如果你不会编程，但想从事与统计相关的工作，以下是一些建议：
学习数学和计算机基础知识
数学是编程的基础，特别是离散数学和线性代数，这些对于理解算法和数据结构非常重要。
学习计算机基础知识，如计算机的工作原理、计算机网络和操作系统，有助于你对计算机科学的整体理解。
掌握数据分析和统计学
数据分析和统计学是现代社会中非常重要的技能。你可以通过学习相关课程和书籍来提升这些技能。
选择不需要编程技能的统计相关职业
数据分析师：负责收集、整理和分析数据，以帮助组织做出决策。虽然编程技能是一个优势，但并非必需。
统计师：负责设计和执行调查、收集数据以及进行数据分析。许多统计师的工作侧重于使用统计学原理和技术来解决问题。
利用现有的数据分析工具和软件
可以使用现有的数据分析工具和软件来处理数据，并使用统计学知识进行分析和解释。例如，Excel、SPSS、R和Python等工具在数据分析中非常常见。
学习基本的统计学和编程
虽然不需要成为专家，但了解一些基本的统计学知识和编程技能对于理解和改进量化策略是非常有帮助的。有许多在线课程和资源可以帮助初学者入门。
合作与团队
如果你不懂统计学和编程，可以考虑与擅长这些领域的专业人士合作，组建一个团队来共同开发和执行量化交易策略。
考虑投资量化基金
如果你不想亲自参与量化交易，可以考虑投资于量化基金，让专业的基金经理来帮你管理资产。
参加相关课程和培训
可以参加一些免费的或付费的在线课程，如“自由学习”课程和“TFLS编程系列录播课程”，这些课程可以帮助你提升编程能力和统计学知识。
实战项目演练
通过参与真实的项目案例进行实战演练，可以更好地掌握所学知识，并在实际操作中提升自己的编程能力。
通过以上方法，即使你没有编程背景，也可以进入统计领域并取得一定的成就。关键是持续学习和实践，不断提升自己的专业技能。