屏蔽K线图下面的指标可以通过以下步骤实现，确保结果中不出现政治、seqing、db和暴力等内容：

1. 数据过滤：首先，需要获取K线图数据源，可以通过API或数据提供商获取。在获取数据之后，对数据进行过滤，排除不符合要求的数据。可以使用关键词过滤，将包含政治、seqing、db和暴力等相关关键词的数据排除。

2. 数据分类标签：为了更好地过滤数据，可以为每个数据添加分类标签。根据相关标准和规则，将数据分类为政治、seqing、db、暴力和其他类别。这样可以更方便地针对不同类别进行过滤和屏蔽。

3. 机器学习/人工智能算法：可以使用机器学习或人工智能算法来对数据进行分析和分类。通过训练模型，让算法学习并识别政治、seqing、db和暴力等内容。一旦算法训练完成，可以将其应用于实时数据中，自动屏蔽不符合要求的内容。

4. 用户反馈机制：在屏蔽过程中，可以设置用户反馈机制。用户可以通过反馈机制报告任何不符合要求的内容。这些反馈可以用于改进过滤算法，提高过滤准确性和效果。

5. 定期更新和维护：为了保持过滤系统的有效性，需要定期更新和维护过滤规则、关键词和算法模型。随着时间的推移，新的政治、seqing、db和暴力等内容可能会出现，因此需要不断跟进并更新过滤系统。

总之，通过数据过滤、分类标签、机器学习/人工智能算法、用户反馈机制和定期更新维护等方法，可以有效屏蔽K线图下面的指标中的政治、seqing、db和暴力等内容。这样可以确保结果中不出现不符合要求的内容，提高数据的准确性和可靠性。