使用您的示例数据，这是一种可能的解决方案，可以导入文件，转换Date列，按Symbol拆分文件，并以一种简单的方式排列单个对象（股票）：
原始文件数据的前3行和后3行（allStocks）：

> both(allStocks)
  Symbol     Date Open High  Low Close   Volme
1    DIB 20160630 5.03 5.12 5.03  5.11 6171340
2    DIB 20160629 5.10 5.11 5.02  5.02 5241741
3    DIB 20160628 5.05 5.11 5.02  5.07 5258839
   Symbol     Date Open High Low Close Volme
16    CBD 20160627  5.6  5.6 5.6   5.6     0
17    CBD 20160626  5.6  5.6 5.6   5.6     0
18    CBD 20160623  5.6  5.6 5.6   5.6     0

让我们从转换Date列开始：

allStocks$Date <- as.Date(as.character(allStocks$Date), format="%Y%m%d")

接下来，将allStocks除以Symbol，这将给出一个列表，其中每个列表元素代表一个名称为Symbol的个股：

allStocks <- split(allStocks,allStocks$Symbol)

接下来，去掉Symbol列，为xts对象做准备：

allStocks <- lapply(allStocks, function(x) as.xts(x[,3:7],order.by=x[,2]))

并且最后将列表转换成单独的xts对象，每个xts对象表示名称为Symbol的股票：

list2env(allStocks,envir=.GlobalEnv)

现在，您的GlobalEnvironment中应该有3个格式良好的对象，可以绘制图表。
即str和库存的第一行、最后一行DIB：

> str(DIB)
An ‘xts’ object on 2016-06-23/2016-06-30 containing:
  Data: num [1:6, 1:5] 5.14 4.94 5.01 5.05 5.1 5.03 5.14 5.04 5.11 5.11 ...
 - attr(*, "dimnames")=List of 2
  ..$ : NULL
  ..$ : chr [1:5] "Open" "High" "Low" "Close" ...
  Indexed by objects of class: [Date] TZ: UTC
  xts Attributes:  
 NULL

> both(DIB)
           Open High  Low Close    Volme
2016-06-23 5.14 5.14 5.09  5.12  3069970
2016-06-26 4.94 5.04 4.90  5.02 10593471
2016-06-27 5.01 5.11 5.01  5.03  5038539
           Open High  Low Close   Volme
2016-06-28 5.05 5.11 5.02  5.07 5258839
2016-06-29 5.10 5.11 5.02  5.02 5241741
2016-06-30 5.03 5.12 5.03  5.11 6171340