假设初始资金为B元。 以当前标的价格A为基准，策略的开展有以下3种情况， 情况1：以当前股票价格A为基准，买入股票，成交量为B/A，如果买入股票后，股票价格在120个交易日内不跌破0.8A，且价格上涨至1.3A时，卖出所有股票； 情况2：以当前股票价格A为基准，买入股票，成交量为B/A，如果买入股票后，股票价格在120个交易日内不跌破0.8A，且价格未上涨至1.3A时，则一直持仓，并在买入股票后的第120个交易日平仓卖出所有股票； 情况3：以当前股票价格A为基准，买入股票，成交量为B/A，如果买入股票后，股票价格在120个交易日内价格未上涨至1.3A，且在120个交易日内价格跌破0.8A，则在价格跌破0.8A时以当天的收盘价卖出所有股票。 python代码示例。

以下是Python代码示例，用于模拟上述三种情况的股票交易策略：

import numpy as np

def simulate_trading_strategy(price, initial_funds):
    buy_quantity = initial_funds / price
    sell_price_1 = 1.3 * price
    sell_price_2 = None
    sell_price_3 = None
    sell_1_triggered = False
    sell_2_triggered = False
    sell_3_triggered = False

    for i in range(len(price)):
        if price[i] >= sell_price_1 and not sell_1_triggered:
            sell_price_2 = price[i]
            sell_1_triggered = True
        if i == 119:
            sell_price_3 = price[i]
            sell_2_triggered = True
        if price[i] < 0.8 * price[0]:
            sell_price_3 = price[i]
            sell_3_triggered = True

    final_funds_1 = buy_quantity * sell_price_1 if sell_1_triggered else initial_funds
    final_funds_2 = buy_quantity * sell_price_2 if sell_2_triggered else initial_funds
    final_funds_3 = buy_quantity * sell_price_3 if sell_3_triggered else initial_funds

    return final_funds_1, final_funds_2, final_funds_3

# 示例数据
price = np.array([100, 110, 120, 115, 130, 140, 135, 130, 125, 120, 110])
initial_funds = 10000

final_funds_1, final_funds_2, final_funds_3 = simulate_trading_strategy(price, initial_funds)

print(f"情况1：买入后的最终资金为{final_funds_1}元")
print(f"情况2：买入后的最终资金为{final_funds_2}元")
print(f"情况3：买入后的最终资金为{final_funds_3}元")

请注意，示例代码中的价格数据是一个示例，你可以根据实际情况替换为你要分析的股票价格数据。这段代码将模拟三种情况下的股票交易策略，并输出每种情况下的最终资金。