成交 PnL 的线性插值百分位

TCA（成交质量分析）报表常常要回答这样一个问题：在最近一批成交里，第 p 百分位的单笔 PnL 是多少？例如「95 百分位的尾部亏损」用来度量极端情形下的滑点暴露。请实现 solution(pnls: list[float], p: float) -> float：给定一组单笔成交 PnL（货币单位与输入一致）和一个 [0, 100] 区间内的百分位 p，返回线性插值的第 p 百分位。

算法分三步。(1) 把 pnls 升序排序，得到顺序统计量序列 sorted[0..n-1]。(2) 计算分数排名 r = (n - 1) * (p / 100.0)，注意分母用 n - 1 而不是 n —— 这样 p=0 落在下标 0、p=100 落在下标 n-1，正好覆盖整段排序数组。(3) 设 lo = floor(r)、hi = ceil(r)、frac = r - lo，结果 = sorted[lo] * (1 - frac) + sorted[hi] * frac。当 r 是整数（例如 p=0、p=100，或 n=11、p=70 时 r=7）时，lo == hi，公式自动退化为直接读取该下标，不需要特判。

举一个具体例子：solution([3.0, 1.0, 4.0, 1.0, 5.0, 9.0, 2.0, 6.0, 5.0, 3.0, 5.0], 70.0) 升序后为 [1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]，n=11，r=(11-1)*0.7=7.0 是整数；lo = hi = 7，frac=0；结果直接读 sorted[7] = 5.0。再换 p=33.3：r=(11-1)*0.333=3.33，lo=3, hi=4, frac=0.33，结果 = 3 * 0.67 + 3 * 0.33 = 3.0。两次中间样本恰好相等，所以插值结果也是 3。

这道题有两个常见陷阱。第一，分母：用 n * p / 100 而不是 (n - 1) * p / 100 会让 p=100 时的 r 等于 n，下标越界；这是 numpy 把这一约定单独命名为 "linear" 的根源——区别于 "lower"、"higher"、"nearest" 等其他方法。第二，端点处理：p=0 与 p=100 都是合法输入（不是异常路径），分别返回 sorted[0] 与 sorted[n-1]；nearest-rank 实现常常把 p=100 翻译成下标 n（越界）或 p=0 翻译成下标 -1，而线性插值实现只要按公式走就自然落在两端。再加一条：千万不要在排序之前用 nearest-rank 取整再插值——必须先排序再按分数排名取邻居。