步优化和扩展功能，例如引入更多技术指标、优化界面设计、提高数据分析的准确性等。