要从股票振幅中得出结果，而避免政治、seqing、db和暴力等内容，可以采取以下步骤：

1. 数据收集：收集与股票振幅相关的数据，包括股票的历史价格、交易量、市场指数等。这些数据可以从金融数据提供商、证券交易所或相关website上获取。

2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗和预处理，以确保数据的准确性和完整性。这包括去除重复数据、处理缺失值、纠正异常值等。

3. 数据分析：使用适当的数据分析技术和工具，如统计分析、时间序列分析、机器学习等，对清洗后的数据进行分析。这可以帮助识别股票振幅的模式和趋势。

4. 振幅测量：根据所选的指标和分析方法，计算股票振幅的测量值。这可以包括计算价格变动的标准差、波动率指标、技术指标等。

5. 结果筛选：在得出结果之前，建立一个筛选机制，以排除政治、seqing、db和暴力等非相关内容。可以使用文本分析技术、关键词过滤、机器学习等方法来判断和过滤出现这些内容的数据。

6. 结果解释：根据分析的结果，对股票振幅的变动进行解释和解读。这可以包括对市场趋势、交易策略、投资建议等方面的讨论和推断。

7. 反馈和改进：根据结果的准确性和实用性，对整个分析过程进行反馈和改进。这可能包括调整数据的选择和清洗方法、改进分析模型和算法、优化结果筛选机制等。

以上是从股票振幅中得出结果并避免政治、seqing、db和暴力等内容的一般步骤。具体的实施方法可能因情境和需求而有所不同。