在實驗對象選擇上，航運股公司共19家，每家公司的新聞量差異程度極大，為不影響實驗正確率，本實驗以類股為整體預測對象，透過整體類股的新聞，驗證投資者經驗結合消息面之方式是否能適用於股價趨勢分析中，故選擇航運類股作為實驗對象。
整體來說，本研究之分類結果普遍有4成以上之正確率，其中又以調整問卷回答權重與職業權重之整體正確率最高。然而就各類別之分類結果來看，「持平」的預測正確率最高。從整體實驗結果來看，加入投資者經驗模型仍較傳統消息面模型預測率較高。
本實驗對於「漲」和「跌」，普遍預測率均不高，仍有很大的進步空間。本研究分析此結果，可能是因為實驗中的資料集，裡頭包含的「漲」和「跌」新聞筆數相對於持平的新聞比數差異大，造成模型無法有效掌握到三類別資料的特徵。
本研究曾以五類:長紅、小紅、持平、小黑、長黑做為分類，試圖以較多的類別讓模型區分出有效的資料特徵，嘗試改良模型對於「上漲」和「下跌」類別之預測能力，但成效不彰，分成五類別的資料集分類正確率均低於原本之結果。本研究推測可能的原因是分成五個類別後，各類別的新聞數量差異更大，有些類別的新聞量只有個位數，模型資料量過少以至於準確率不佳；有些類別的新聞量極大造成資料量過大，模型無法有效抓取該類別資料特徵，無法有效提升整體正確性。