运用Backtrader框架、Backtrader_plotting模块和akshare库，构建量化投资策略。代码需要详细注释

好的，我会尽力回答你的问题。

首先，我们需要安装Backtrader、Backtrader_plotting和akshare库，可以通过以下命令进行安装：

pip install backtrader backtrader_plotting akshare

接下来，我们先导入需要用到的库：

import backtrader as bt
import backtrader_plotting as btp
import akshare as ak
import pandas as pd

然后，我们需要定义一个策略类，这里我们以双均线策略为例：

class DoubleMA(bt.Strategy):
    params = (("p1", 5), ("p2", 20), ("p3", 10), ("p4", 0.01))

    def __init__(self):
        self.ma1 = bt.indicators.SMA(self.data.close, period=self.params.p1)
        self.ma2 = bt.indicators.SMA(self.data.close, period=self.params.p2)
        self.ma3 = bt.indicators.SMA(self.data.close, period=self.params.p3)
        self.buy_signal = bt.indicators.CrossOver(self.ma1, self.ma2)
        self.sell_signal = bt.indicators.CrossDown(self.ma1, self.ma2)

    def next(self):
        if not self.position:
            if self.buy_signal > 0:
                self.buy(size=self.params.p4 * self.broker.cash)
        elif self.sell_signal > 0:
            self.close()

在这个策略类中，我们定义了四个参数：p1、p2、p3和p4，分别表示短期均线、长期均线、中期均线和买入比例。在`__init__`函数中，我们定义了三个移动平均线指标，并使用`CrossOver`和`CrossDown`指标定义了买入和卖出信号。在`next`函数中，我们根据买入和卖出信号进行交易。

接下来，我们需要获取股票数据并进行回测。这里我们以获取上证指数数据为例：

df = ak.stock_zh_index_daily(symbol="sh000001")
df.index = pd.to_datetime(df.index)
data = bt.feeds.PandasData(dataname=df)

通过akshare库获取上证指数数据，并将日期转换为时间戳后，使用PandasData将数据传递给Backtrader。

接下来，我们可以创建一个Cerebro对象并将策略和数据添加到其中：

cerebro = bt.Cerebro()
cerebro.addstrategy(DoubleMA)
cerebro.adddata(data)

然后，我们可以设置回测参数并运行回测：

cerebro.broker.setcash(1000000.0)
cerebro.broker.setcommission(commission=0.002)
cerebro.run()

这里我们设置了初始资金为100万，佣金费率为0.2‰，然后运行回测。

最后，我们可以使用`btp.plot`函数进行可视化：

btp.plot(cerebro)

这样就完成了一个简单的量化投资策略的构建。完整代码如下：

import backtrader as bt
import backtrader_plotting as btp
import akshare as ak
import pandas as pd


class DoubleMA(bt.Strategy):
    params = (("p1", 5), ("p2", 20), ("p3", 10), ("p4", 0.01))

    def __init__(self):
        self.ma1 = bt.indicators.SMA(self.data.close, period=self.params.p1)
        self.ma2 = bt.indicators.SMA(self.data.close, period=self.params.p2)
        self.ma3 = bt.indicators.SMA(self.data.close, period=self.params.p3)
        self.buy_signal = bt.indicators.CrossOver(self.ma1, self.ma2)
        self.sell_signal = bt.indicators.CrossDown(self.ma1, self.ma2)

    def next(self):
        if not self.position:
            if self.buy_signal > 0:
                self.buy(size=self.params.p4 * self.broker.cash)
        elif self.sell_signal > 0:
            self.close()


df = ak.stock_zh_index_daily(symbol="sh000001")
df.index = pd.to_datetime(df.index)
data = bt.feeds.PandasData(dataname=df)

cerebro = bt.Cerebro()
cerebro.addstrategy(DoubleMA)
cerebro.adddata(data)

cerebro.broker.setcash(1000000.0)
cerebro.broker.setcommission(commission=0.002)
cerebro.run()

btp.plot(cerebro)