我希望你假定自己是资深Python工程师，运用Backtrader框架与Backtrader_plotting模块，构建详细的量化投资策略。代码需要有清晰的注释。

好的，我可以帮你回答这个问题。首先，Backtrader是一个功能强大的Python量化交易框架，它可以帮助你构建自己的交易策略和回测系统。而Backtrader_plotting模块是一个可选的、用于可视化交易结果的模块。

以下是一个使用Backtrader框架和Backtrader_plotting模块构建量化投资策略的示例代码，包括注释：

import backtrader as bt
from backtrader_plotting import Bokeh
import yfinance as yf

# 定义策略类
class MyStrategy(bt.Strategy):
    
    def __init__(self):
        self.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=20)
        
    def next(self):
        if self.data.close[0] > self.sma[0]:
            self.buy()
        elif self.data.close[0] < self.sma[0]:
            self.sell()
            
# 加载数据
data = bt.feeds.PandasData(dataname=yf.download('AAPL', start='2010-01-01'))

# 初始化引擎
cerebro = bt.Cerebro()

# 将数据添加到引擎中
cerebro.adddata(data)

# 将策略添加到引擎中
cerebro.addstrategy(MyStrategy)

# 设置初始资金
cerebro.broker.setcash(100000.0)

# 设置每次交易的股票数量
cerebro.addsizer(bt.sizers.FixedSize, stake=100)

# 启动引擎回测
cerebro.run()

# 使用Bokeh模块进行可视化
b = Bokeh(style='bar', plot_mode='single')
cerebro.plot(b)

这个示例策略是一个简单的移动平均线策略，如果当前收盘价大于20日简单移动平均线，则买入，反之则卖出。回测数据使用的是雅虎财经的股票数据，并且初始资金为10万美元，每次交易的股票数量为100股。

使用Backtrader框架和Backtrader_plotting模块可以方便地构建自己的量化投资策略，并且通过可视化工具可以更加直观地了解交易结果。